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被用户的说法骗了，但数据永远不会骗我们。不过，在数据分析时也会有一些特定的
问题，下面让我们逐一分析。
第一，过于学术，沉迷于“科学研究”。
我在读研的时候，做的就是统计分析、数据挖掘相关的课题，所以工作中开始
遇到数据分析的时候，我挺兴奋的，感觉可以好好地研究一番了。但渐渐我体会到，
实际的生产和科研是有很大不同的。科学研究通常只注重“性价比”的性，只要结
果好，往往不在乎投入，因为相对而言科研的结果不是为了马上应用，而是为了证
明实力。
但实际生产环境就更注重综合的性价比了，所以我们日常的数据分析方法也就显
得不那么严谨了，我特指小步快跑的创业团队，他们可能不需要在每次分析前都去验
证样本群体是否符合某种统计分布，也可能不需要用“人工神经网络”等“高科技手
段”去预测产品将来的用户数，甚至给出“A》B”的结论时也用不着做“显著性检验”，
一切的一切需要的只是一种感觉，一种对数据的敏感，对商业的敏感。
第二，虽然数据不会主动骗人，但我们经常无意或有意地误读数据。
无意地误读数据，举个例子，对一个人群，人们的身高用平均数来衡量是有意义
的，因为我们知道身高属于典型的正态分布，中间多两边少，所以一个平均值就能了
解群体的大致情况，而对人们的收入，就不能用平均值来衡量了，一个超级富豪和 1000
个零收入的人一平均，很可能得出人均收入 100 万的荒谬结论。这个问题的对策，是
学习统计学的知识 12，努力提高自己的水平。
主动地误读数据，是比较有趣的现象。在提取数据之前，我们心中通常已经有
一些结论了，无非是想验证它，而抱着这点思想，就总能找到数据来证明自己已有
的想法，并且技术越娴熟的人越容易做到这点。对于这点，我想一个简单的对策就
是对数据保持中立的态度，尽量不要“为了迎合一个观点而去找数据”，减少利益
牵扯，比如为了证明老板的判断，或者为了保持自己之前拍脑袋的英明形象等，你
明白我的意思。
第三，平时不烧香，临时抱佛脚。
12 推荐阅读《黑天鹅》和《统计数字会撒谎》这类统计学的图书，不似教材那般枯燥，适合工作以后的人阅读，附
录中会有简单介绍。
这是一个很实际的问题，我们经常在做决策的时候才想起来数据分析，但忽然发现
手头没有数据可分析。一次又一次地发生同样的情况……为了避免，我们应该在产品设
计的时候就把数据分析的需求加进去，比如记录每个按钮的点击次数、统计每个用户的
登录频率等，这也算一种典型的非功能需求，这样做对产品的可持续发展非常必要。
日志分析的商业价值
下面举个小例子，看看数据分析是如何转化为商业价值的。整体的思路是：在对
产品足够熟悉的基础上，先做出方向性的假设，再提取相应的数据并分析，得到一些
现象，最好是之前没发现的现象，然后尝试解释，接下来做用户调研修正解释，最终
指导产品发展方向。
2008 年底的时候，我们希望产品的用户能更活跃，活跃的衡量指标是更多的登录
次数，方向确定之后，我们假设有方法可以促使某类用户更多地登录，于是对产品的
用户登录日志13做了一些分析，希望找到方法和对应的用户。结果，发现了一条很有趣
的曲线，如图 2…7 所示。
直接看图，图中的横轴是把所有付费用户的第一次登录日期对齐，表示用户从这
一天开始使用产品，查看他们在此之后半年，也就是 180 天的活跃情况；纵轴是这几
千家公司的总体活跃情况，可以简单的理解成纵轴数值越高，用户登录次数越多。可
以看到，活跃公司比例的变化明显分为 4 期，特别是 1～4 个月之间出现了先下降再上
升的现象，于是我们先尝试着解释：
该产品是通过经销商销售的，在卖出去之后，经销商在前期也会登录产品帮助用
