需求分析，是所有產(chǎn)品運營增長人共同面臨的首要問題

需求分析，是所有產(chǎn)品人共同面臨的首要問題；而最直接、客觀的方式，莫過于分析用戶的行為記錄，如何基于用戶行為日志，進行搜索產(chǎn)品的用戶需求分析呢？本文詳細(xì)解讀了三種不同的定量分析方法，以及它們的優(yōu)劣勢和異同點；

需求分析從方法上可以分為定性分析和定量分析。定性分析偏向于通過用戶訪談等方式展開；定量分析則通常會基于用戶使用產(chǎn)品過程中留下的客觀記錄進行統(tǒng)計分析，這些客觀記錄包括行為日志、交易日志等等。今天，我們就簡單談一下如何基于用戶行為日志進行搜索產(chǎn)品的用戶需求分析。

基于行為日志的搜索用戶需求分析有三種不同的方法：第一種可以簡稱為Session分析：即詳細(xì)分析用戶行為序列，模擬并理解用戶，總結(jié)歸納用戶需求；第二種可以稱之為Sug分析：基于搜索產(chǎn)品的特點，通過對Sug的分析，初步判斷出用戶的大致需求分布；第三種是Top Query分析，即提取出包含特定關(guān)鍵詞的Query，進行歸類分析，其分析精度和成本介于前兩種方法之間。下面將對這三種分析方法分別進行簡單的介紹。

[title]Session分析[/title]

什么是Session？首先，我們回歸到用戶使用搜索產(chǎn)品的過程中，看看用戶行為日志都包含哪些信息。當(dāng)一個用戶遇到問題，需要查找相關(guān)信息進行決策的時候，首先會來到搜索引擎，在搜索框里輸入一個經(jīng)過他大腦總結(jié)提煉的、與具體問題相關(guān)的關(guān)鍵詞，我們稱該關(guān)鍵詞為“Query”，然后點擊搜索按鈕，發(fā)起一次搜索行為；然后進入到搜索結(jié)果頁，在這個頁面上會呈現(xiàn)出與該“Query”相關(guān)的結(jié)果，用戶會進一步點擊自己感興趣的內(nèi)容結(jié)果進行查閱。通過不斷地進行類似的搜索和點擊行為，最終會形成一個圍繞本次搜索目的的行為序列，我們稱之為“搜索行為Session”。

Session分析方法中最重要的就是搜索行為Session的統(tǒng)計分析，考慮到Query本身的多樣性，以及上下文Query的語義關(guān)聯(lián)的復(fù)雜關(guān)系，簡單的統(tǒng)計分析無法進行深入的需求分析，因此需要分析師介入，進行人工識別和分析工作。具體做法通常是對搜索了特定Query的用戶進行隨機抽樣，針對樣本用戶，分析師逐條查看用戶的Session行為，并結(jié)合瀏覽器模擬用戶使用過程中的真實場景，在此基礎(chǔ)上進行用戶需求的理解和總結(jié)歸納，從而得到搜索該Query的用戶的真實需求及其分布情況，最終指導(dǎo)產(chǎn)品的優(yōu)化。

舉一個簡單的例子：很多用戶會搜索“58同城”或“趕集網(wǎng)”這類生活服務(wù)類Query，作于搜索產(chǎn)品的PM，如果想知道用戶搜這類Query的根本需求是什么，可以通過行為日志抽取出具體的Session信息進行歸納統(tǒng)計，最后發(fā)現(xiàn)：74%的用戶都是為了去往該網(wǎng)站，但是還有26%的用戶并非尋址，而是另有意圖，具體這部分用戶的需求分布如下：

具體需求對應(yīng)的Session示例如下：

通過最終的總結(jié)分析，我們就可以準(zhǔn)確地分析出用戶搜索Query背后的真實需求，以及各類需求的占比分布，從而最終指導(dǎo)產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計。

[title]Sug分析[/title]

Session分析通常相對比較耗時，需要分析人員模擬足夠多的用戶行為Session，并做細(xì)致的統(tǒng)計歸納，才能得出真實的需求分布。但有時候我們需要快速了解用戶需求，如果對需求分布的精度能有一定程度的容忍，可以采用Sug分析這種低成本的方法。具體做法是分析用戶搜索Query的Sug展現(xiàn)信息。舉個例子，下述圖片是“限行”Query的Sug信息：

通過Sug分析，基本上能看出用戶對“限行”的尾號、地域、政策、時間等方面有需求，其中對地域的需求最為強烈，能看到很多Sug都是“城市”+“限行”的組合特征。

通過這種快速分析，可以大概了解用戶的需求。當(dāng)然這么分析的背后原因是因為Sug產(chǎn)品本身主要是基于Query共現(xiàn)的頻度設(shè)計的，而共現(xiàn)Query在一定程度上就能反映用戶的需求分布，雖然該方法沒有Session分析得到的結(jié)果精確，但對于大致了解用戶需求還是有幫助的。

[title]Top Query分析[/title]

Top Query分析在精度和成本上介于Sug分析和Session分析之間，簡單講，就是把包含特定關(guān)鍵詞的所有Query都抽取出來，基于搜索頻次做降序排列，針對Top100或1000的Query進行Query需求分類，得到較為精確的用戶需求分布。仍以“限行”為例：

通過對Top Query進行快速分析，即可得到用戶搜索“限行”的本質(zhì)需求，再結(jié)合搜索結(jié)果頁當(dāng)前的特定產(chǎn)品，就可以分析出產(chǎn)品的滿足程度如何，例如：

基于滿足度分析，我們就知道下一步如何優(yōu)化“限行”這個Query的搜索結(jié)果頁內(nèi)容了。
此外，理解用戶的需求，也可以通過各種論壇、APP或網(wǎng)站產(chǎn)品進行歸納分析。例如，我們可以在百度知道里搜索“限行”這個Query，百度知道就會給出一系列包含“限行”的問題，這些問題也是用戶需求的一種表現(xiàn)，例如：

通過對問題進行歸納總結(jié)，我們發(fā)現(xiàn)與搜索Sug、Top Query中表達(dá)的需求基本一致。

綜上所述，在本文中我主要介紹了三種不同的搜索需求分析方法：Session分析的優(yōu)點是能深入理解用戶意圖，給出準(zhǔn)確的需求類別和分布，缺點是成本較高，速度較慢；Sug分析的優(yōu)點是速度快，幾乎零成本，缺點是只能把握需求的大概；Top Query分析則在能容忍長尾需求的前提下，給出較為準(zhǔn)確的需求類別和分布，且成本相對較低，速度較快。

總之，用戶需求分析是一個非常重要且復(fù)雜的工作，需要結(jié)合具體的產(chǎn)品、所能獲取的數(shù)據(jù)，以及當(dāng)時的需求背景來綜合判斷哪種方法更為合適，大家可以根據(jù)實際情況靈活應(yīng)用。

文：濤哥/用戶行為研究（ubs_voice）

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