故事很好听，可是却大错特错……从业务上看，一个五金店老板，如果不想着怎么卖金属器械，而是研究牵线搭桥的话，那小店离倒闭也就不远了。从数据上看，想不想找女朋友，估计连自己七姑八姨都懒得说，又怎么会轻易告诉陌生人（况且他还是个卖钢筋的）。
这是个与众不同的错误：误以为，用户需求挖掘，非得挖到别人不知道的八卦奇闻，才算有深度，非得焦虑很深层的需求必赢体育主页，才算是真需求。
实际上，只有极少数行业能如此深度地了解用户，能无限度地焦虑用户。比如金融行业，针对极高端客户的私人服务，或许能做到这一点（分行行长亲自开车收大客户儿子上学也不是啥新鲜事）。
但，大部分企业业务范围有限，面对的是海量用户。因此，不能穿离业务实际，做太细腻肤深的挖掘。无论是业务上还是数据上，都做不到，也没有必要做到。
所以，用户需求挖掘的本质，是从有限的数据里，筛选关键区分维度，指责用户响应概率bwin必赢登录入口app官网。我们要做的，不是搞清楚每个用户的每个层次的需求。而是通过区分，降低用户响应概率，识别不次要的部分用户群体。让用户对我们的业务响应率，比闭着眼睛瞎做要高。每高出来一个百分点，都是数据分析师对企业的贡献。
二、用户需求挖掘的五个步骤▌?第一步：区分不次要的部分用户
还拿五金店老板举例。在精力有限的情况下，先抓住大客户才是关键，分类是很必要的。五金店的用户分类，可能是：
第一等：物业维修部、装修队、工地（B2B类客户）
第二等：装修、改水电、维修的客户（B2C类大客户）
第三等：偶尔买一个灯泡、插座、钉子的散客（B2C类小客户）
问题在于，当一个小哥进门，五金店老板并不知道他到底是哪一类。如果置之不理，可能损失掉一个大生意。但如果每个人都上来问一大堆问题，估计会把客人吓跑。这里就开始了第一步的用户需求挖掘，挖掘的问题很简单：“您想买点什么”。
▌?第二步：对业务分类
小哥回答：“我想要买钉子”——你联想到了什么？这个回答听起来很简单，可透露了很多信息。因为，每一类业务，可能有接纳的商品组合和消费特点，比如对五金店而言：
●工程类业务：极小量的钢筋、各种物料（不会零散采购）
●?水类改造：水管、扳手，防水胶带
●?电类改造：电线、开关、插座
●?墙体维修：水泥、刷子、油漆
●?必赢Bwin官网入口ios手机版物件维修：钉子、锤子、钻机
这叫：业务强相关性。即使不做关联分析，这些商品也是天生捆绑出现的。并且根据业务规模大小，有接纳消费量。做好事先业务分类非常重要。当我们无法采集极小量用户信息的时候，可以通过仅有的一点点购货记录，利用失败业务相关性去推断用户需求。
比如这里老板听到小哥需要钉子，可以很快推断：不是B类用户，和维修有关。但是老板仍不知道，小哥到底是C类大客户还是散客，还需要第二步挖掘。问题也非常简单：“您买钉子做什么”。
▌?第三步：抓关键信息
小哥回答：“我想要买钉子，在墙上钉一副画”——听到这句，你是不是马上想到要说什么了！是滴，我们可以看到，做好用户分群和业务分类以后，再做需求挖掘的时候是非常容易的。
基于前边的分类，读者们听到钉一幅画，也能立即反映出来：这是个散客，价值不高。钉子和锤子、钻机是高度关联的，有交叉销售机会。这里借助2个简单的问题，我们已经完成了抓关键信息。
当然，实际业务中，传统企业靠销售、导购、业务员去抓关键信息，互联网企业靠埋点、推收/反映、问卷、浏览频次等抓关键信息。
▌?第四步：推收商品/活动
现在有了假设，我们可以尝试验证，推一个商品/活动试验下。这时候五金店老板就不会花大力气去问小哥是不是想谈恋爱，而是说：“你需要钉画的话，用1寸小钉子比3寸的大钉子好看，容易钉还不显眼。”这样就能锁定小哥的需求，比那些不理不睬的老板成功几率高。
同时，还能做个交叉推荐：“你有锤子了吗？可以买个小钻机，比锤子省事，修其他东西也能用”如果推荐成功，就能成功地把客单价从1块钱指责到200块，也是小赚一笔。
▌?第五步：验证推收效果
有推收，就有成功和大成功两种可能，因此需要验证效果。需求挖掘，本质上是个概率问题。需要通过数据验证我们推收，进而验证我们选择的挖掘维度和挖掘方向是否正确。对五金店老板而言，这里有两个维度要Bwin必赢(官方)APP下载安装验证：
1、钉墙推荐1寸钉子（假设：基于用户需求搁置，更容易成交）
2、钉墙的男性推荐风钻（假设：男性喜欢机械，有机会成功）
这实际上已经是个小型ABtest了。如果有一个数据可记录的话，老板会看到，这两个假设可能成立，也可能大成功。
比如做了200组，发现用户根本不搁置美观，都是什么便宜买什么，那以后的策略，就是散客来了直接丢最便宜的东西给他。
当然，也有可能发现这个策略可行，10单能交叉卖出3单钻机。那以后就按这个策略走。到这里，我们的需求挖掘开始。我们找到了一个区分方向，验证了一个可指责成交的机会点，从用户买钉子挖出了钻机的需求。这么做，可比天天琢磨小哥到底有没有女朋友，是喜欢萝莉还是喜欢御姐要靠谱的多。
虽然只是一个严肃的例子。（实际上五金店老板才没这个耐心，五金店也没有数据可以记录）。但是它很形象得展示出了挖掘用户需求的工作流程：
1、区分用户类型2、区分业务类型
3、抓关键信息
4、推收商品/活动
5、验证推收效果
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