需求分析方法权威发布_需求分析方法有哪三种(2024年12月精准访谈)
销冠如何洞察客户需求并引导解决方案 在ToB销售中,成交的关键在于客户有“需求”。然而,许多销售人员在熟读公司产品手册后,却不知道如何将客户的需求与产品或服务匹配起来。他们甚至会觉得自己的产品不适合客户,这表明他们并没有真正了解客户的需求。 销冠不仅能够“挖掘”客户的需求,还能“引导”客户的需求。基于这种需求分析,形成的解决方案更容易让客户满意。 通常,我们会使用SPIN销售法来实现这一目标。这是一种挖掘客户需求的“万能方法”。虽然你可能听说过这个名词,但真正能用好SPIN法的人却少之又少。
15种必备数据分析方法与模型速览 探索数据的世界,掌握15种强大的数据分析方法和模型! 1️⃣ RMF分析:识别关键资源,管理风险。 2️⃣ 帕累托/ABC分析:优化资源分配,提升效率。 3️⃣ 波士顿矩阵分析:战略规划,市场定位。 4️⃣ 转化分析:追踪用户行为,提升转化率。 5️⃣ 购物篮分析-关联规则:发现商品间的关系,优化购物体验。 6️⃣ 复购率分析:了解用户忠诚度,制定营销策略。 7️⃣ 留存分析:评估用户留存率,提升用户满意度。 8️⃣ 月复购分析:追踪用户购买频率,预测未来趋势。 9️⃣ AARRR用户运营分析:提升用户活跃度,增加用户粘性。 用户流入流出分析:了解用户行为路径,优化用户体验。 1️⃣1️⃣ 用户画像分析:个性化推荐,精准营销。 1️⃣2️⃣ 需求分析方法—KANO模型:识别用户需求,提升产品满意度。 1️⃣3️⃣ 库存周转分析:优化库存管理,减少库存成本。 1️⃣4️⃣ 杜邦分析:评估企业绩效,制定战略目标。 1️⃣5️⃣ 盈亏平衡分析:了解企业盈亏点,制定财务策略。 掌握这些方法,成为数据分析领域的佼佼者!
| 运营人的产品思维指南 这本书分为10个章节,涵盖了产品经理必备的素质、如何深入了解用户、需求分析的方法论、产品经理的基本技能、如何找到产品的定位、产品架构能力、运营和营销以及产品负责人需要具备的能力等方面。书中还穿插了不同产品的案例。 栧쬱章:产品经理的四大素质 创业精神 终身学习 善于联想 善于决断 栧쬲章:如何全面深入地了解用户 栧쬳章:需求分析方法论 案例:2009年支X宝Web的AA收款 栧쬴章:产品经理的基本功 数据分析 交互设计和信息架构 UI设计和编程能力 审美能力 栧쬵章:在激烈的竞争中寻找产品定位 栧쬶章:好的思维方式 重点思考 往本质思考 往上层思考 往不同思考 栧쬷章:产品架构能力 栧쬸章:懂运营和营销 栧쬹章:产品负责人的三个能力 栧쬱0章:产品之路时学时新
产品经理必备:竞品分析全攻略 今天为大家带来一份完整的竞品分析方法论思维导图,适合产品经理入门学习和思考。以下是详细内容: 概述 竞品分析的定义、作用以及分析角度等。帮助大家理解竞品分析的意义和目标。 方法 详细描述竞品分析的流程和具体方法。重点介绍了SWOT分析法和用户体验五要素这两种常用的分析方法。 报告角度 通过需求分析、确定竞品、体验环境等内容进行描述。这些都是优秀竞品分析报告中必不可少的一部分。 这份思维导图内容全面,逻辑清晰,非常适合产品经理入门学习和思考。
RTPA模型:需求对接秘籍 最近在读书时偶然发现了一个非常适合初级产品经理的模型——RTPA模型,觉得有必要分享给大家。这个模型能帮助你在面对需求时,跳出常规思维,更深入地思考问题。 RTPA模型是什么? RTPA模型是一种逆向思维的假设分析方法。通常,新手产品经理在接到需求时,会默认这些问题是真实存在的,并直接开始思考如何解决这些问题。但这种方法会限制你的思维。RTPA模型要求你先质疑需求的合理性,挖掘更深层次的问题,再重新修正需求。 ᠦ考路径如下: 1️⃣ 逆向调查,质疑需求 假设初始需求都是错误的,即问题不存在,你需要重新发现问题。这个思路可能有点极端,所以在与业务沟通时需要更注意。你需要在思考上保持对问题的质疑,但不能直接告诉业务方“你凭什么说你这个需求是存在的”。通过质疑沟通,可能发现真实的诉求并不是业务最初告诉你的。 2️⃣ 确认目标与背景,展开事实调查 这里的【事实调查】,是指尽量减少人员主观意见和想法带来的影响。调查事实,不过滤,不分析。真实记录情境与角色的互动,不对事实信息进行过滤。可以在记录上分为两部分:一部分记录收集到的事实、数据、现象,即客观部分;再把自己的想法按照批注的方式记录在旁边,即主观部分。不要混在一起。 3️⃣ 基于事实调查,提出假设的解决思路 针对发现的问题,提出自己的解决思路。假设我们做这些事情可以解决现有问题。 4️⃣ 分析并验证假设 设计产品产出方案后,需要评判这个方案的有效性。这需要产品经理日常的积累和经验。同时,设置的各项评审环节也是帮助大家复核方案有效性的好方法。 5️⃣ 设计:产出尽可能完善合理的方案 根据前面的分析,产出尽可能完善合理的方案。 案例:退款可视化 业务诉求:想要退款可视化,让用户看到退款进度。 逆向调查:为什么想要退款可视化?原因是用户嫌退款太慢。修正诉求为:需要解决退款慢的问题。 调查事实:退款慢具体是指多慢?有多少订单退款时限较长或者用户有退款慢的反馈?退款慢的原因有哪些? 提出假设:提出产品认为可以解决退款慢问题的假设。 再进行后续的方案产出环节。 我是彭彭,致力于跟大家分享产品相关的知识,感兴趣的话记得关注我哟!
