網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營、用戶調(diào)研常見方法

線下面談

采訪的模式較多，通過線下深度的采訪，了解用戶關(guān)注哪些功能，以及產(chǎn)品功能沒有傳遞哪些業(yè)務(wù)信息，深度的訪談可以讓我們了解更多的關(guān)鍵信息，但是它的缺點(diǎn)也很明顯，那就是短期內(nèi)無法進(jìn)行大量的用戶調(diào)研。

在線調(diào)查問卷

在線問卷調(diào)查可以批量的進(jìn)行需求調(diào)研，比如在網(wǎng)站或APP上開辟單獨(dú)的功能進(jìn)行在線調(diào)研，因?yàn)槭亲越ǖ脑诰€調(diào)查問卷，所以在展示樣式上可以做很多自定義設(shè)計(jì)，用更親切的方式，人物素材進(jìn)行問卷收集可以收獲更好的結(jié)果。還有一種方式就是利用現(xiàn)成的問卷系統(tǒng)，比如金數(shù)據(jù)等，通常現(xiàn)成的問卷系統(tǒng)用于社群等調(diào)研。

NPS

凈推薦值（NPS）又稱凈促進(jìn)者得分，是一種計(jì)量某個(gè)客戶將會向其他人推薦某個(gè)企業(yè)或服務(wù)可能性的指數(shù)。它是最流行的顧客忠誠度分析指標(biāo)，專注于顧客口碑如何影響企業(yè)成長，可以通過在線打分的模式進(jìn)行客戶滿意度調(diào)研。

通過埋點(diǎn)方式進(jìn)行用戶調(diào)研

做SaaS的企業(yè)會有這樣的一個(gè)需求，我們能否知道用戶喜歡用我哪個(gè)產(chǎn)品，不經(jīng)常用哪個(gè)產(chǎn)品?？梢杂靡子^方舟Argo的事件分析，通過埋點(diǎn)的方式，對核心的產(chǎn)品功能埋點(diǎn)，搜集數(shù)據(jù)，這樣就可以及時(shí)快捷的分析產(chǎn)品功能滲透率和產(chǎn)品功能之間的留存率。

通過易觀方舟Argo智能運(yùn)營，就可以基于用戶行為進(jìn)行調(diào)研的觸發(fā)，比如在對忠誠用戶進(jìn)行調(diào)研，對老用戶進(jìn)行滿意度調(diào)查等，因?yàn)锳rgo智能運(yùn)營，可以分行為，分群進(jìn)行各種方式的觸達(dá)，Push、APP彈窗、短信、郵件等，這樣就可以多種方式靈活的進(jìn)行用戶調(diào)研和需求挖掘。

基于以上調(diào)研方式獲取用戶的需求，從而進(jìn)行用戶運(yùn)營策略的制定是最精準(zhǔn)的，也是最有效的。我們按照用戶不同的生命周期分為新增用戶、活躍用戶、沉默用戶、流失用戶、核心高價(jià)值用戶，每個(gè)階段的運(yùn)營策略也應(yīng)該有針對性。