從外部如易觀或艾瑞的行業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告獲取，需要帶著審慎的態(tài)度去觀察數(shù)據(jù)，提取有效準(zhǔn)確的信息，剝離部分可能注水的數(shù)據(jù)，并需要時(shí)刻警惕那些被人處理過(guò)的二手?jǐn)?shù)據(jù)。

從AppStore、客服意見(jiàn)反饋、微博等社區(qū)論壇去主動(dòng)收集用戶(hù)的反饋。我自己經(jīng)常有空的時(shí)候就會(huì)去社區(qū)論壇看看用戶(hù)的狀態(tài)評(píng)論，一般這樣的評(píng)論都是非常極端的，要么特別好，要么罵成狗，但這些評(píng)論對(duì)于自身產(chǎn)品設(shè)計(jì)的提升還是非常有益的，可以嘗試去反推用戶(hù)當(dāng)時(shí)當(dāng)刻為什么會(huì)產(chǎn)生如此的情緒。

自行參與問(wèn)卷設(shè)計(jì)、用戶(hù)訪談等調(diào)研，直面用戶(hù)，收集一手?jǐn)?shù)據(jù)，觀察用戶(hù)使用產(chǎn)品時(shí)所遇到的問(wèn)題及感受。問(wèn)卷需要提煉核心問(wèn)題，減少問(wèn)題，回收結(jié)果需剔除無(wú)效的敷衍的問(wèn)卷。用戶(hù)訪談需要注意不使用引導(dǎo)性的詞匯或問(wèn)題去帶偏用戶(hù)的自然感受。

從已記錄的用戶(hù)行為軌跡去研究數(shù)據(jù)。大公司一般會(huì)有固話(huà)的報(bào)表/郵件去每天甚至實(shí)時(shí)反饋線(xiàn)上的用戶(hù)數(shù)據(jù)情況，也會(huì)提供SQL查詢(xún)平臺(tái)給產(chǎn)品經(jīng)理或數(shù)據(jù)分析師，讓他們可以更有深度的探究對(duì)比數(shù)據(jù)。

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