教案与教学设计的区别,你真的了解吗? 教案与教学设计的区别,一直是教育领域的一个热门话题。虽然两者在某些方面有重叠,但它们在概念、构成元素和理念上有着显著的不同。 概念范畴 教案:也被称为“课时计划”,是以课时为单位,具体规划教学方案的蓝本。它侧重于教师如何组织教学,确保课堂顺利进行。 教学设计:则是以整个教学过程为研究对象,用系统方法分析和研究教学需求,设计解决教学问题的方法和步骤,并对教学效果进行价值判断。 构成元素 教案:通常包括教学目的、教学重点、教学难点、教学方法、教学工具、教学时间、教学内容和步骤(教学进程),以及教学后记等元素。它涵盖了组织教学、复习、新授、练习巩固和布置作业等五个大致环节。 教学设计:则涵盖教学目标的制定、学习者需求分析、学习者特征分析、教学内容的分析与组织、教学策略的制定、媒体的分析运用以及教学的评价等元素。 ᠧ念差异 教案:基于传统的“课堂教师、教材”为中心的教学理念,旨在帮助教师把握好教学内容,确保课堂顺利进行。它强调的是教师的中心地位,以及向学生传授知识和技能的过程。 教学设计:则倡导师生平等交往、积极互动、共同提高的理念。它更加注重学生的需求和特征,以及教学内容的组织和呈现方式,旨在通过师生互动来提升教学效果。 通过以上对比,我们可以看到教案和教学设计的区别不仅在于形式和内容,更在于它们背后的教学理念和教育价值观。了解这些区别,有助于我们更好地理解教育教学的本质,以及如何在实践中更好地应用这些理念和方法。
商业分析和数据分析的区别,你真的了解吗? 商业分析和数据分析虽然听起来有点相似,但其实它们在多个方面还是有区别的。今天我们就来聊聊这些差异,看看你更适合哪一种。 一、面向群体不同劥业分析更适合那些在市场、运营、财务、销售、项目经理、产品经理、运营、人事、审计、行业研究等岗位上工作的人。如果你对这些领域感兴趣,或者想成为商业分析师、项目需求分析师,那么商业分析可能更适合你。 数据分析则更适合那些零基础的数据分析小白,数学和统计学知识薄弱的同学。如果你希望通过数据分析提升自己的求职竞争力和职场晋升竞争力,或者缺乏数据分析思路,希望提升数据分析能力,那么数据分析可能更适合你。 二、使用工具不同 ️ 商业分析的重点在于学习结构化逻辑思考的方法,比如金字塔原理、MECE法则、3C1P、波士顿矩阵、价值链分析、市场规模测算等商业思考模型。而数据分析则重点在于学习Python、Excel、SQL、R等工具,以及漏斗分析、回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计等方法。 三、应用场景不同⊧商业分析和数据分析在内容与性质上的不同,它们的应用场景也有所不同。商业分析更侧重于商业策略、市场分析和项目管理,而数据分析则更侧重于数据挖掘、数据可视化和数据预测。 那么,今天我们就聊到这里。如果你对商业分析或数据分析有更多疑问,欢迎留言交流,我们下次再见哦𛀀
采购必看:寻找供应商的八大法宝 在采购过程中,找到合适的供应商至关重要,它不仅能确保产品质量,还能降低成本,提高供应链效率。以下是一些寻找供应商的有效方法,帮助你构建一套全面、高效的搜寻策略。 市场调研与需求分析 进行详尽的市场调研和需求分析是寻找供应商的基础。了解市场格局、供应商分布、行业标杆企业以及潜在供应商的技术水平和生产能力。明确自身的采购需求,包括所需产品的规格、数量、质量标准、交货期等。 在线平台与数据库 利用在线采购平台、行业数据库和供应商名录,可以快速找到潜在供应商。这些平台通常提供详细的供应商信息,如公司简介、产品目录、生产能力、客户评价等,便于采购人员进行初步筛选。 ⠨ጤ𘚥𘎤参加行业相关的展会和会议是了解供应商实力、产品性能和行业动态的好机会。在展会上,采购人员可以直接与供应商面对面交流,观察产品演示,获取第一手资料。 招标与询价 招标和询价是采购过程中常用的两种方式。