户做一些初始化产品的工作，所以产品的登录行为有经销商登录和用户登录两部分，
虽然通过已有的数据无法区分这两种行为，但它们确实各有特点。
13 因为是企业用户，所以本例中“用户”与“公司”是一个概念。
图 2…7 用户登录产品的情况14
第一阶段：第 1 个月，活跃度考察的是 1 个月内用户的登录次数，所以 30 天内活
跃度不断上升达到峰值，约 60％。这段时间内，经销商登录次数较多，帮助用户初始
化，用户的登录次数缓慢增加。
第二阶段：1 至 3 个月，活跃公司比例缓慢下降到约 40％，其间包含两部分，经
销商行为和用户行为：
。 经销商登录次数逐渐减少，只有一个趋势：衰减，这个衰减绝对比图中的更陡峭；
。 用户登录行为有两种趋势：衰减与增加，而增加是大于衰减的，从第三阶段可
以看出；
第三阶段：3 至 4 个月，活跃公司比例逐渐上升到 60％，这是因为到 3 个月之后，
几乎再没有经销商登录行为了，完全是用户登录，并且经过 3、4 两个月的使用，用户
已经通过产品体会到实际的商业价值，所以登录产品并使用的行为越来越多；
第四阶段：4 个月以后，稳定在 60％弱一点，进入动态平衡期，用户使用产品的
情况不再有大变化。
14 这次的数据分析是我用一款工程软件——Matlab 做的。这完全是个巧合，正好上学的时候一直拿它做数据挖掘。
常有这种体会，之前学过的东西，当时不知道有什么用，多年以后说不定什么地方就真的用上了，很惊喜。所以
早年的学生时代，当你还没想清楚将来要做什么的时候，也就意味着不知道应该学什么，也不要就真的一直空想
而什么都不学，不妨先学着别人安排你学的东西，等想清楚自己的目标以后，再优化自己的知识结构。
上面这些解释，完全是我们根据对用户的认识，主观做出的判断，为了验证上述
观点，接下来我们做了用户访谈，采取了两种形式——先电话调研、然后有选择的登
门拜访，试图区分出经销商登录和用户登录的不同，果然让我们发现，两种人群的主
要登录入口不同，经销商通常从 A 入口登录，因为他们要做的初始化操作从这里进去
方便，而用户通常从 B 入口登录，因为日常操作更多在这里。
由此启发，我们深挖了一段时间从不同入口登录的日志，确实验证了用户的说法，
于是，分离出经销商和用户两种登录行为造成的曲线，我给出了简单的手绘，如图 2…8
所示。
图 2…8 用户登录与经销商登录
好，接下来问题就来了，这么“劳民伤财”的分析，是玩儿的么？商业价值呢？
有两点。
一方面，我们会考核每个经销商下面的用户活跃度，目的当然是为了让他们更多
地服务用户，指导用户使用以促进活跃，但有的经销商会耍小聪明，通过自己登录来
忽悠我们。原来我们很苦恼，现在可以通过登录行为的分析，对这种情况做一个初步
的判断，事实上我们后来就对不同入口的登录行为、同一台电脑登录多个用户账号的
行为做了跟踪，如果某些用户登录次数的增加是以 A 入口为主，或者是某时间段同一
台电脑登录多个用户账号，再关联这些用户的经销商进行分析，就能够找出作弊的经
销商，以示惩戒，至少，也可以增加经销商作弊的成本。
另一方面，这次分析告诉我们，对我们有实际意义的是 B 入口用户的登录，所以
产品的优化重点应该放在 B 入口，另一个数据也证明了上面的推论：有某种登录行为
的群体，在出现该行为后几个月的活跃度情况如表 2…1。基本上只要出现过“B 入口登
录”，之后用户的活跃度就会很高，是真正的用户登录。事实上，这次数据分析指导了
产品改进，后来，我们对 B 入口登录做了很多引导，比如降低门槛，运营推广，在宣
传手册、光盘上重点说明，等等，起到了很好的效果，用户活跃度真真切切地上去了。
表 2…2 登录行为与若干月后的活跃度关系
出现某种登录行为的群体
1 月后
2 月后
3 月后
