UX交付物（二）

UX交付物（一）分析了：

1. 故事（Stories）
2. 产品总结（Proverbs)
3. 用户档案（Personas)
4. 场景（Scenarios）
5. 内容盘点（Content Inventories）

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Here We Go！继续第6-10种UX交付物分析

• 数据分析（Analytics）

我们通过对观察，分析数据可以更真实的，深层次的了解产品。

产品经理很多时候也要负责看数据。不管是自己产品的数据，还是竞品的数据都要看。这方面做得真不多，还是介绍几个我看过比较经典的例子比较实际。

1.看【百度指数-知乎】。刚开始看到这个帖子，大吃一斤，感觉百度指数很神，连续一段时间每天都看！后来在PM群里面聊起来，说百度风云榜也是买榜的多，大家对于百度风云榜都保持审慎的态度，后来看榜就少了。那就抱着围观的态度时不时看看吧。

我是每天都看下百度的热门搜索Top100，看看网民都在关心什么，不至于太out了。

其他就是我每天经常会产生很多奇怪的问题，并试着通过百度指数，淘宝指数等工具对这些奇怪的问题作出解答。

2.【从亚马逊和京东的送货信息看各自的物流体系】作者（一淘的产品经理）通过观察两家的电商的送货模式，推断各自的物流系统，最后用数据验证。

【摘抄一段】

光有理论分析是不够的，还需要数据来支持。我随机抓取了3906个亚马逊的商品详情页上的送达日期数据，统计结果如下表：

从上表中可以看出，如果亚马逊承诺在上海可以次日达，那么就有46%的商品不能按时送达，这个比例太高了。所以，亚马逊没有像京东那样统一承诺自己的送达时效。

第一次感觉很神奇的赶脚。最后分析出来的结论不重要，重要的是“观察-推断-数据验证”的思维模式。

另外，我在微博给作者留言了，问这个数据怎么获得的。他说用Python写个脚本爬的。这个坚定了我“产品经理也要能写代码”的想法，尤其是要会写Python！

【书籍推荐】

数据分析薄弱，就应该多看书，这两本接下来就看：

1. 《Web站点优化》

   
   

2. 《网站性能监测与优化》

   
   

• 用户调研（User Surveys）

又是一个可以出好多本书的话题 ：（

一般来说用户调研有这么几个方式：

1. 问卷调查
2. 用户访谈
3. 焦点小组
4. 现场观察

网上资料很多，不细谈。但是我有个观点：

“用户调研不是说搞起就搞起”---很多时候时间精力花出去了，收到的效果和花费不成比例，获取的数据也不一定有用。

1. 依稀记得《人人都是产品经理》里面介绍过，搞一次“焦点小组”忙前忙后一个多星期，场地，车马费，资料等等花费要一万几千。创业公司哪有这个时间金钱去折腾？
2. 大一兼职做问卷调查员。如果严格按照流程一份问卷填下来要差不多40分钟，后来填烦了，就瞎填了。自此之后我对第三方数据调查机构的数据就不怎么信任了。
   
   

• 概念图（Concept Maps）

这里的概念图和我们平时说的思维导图（MindMap）是一个意思。

【一个很棒的案例】下载

• 系统图（System Maps）

这里的系统图和我们平时说的work breakdown structure是差不多一个意思。

（没找到好看的系统图 T-T）

• 流程图（Process Flows）

：） 这没啥可以补充了