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通過大量樣本、數據等客觀證據對用戶的特征、需求場景、目标、行為進行研究分析。
為什麼要做定量的用戶研究分析
由于定量方法可以快速的面向更多、更廣的用戶，所以定量分析是
“定性用戶研究方法”是用于發現問題和用戶需求的，注意區别。
目标
既然是要驗證在定性分析時發現的問題和用戶需求，所以首先得有需要驗證的用戶需求，所以定性分析是做定量分析的前提。
具體該如何進行定性分析？其實我們的目标就是驗證在定性分析結果中
最終，定量分析最終的産出物是
以上産出物都是已經經過數據進行驗證了的，是具備統計分析學的精确性、具備說服力的，你可以憑借定量分析的結果去證明你的觀點，你在需求評審時站不站得住腳，就看你的定量分析了。
常用手段
具體描述
明确調研目标：即你要調研的是什麼，要明确調研的所有目标，因為再次投放調查問卷會消耗大量的成本，這裡會考察産品經理的邏輯能力，需要盡可能列出所有可能的潛在情況
明确調研對象：即在定性分析的目标用戶模型，需要明确這個目标用戶模型投射到現實場景是哪些用戶
明确問卷數量：比起那些沒卵用的“經驗法則”，我更願意提供一些經驗的法則：每種細分用戶模型200份。（當然這些經驗法則是我根據書上&實踐&其他人的工作經驗得出的）；為了确保你能達到目标的問卷數，可以使用一些激勵手段，比如說獎勵等等
明确投放方式（線上？線下？）：現在互聯網信息傳遞渠道多樣化，同時有專門幫助發放和分析調查問卷數據的工具，比如說問卷星這類，使用線上的方式無疑是性價比最高的，具體可以是在問卷星填寫好問卷，然後通過與你産品領域相關的微博、微信公衆大号等等渠道進行投放，然後回收，利用問卷星進行統計與分析。 相信我，你線下去發放問卷并回收，再一份份輸入電腦再進行分析統計，你會瘋的。
設計調查問卷：
投放調查問卷：根據你選擇的問卷投放方式進行投放就可以了。
回收調查問卷：當達所需問卷數量即可回收
清洗調查問卷數據：最簡單的，一些明顯亂填的、異常值應該要去掉吧？
統計分析調查問卷數據：并不需要裝逼用SPSS，隻是因為你不懂Excel的強大。
整個調查問卷的流程大概就是醬紫了..
定量的數據分析
首先得明确要分析哪些産品使用數據：
下載量
流量分析
用戶是從哪些渠道來的，從哪裡去
活躍度
用戶使用頻次&使用時長,主要有月活躍用戶數（MAU）和日活躍用戶數（DAU）
留存率
第n天開始使用，第n x天繼續使用，即x天留存率
用戶留存率的40-20-10法則：若你的目标是讓你的應用的DAU達到100萬，那麼你的日留存率應大于40%、周留存率大于20%、月留存率大于10%
PV
UV
轉化率
功能使用頻率 ...
當然這裡隻是列舉了一些較為普遍的參考數據，具體産品還需具體分析。至于什麼進行數據分析的話，這裡就不詳細寫了。（以後會寫一篇專門講述“數據分析”的）
定性的數據分析
這裡主要是指用戶反饋，用戶反饋問題一般分為四類：
功能的新增/修改/删減
這部分是最需要考察産品經理的真功夫的，比如說判斷用戶需求的真僞等等..
性能的改善
一般來說，這塊的話都是需要去做的，隻是優先級的高低，去跟技術部門溝通吧；
交互&視覺設計
這塊除了用戶的意見，還需要去咨詢下設計相關專業人員的意見；
純吐槽
要安撫！要安撫！要安撫！其次是，其實吐槽的點看看就好，一般沒什麼卵用..
對問題進行優先級排序：性能的改善＞功能的新增/修改/删減＞交互&視覺設計>純吐槽
當然這個優先級也不是絕對的，具體要看情況而定.
關于定量的用戶分析研究大概就說到這裡了，對于産品經理驗證需求是非常有效的手段，同時，這也是和老闆、程序員們進行需求評（Si）審（Bi）時最有力的武器！希望大家能花多點時間去研究和進行定量的用戶分析和研究。
來源@簡書
本文由 @Carson_Ho授權發布于人人都是産品經理 ，未經許可，禁止轉載。
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