A 入口一周内登录》=2 天
68。70％
56。80％
58。10％
A 入口两周内登录》=8 天
92。00％
81。80％
78。10％
B 入口一周内登录》=2 天
95。40％
91。20％
87。10％
B 入口两周内登录》=8 天
99。60％
96。40％
94。40％
说点题外话，上述的访谈过程，我们抽取了近 100 个样本，电话有效沟通了 30 多
例，上门拜访了 10 例，行业涉及机械、纺织、五金、建筑、服饰等，比较全面，考虑
到上门成本问题，所以只在杭州、常熟两地进行。从决定调研开始，连前期的准备、
后期的总结，估计总共花了 15 人天，也就是两个人一周半的时间。整理报销费用的时
候，我简单算了一下，给上门的用户礼品平均每家 50 元，差旅费用，在选了本地和附
近用户的基础上，均摊到每家，大约 150 元，人力成本 1 人天粗略记为 500 元，平均
分摊给最终上门的 10 家用户，每家大约要 1000 元人民币，不算不知道，确实挺贵的……
这还只是很简单的调研，所以用户研究的成本真的很高，很多小公司都能省则省，我
们很无奈，老板也很无奈，以后在抱怨老板没用户研究意识的时候，也需要体谅一下
他们的难处。
2。2。5 需求采集人人有责
上面用很大篇幅说了一些常用的需求采集方法，这一节，我想先抛出一个“一手
需求与二手需求”的概念，有个很形象的比喻就是“生孩子与养孩子”，话糙理不糙，
我们内部经常这么说。
我们首先把“生孩子”——需求采集视为己任，人人有责，希望所有人都参与，
都来“生孩子”，我们帮大家养，这就要给他们一个简单的“生孩子”的工具——“单
项需求卡片”，最后，简单介绍一下其他常用的方法，这样才能做到“尽可能多地采集”。
生孩子与养孩子
之前所述的各种方法，都是直接从用户那里得到需求，我称之为一手需求，就像
“生孩子”。其实很多时候，我们还会接受二手需求，比如老板说要给用户做个××功
能、销售人员说用户哪里用起来不顺等，这些需求和一手需求比起来，就像“养孩子”。
“生孩子”，更多的时候发生于新产品诞生前，这时候外部没有用户、内部没有运
营、销售、服务等，所以对于需求而言，更多的是产品人员驱动，去主动采集需求，
比较常见的就是直接去潜在的目标用户那里采集。这个从无到有的过程，个人觉得发
挥的空间最大，是最有成就感的。
小明：“还是‘生孩子’好啊，痛并快乐着……”
而“养孩子”，通常是产品已经运行了一段时间以后，用户也有了，公司内部也多
了很多相关的人员，比如销售和服务。虽然产品部门与用户的直接接触变少，但多了
很多间接来源，即与终端用户接触的干系人，他们会向你反馈很多需求，而用户也开
始主动提出需求了。
对比一下，生孩子的时候，我们去主动“拉”需求的比例较高，需求都是直接从
用户那里得到的，有点“进攻”的感觉，而孩子生出来以后，就不再是你一个人的孩
子了，必然是大家一起养，所以我们需要照顾的各方各面也会更多，我们会收到很多
“推”过来的需求，比较像“防守”的感觉。
有很多同学从一开始工作接触的就是已经存在的老产品，需求始终堆积如山，如
果碰上销售强势的产品，那更是连响应销售提过来的需求都来不及，也许做了半年一
年，突然回想，发现自己连真正的用户都从来没接触过，而是始终在满足销售的需求。
个人感觉，这种二手需求，或多或少有扭曲，以销售为例，他们的考核指标决定了会
比较注重眼前，希望产品的卖点越多越好，而之后用户用得如何，就不那么关心了。
比如我就经历过一些让人很抓狂的二手需求，销售希望产品增加一个功能，这个功能
在说服客户购买产品时有“临门一脚”的作用；而用户买完以后，最好又别用这个功
能，以免增加服务部门的压力……所以在公司层面上看，我觉得产品部门至少应该和
销售、服