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常见的需求挖掘方法 挖掘需求的方向有哪些( 二 )


第四步：推送商品/活动 既然有了假设 ， 就可以尝试验证和推一个商品/活动实验了 。这个时候五金店老板不会花大力气问弟弟要不要谈恋爱 ， 而是说:“如果需要钉画 ， 1寸的小钉子比3寸的大钉子好看 ， 很容易钉 。”这样就能锁定小弟的需求 ， 成功的几率也比无视老大的人高 。
同时可以交叉推荐:“你有锤子吗？可以买个小钻机 ， 比锤子方便 ， 还可以用来修别的东西 。”如果推荐成功 ， 可以成功将客单价从1元提升到200元 ， 也是一笔不小的利润 。
第五步：验证推送效果 用推送 ， 有成功和失败两种可能 ， 需要验证效果 。需求挖掘本质上是一个概率问题 。我们需要验证我们的推送数据 ， 然后验证我们选择的挖掘维度和挖掘方向是否正确 。对于五金店老板来说 ， 有两个维度需要验证:
钉墙推荐1寸钉子（假设：基于用户需求考虑 ， 更容易成交） 钉墙的男性推荐风钻（假设：男性喜欢机械 ， 有机会成功）其实这已经是小ABtest了 。如果有一个数据要记录 ， 老板会看到这两个假设可能成立 ， 也可能不成立 。比如做了200组 ， 发现用户根本不考虑审美 ， 买什么便宜什么 。之后的策略就是直接把最便宜的东西扔给散客 。
当然也有可能发现这种策略是可行的 ， 10台钻机可以交叉销售3台钻机 。那以后就按照这个策略来 。至此 ， 我们的需求挖掘结束了 。我们找到了一个辨别的方向 ， 验证了一个提升交易的机会点 ， 从用户购买钉钉中挖掘出了钻机的需求 。这样做比天天怀疑哥哥有没有女朋友 ， 喜欢萝莉还是玉洁靠谱多了 。
虽然只是个搞笑的例子 。其实五金店老板没有这个耐心 ， 五金店也没有数据记录 。但它生动地展示了挖掘用户需求的工作流程:
区分用户类型 区分业务类型 抓关键信息 推送商品/活动 验证推送效果这种方法论可以推广到各个行业 ， 尤其是在数据记录很少的情况下 。注意用户和商家是有行业差异的 。传统企业的业务类型相对固定 ， 倾向于先区分业务 。互联网业务是灵活的 ， 它甚至可以无中生有地创造新的场景 。它倾向于先区分用户 ， 甚至有可能在一个用户的不同场景上做文章 。
但不管怎么做 ， 区分用户和商家是第一步 ， 也是最重要的一步 。通过分类 ， 可以明确后续挖掘的方向和深度 ， 为验证挖掘的有用性提供了标准 。
所以这一步会在下面单独讨论 。由于缺乏分类 ， 许多学生对用户需求挖掘一无所知 。很多学生受困于Abtest ， 缺乏整体判断 ， 也是因为缺乏分类 。
用户/业务区分的注意事项 谈到用户分类 ， 许多文章谈到RFM ， 这是非常错误的 。不是所有的商家都需要高频消费 ， 也不是所有的商家都积累了高额 。甚至有可能一个商家一个消费 ， 同村高频消费 。
从频次和金额来看 ， 常见的业务可以归纳如下:
传统业务相对专注 ， 业务分类相对容易 。比如房子 ， 分为置业和投资 。购房分为第一次和第二次改善和养老 。二次改善包括区域改善、环境改善、配套改善和资源改善 。家装、汽车、贷款等业务都有类似的分类方法(字数太多 ， 先不要开始) ， 每一个对应的用户需求都会很有侧重 。所以传统企业的用户需求挖掘并没有那么依赖“大数据” 。更像五金店老板 ， 做好业务分类 ， 做好前端销售、导购、业务员的关键信息收集 。
互联网公司需要特别注意:一个平台可能同时集成了多种服务 ， 看似相似 ， 实际对应的是用户需求和相关服务 ， 两者完全不同 。(如上图红圈所示)一个预订平台 ， 对于商旅人士来说 ， 可能是高频率后高金额的频繁出现 ， 可以通过RFM进一步细分 。
但是 ， 对于新婚夫妇来说 ， 可能是很低频的需求 。我们要找的相关业务是回程后的酒店、租车、休闲场所(出国十几二十天真的很累 ， 需要补假) 。同样 ， 电商平台卖零食、手机、预付卡、电视等 。 ， 而且他们在挖掘需求的时候要区分常见的 ， 而不是一锅炖的东西 。


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