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00 序言
近期，小火龙接触了一些用户研究的内容。在此基础上，再回过头来看之前做过的产品、用户侧分析，有了一些新的输入和见解，在这里想和大家聊聊，看看能否帮助你解决当下的一些困惑。
01 数据分析的边界在哪里？
对于产品分析师而言，用到的数据往往是用户在端内留下的行为信息，例如：浏览、停留、点击、互动、下单、评论等。那同学们思考下，这些数据能做出分析的边界在哪里呢？换句话说，有没有一些话题，通过这些数据是压根儿分析不出来的。
这里举几个例子，对于数据分析师来说，应该不算陌生。
案例
案例1：新用户出于什么目的下载的APP？
案例2：产品改版后用户真的更喜欢吗？
案例3：用户不再用APP的原因是什么？
这几个例子我们来逐一分析下！
案例1：新用户出于什么目的下载的APP？
对于功能集成较多的产品而言，分析用户下载目的，有助于帮助运营同学调整拉新策略及方案。例如：用户下载抖音，是为了短视频？购物？团购？游戏？
如果我们利用端内用户行为数据进行分析，往往会通过用户首次打开后应用的功能，以及用户日常常用的功能来进行判断。虽然从这个视角，可以得出大概的方向，但很难给出确凿的结论。
案例2：产品改版后用户真的更喜欢吗？
对于产品改版的评估，产品侧往往是非常谨慎的，因为一个不好的改动，会直接影响用户对于产品的感知，甚至会导致用户流失。
在日常的产品迭代过程中，往往会通过小流量实验进行验证，通过选择一些北极星指标来衡量产品迭代的效果，例如：功能留存、端留存、时长、CTR等。不过这里大家思考一下，这些指标即便变好了，能否说明用户更加喜欢呢？
这里只能说明改版提升了用户对于产品的粘性，而粘性往往又是运营同学关注的方面。但对于用户是否喜欢，仍然无法通过分析直接获取到。
案例3：用户不再用APP的原因是什么？
流失用户召回，是每个用户增长同学都想解决的问题，据调研，获取一个新用户的成本是留住一个老用户成本的5倍之多。因此，分析清楚用户流失的原因，是至关重要的。
然而从端内用户留下的数据角度而言，想解决这个问题还是很有难度的。可能你会通过用户链路分析+末次应用功能来判断；又可能你会通过各个特征与是否流失来做树模型来判断；还有可能会通过用户在流失前后是否应用竞品APP来判断。
这些分析思路都是能靠近真相的方法，但仍然很难说明，到底是精力原因？产品原因？设备原因？竞品原因？就像你一直在围着真相转，而无法触及。
那么问题来了，当遇到这些分析命题时，是否有更好的办法，能够直击真相呢?
02 突破边界的互补研究
这可能就要回到开篇提到的「用户研究」，即：通过给用户发放问卷或者电联，直接获取用户的真实体感。
这里，我们再回到上面的三个问题中，针对分析与用户相关命题，当通过端内数据无法精准定位到用户心里想法时，则可以通过这种“踢直球”的方式直接获取。至于用户研究的完整流程，以及其中需要注意的坑点，这里小火龙先埋个伏笔，在后面的章节中，会给大家逐一分享。
最后，我们来总结下，用户研究为什么能突破分析的边界。
1、解决为什么问题。用户行为分析只能解释用户做了什么，但是无法解释为什么做。但是用研可以真实捕捉为什么，涵盖：用户为什么来、用户为什么走等。
2、提供附加增值信息。用户行为相当于一个人走在路上留下的足迹，但是你看不到这个人长什么样，以及周遭状态。但是用研可以帮助看清用户的立体面，涵盖：自我内在、人际关系等。
以上就是本期的内容分享。如果需要小火龙一对一的指导，可以戳下方内容！
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