定量分析和定性分析

定量分析和定性分析，听起来很学术，其实就是两种看问题的方式。一个是用数字说话，一个是用故事和感受说话。把这两个东西搞明白，无论你是做产品、做营销还是做投资，都能让你看问题更清楚。

我们先说定量分析。

这东西的核心就是数字。它回答的问题是“多少？”、“什么？”、“频率如何？”。比如，我们网站上个月来了多少访客？其中有多少人点击了购买按钮？用户平均在页面上停留了多长时间？这些都是可以用具体数字衡量的。

定量分析的好处是客观。数字不会骗人，100就是100，50%就是50%。这让比较变得很容易。比如，A广告方案带来了1000个点击，B广告方案带来了500个，那你马上就知道A方案在吸引点击方面效果更好。它能帮你快速发现趋势和规律。比如你发现连续三个月，每周五下午三点的销售额都是高峰。这个“发现”就是定量分析给你的。

做定量分析，一般分几步：

第一，你要想清楚你想知道什么。问题必须是能用数字回答的。比如，“哪个版本的落地页转化率更高？”就是一个好问题。

第二，收集数据。你可以用网站分析工具（比如Google Analytics），可以看销售后台的报表，也可以发选择题问卷。关键是拿到可靠的、干净的数字。

第三，分析数据。用一些简单的统计方法，比如算平均数、看百分比、做个图表。目的是把一堆原始数据变成有意义的信息。

第四，得出结论。比如，“数据显示，B版本的落地页转化率比A版本高20%。”这个结论很直接，没有模棱两可的地方。

但是，定量分析有个局限，它只告诉你“发生了什么”，不告诉你“为什么发生”。

举个我自己的例子。之前我们做过一个电商产品，后台数据显示，很多人把商品加到购物车了，但最后付款的那一步，流失率特别高。数据清楚地告诉我们“在付款页面，用户跑了”（What），但它没说用户为啥跑（Why）。是因为价格太贵？是付款流程太复杂？还是网站突然卡了？光看数字，你只能猜。

这时候，定性分析就派上用场了。

定性分析，处理的是非数字的信息。它关心的是“为什么？”和“怎么样？”。它想理解人的动机、感受和行为背后的原因。它的材料通常是文字、对话、观点、情绪。

比如，为了解决上面那个付款流失率的问题，我们就去找了几个在最后一步放弃付款的用户，跟他们一对一聊天。这就是定性分析的一种方法，叫用户访谈。我们还看了用户在社交媒体上对我们产品的评价，这也是定性信息。

通过访谈，我们才发现，原来是我们的运费说明藏得太深，用户直到最后一步才看到需要付20块钱运费，感觉自己被“耍了”，所以一生气就关掉了页面。你看，这个“感觉被耍了”的深层原因，是任何数据报表都告诉不了你的。

定性分析的方法有很多，比如：

– 用户访谈：找几个目标用户，深入地聊半小时到一小时。

– 焦点小组：组织一小群人（比如6-8个）一起讨论一个话题。

– 开放式问卷：问卷里设置一些主观题，比如“你觉得我们的产品有什么可以改进的地方？”让用户用自己的话来回答。

– 用户观察：看用户到底是怎么使用你的产品的，观察他们的表情和操作。

定性分析的优点是能提供深度和背景。它能让你挖到问题的根源，获得很多意想不到的发现。但它的缺点也很明显。首先是主观，分析结果很大程度上依赖于分析师的解读。其次，样本量小，你访谈了5个用户，他们的观点不一定能代表所有用户。所以，你不能说“所有用户都觉得运费贵”，只能说“我们访谈的几位用户中，有人提到了运费问题，这可能是一个潜在的原因。”

真正厉害的人，是把这两种分析结合起来用。它们不是对立的，而是一对黄金搭档。

一个经典的流程是这样的：

第一步，用定量分析发现问题。先看大盘数据，找到异常点。比如，你发现某个页面的跳出率高达90%，或者某个新功能的活跃用户数远低于预期。这是你的“靶子”。

第二步，用定性分析深挖原因。针对这个异常点，去设计你的定性研究。比如，找那些只访问了那个高跳出率页面的用户，问他们“你当时访问这个页面是想找什么？为什么很快就离开了？”通过这些访谈，你可能会得到一些假设，比如“页面的标题有误导性”或者“加载速度太慢了”。

第三步，形成解决方案并测试。根据定性分析得出的假设，你设计了一个新的方案。比如，你修改了页面标题。

第四步，再用定量分析验证效果。新方案上线后，你再回头看数据。新页面的跳出率是不是从90%降到了50%？如果是，那就说明你的假设和解决方案是有效的。如果不是，那就重复第二步和第三步。

这个循环，“定量发现问题 → 定性寻找原因 → 定量验证结果”，是一个非常扎实的工作方法。它既有大局观，又有深入的洞察，能确保你的决策不是拍脑袋想出来的。

总结一下，定量分析给你地图，告诉你哪里可能有宝藏（或者有坑）。定性分析给你铲子，让你能挖下去，看看底下到底是什么。只看地图，你永远拿不到宝藏；光有铲子，你又不知道在哪儿挖。你需要带着地图，拿着铲子，才能真正解决问题。