IPA需求分析案例:如何了解用户对产品的需求与期待?

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编辑导语:在产品的后续迭代优化过程中,用户体验及用户需求是十分重要的参考因素,用户需求的有效分析有助于推动产品后续的用户留存。本篇文章里,作者介绍了IPA,即重要——表现程度分析法,并结合实际案例总结了IPA需求分析方法,一起来看一下。

一、背景

假设你的公司计划对 A产品 进行体验优化,通过深度访谈后收集到目前用户体验面临的一些问题,但样本量太少不足以支撑版本迭代改造的决策,希望通过调查问卷的形式,收集更多的反馈,判断出体验优化的优先次序

二、问卷设计

本阶段略过访谈收集可优化“体验要素”的过程,直接进入问卷设计。

问卷的目的是为了获知体验优化的优先次序,所以问卷针对A产品中“体验要素”分别提问重要程度以及体验情况2个问题,如下所示。

  1. 重要程度:你认为以下要素对体验A产品的重要程度如何?
  2. 体验感受:你使用A产品过程中对以下要素体验感受如何?

IPA需求分析案例:如何了解用户对产品的需求与期待?

▲ A产品体验调查问卷

1. 问卷量表

计分采用7点量表

  • 重要程度:1分(非常不重要),2分(不重要),3分(有点不重要),4分(一般),5分(有点重要),6分(重要),7分(非常重要)。
  • 体验感受:1分(非常不满意),2分(不满意),3分(有点不满意),4分(一般),5分(有点满意),6分(满意),7分(非常满意)。

2. 问卷发放

问卷通过腾讯问卷定向发放给有A产品使用体验的用户,共回收145份有效问卷

注意,需要剔除全部是同一答案的问卷,以免对整体样本造成干扰。如果后续继续进行因子分析,Gorsuch(1983)建议问卷回收样本数应为量表题5~10倍,且样本量大于100(邱皓政,2000)。

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▲ 调查结果表

好,问卷收集&清理完,下面可以进入本文的重点内容,数据分析环节。先简单介绍一下使用的IPA分析方法。

三、IPA介绍

重要——表现程度分析法(Importance-Performance Analysis,简称IPA),常用于了解顾客对公司组织所提供的商品或服务表现的主观感受。

通过IPA分析结果可以知道,公司提供的商品或服务属性坐落在哪个象限之中,协助了解商品或服务的优劣势;同时找出商品或服务属性改善的优先顺序,将有限的资源先投注在顾客重视的属性层面,借以增进公司的绩效表现。

坐标以重要性与满意度作为评估的基础,绘制出二维的矩阵图形,分成四个象限。

1. 象限定义

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▲ IPA四象限

  • 第一象限(A):表示重要程度与表现程度皆高,要点落在此象限的属性应该继续保持(keep up the good work);
  • 第二象限(B):表示重要程度而表现程度,落在此象限内的属性为供给过度(possible overkill);
  • 第三象限(C):表示重要程度与表现程度,落在此象限内的属性优先顺序较低(low priority);
  • 第四象限(D):表示重要程度但表现程度,落在此象限内的属性为供给者应加强改善的重点(concentrate here)。

2. 绘制步骤

  1. 绘制工具使用Excel就可以,也可以使用SPSS或其他工具。
  2. 以重要度作为X轴,表现度作为Y轴;
  3. 通过分割中点把坐标轴形成四个象限,分割中点以全部题项平均数表示,一个平均重要度,一个平均表现度。

四、IPA分析

1. 步骤1

先对全部题项进行平均数计算,利用Excel计算平均数的函数=AVERAGE(),结果保留2位小数即可。

计算出一个后应用公式,得到其他单个题项的平均数。

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▲ 计算各题项平均数

2. 步骤2

整理数据到新的sheet方便后续绘图,求得总体平均重要度和平均表现度,同样使用=AVERAGE()计算就可以。

可以得到平均重要度=5.55平均表现度=5.39

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▲ 计算重要度&体验感受平均数

3. 步骤3

绘制体验要素分布散点图,先框选需要用到数据,左边数据为X轴,右边数据为Y轴。然后选择插入,选择散点图。

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▲ 插入散点图

这时候,你可以得到“A产品体验要素”分布情况。

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▲ A产品体验要素分布图

4. 步骤4

接下来就是需要分割中点把坐标轴形成四个象限。点击图中对应的X轴和Y轴,根据重要度和体验感受平均分,设置坐标轴值。

如下图所示,为清晰展示,可以把表格线也一起去掉。

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▲设置X轴坐标

IPA需求分析案例:如何了解用户对产品的需求与期待?

▲设置Y轴坐标

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▲ 去除图标网格

5. 步骤5

最后把分布点可视化,把每个坐标的数据与要素名称对应显示出来。先选中任意一个点,右击进行添加数据标签。

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▲ 添加数据标签

这时候要素点会出现Y轴对应的数据,这个并不是我们最终需要的效果。你可以选中任意点右键,进行设置数据标签格式。

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▲ 设置数据标签格式|来源:Guofu自制

勾选单元格中的值,接着选中需要匹配的单元格,点击确定。

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▲ 设置单元格中的值-1

最后,你需要把Y轴、显示引导线去除勾选,你就可以得到下图的效果。

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▲ 设置单元格中的值-2

6. 步骤6

稍加美化,这个时候你就可以进行数据解读了。

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▲ IPA分析结果

从图中可以看出对于A产品的体验而言,调研结果落在D区域(改善重要)的要素为:页面打开速和数据安全;C区域(次要改善)的要素为:客服服务态度、客服服务速度和处理Bug及时。

处理的优先级可以依据D区域>C区域>A区域>B区域进行规划。如果不存在DC区域,进行A区域的优化,有机会可以给用户带来惊喜。

五、总结

做任何调研工作,核心的目标都是发现问题,通过问题找到改善的方向。所以,IPA相比其他的分析方法而言简单易用,在产品经理、用户研究、设计师等日常工作中可以快速应用。

这是我最近做课题研究使用到的一个分析方法,数据为真实课题调研收集,具备实证意义,分享给你。

 

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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