通过发布招标公告,邀请符合条件的供应商参与竞争,可以在公平、公正的基础上选择最优供应商。询价则更适用于标准化产品或服务,通过向多家供应商发送询价单,收集报价并进行比较,从而选出性价比最高的供应商。 参考现有供应商网络 现有供应商网络是潜在的供应商资源宝库。通过与现有供应商建立良好的合作关系,不仅可以获得稳定的产品供应,还能从他们那里了解到更多潜在的供应商信息。 ⠧侤꒤𝓤𘎤𘓤𘚨 社交媒体和专业论坛已成为现代商业交流的重要平台。通过关注行业相关的微博、公主号、领英群组、知乎圈子等,可以获取最新的行业动态、供应商资讯和技术发展。 𐨀察与试产验证 经过初步筛选后,对候选供应商进行实地考察和试产验证是确保供应商质量的关键步骤。实地考察可以深入了解供应商的生产环境、设备状况、管理水平、员工素质等,验证其是否具备满足采购需求的能力。试产验证则是通过小批量订购,测试供应商的产品质量、交货速度、售后服务等。 建立供应商评估体系 最后,建立一套科学的供应商评估体系是持续优化供应商管理、提升采购效益的基础。评估体系应涵盖供应商的财务状况、生产能力、质量控制、交货能力、服务态度等多个维度,采用定量和定性相结合的方法进行评价。定期对供应商进行评估,根据评估结果调整合作策略,对于表现不佳的供应商及时采取警告、减少订单、终止合同等措施,确保供应链的稳定性和竞争力。 综上所述,采购寻找供应商是一个系统工程,需要综合运用多种方法和手段。通过市场调研、在线平台、行业展会、招标询价、现有供应商网络、社交媒体、实地考察和建立评估体系等八个方法,可以构建起一套全面、高效的供应商搜寻策略。在实际操作中,采购人员应根据具体情况灵活选择、综合运用,不断总结经验教训,持续优化采购流程,为企业创造更大的价值。
探索35种回归模型:从基础到高级 回归模型是探索自变量 X 与因变量 Y 之间关系的强大工具。通过构建回归模型,我们可以预测因变量 Y 的值,理解自变量如何影响因变量,以及各个自变量对因变量的影响程度。以下是几种常见的回归模型及其应用场景: 1️⃣ 线性回归模型:当因变量为定量数据且只有一个时,线性回归模型是最常用的选择。它是最成熟且研究最多的回归分析方法之一。 2️⃣ Logistic回归模型:如果因变量为定类数据,Logistic回归模型则更为合适。 3️⃣ PLS回归模型:当研究人员希望同时分析多个因变量时,PLS回归模型是一个不错的选择。 4️⃣ 路径分析:若要研究多个自变量与多个因变量之间的影响关系,路径分析或结构方程模型是理想的选择。 选择合适的回归模型需要根据具体的研究需求和数据类型来确定。通过智能数据分析软件,可以轻松选择适合的模型,并快速获得分析结果。
如何撰写本科计算机科学与技术论文? 一、绪论 研究背景与意义:解释影视推荐的需求,强调协同过滤算法在个性化推荐中的价值。 国内外研究现状:简要介绍推荐系统的研究概况和协同过滤的应用成果。 研究目标与内容:明确系统开发的目标和论文的核心内容。 技术基础 开发技术:介绍相关的编程语言和框架。 协同过滤算法:讲解其核心原理和分类方式。 推荐系统架构:剖析系统的基本架构模块。 三、需求分析 用户调研:说明获取用户需求的途径。 功能需求:确定用户管理、影单生成等功能。 非功能需求:明确性能、安全等要求。 四、系统设计 总体架构:规划系统的前后端和数据库架构。 功能模块:设计各功能的逻辑和推荐算法的应用流程。 数据库设计:构建用户、影片等信息的数据表结构。 砤系统实现 环境搭建:简述开发环境的搭建过程。 关键功能:详述推荐功能的代码实现。 集成测试:说明模块的集成与测试方法及结果。 六、应用评估 部署上线:描述系统的上线步骤。 案例展示:用实例展示推荐效果。 评估指标:确定准确率等评估指标与方法。 七、总结展望 总结成果:概括系统开发的关键成果。 不足展望:分析不足并展望未来发展。
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