產品為用戶服務，用戶各有所好，但是好的東西大家都喜歡。通常，通過數據分析探索用戶的心理感受有定性研究和定量分析兩種方式。
定性研究相對而言比較靈活、快速、細節豐富，但只能聽到的只能是少部分用戶的聲音，缺乏普遍性。而定量研究藉助數據分析可以達到精確瞭解用戶喜好的效果，比定性研究更真實、精確。不管是採用那種方式，都離不開下面的這三點：
（1）瞭解用戶概況：瞭解目標用戶“背景信息”：通過數據統計目標用戶“人口統計”信息，比如，年齡構成、性別比例、等等，達到對目標用戶背景情況摸底效果
（2） 區分用戶群體差異：按照多種維度，發現用戶不同特徵，將相同特徵用戶歸類，進而準確形成用戶分組，為之後進一步用戶分析工作在此基礎上進行，為產品優化設計工作指明用戶群體的方向
（3） 分析用戶偏好：以調研的產品為核心，按照多種維度統計“頻次”、“含量佔比”，從而挖掘目標用戶各種“偏好”，讓“產品優化設計”能夠迎合用戶需求，有的放矢：如產品使用地點排行，挖掘用戶對地點的偏好；如產品分類排行，挖掘用戶對產品分類的偏好
明白了上面的幾點，產品經理就要懂得用戶研究中的“數據分析”方法了，具體的步驟有以下三點：
（1）制定編碼分類：抽取近幾周到幾個月內的數據，根據分析的產品目標建立編碼規則，執行編碼，直到不再產生新的編碼為止。編碼可以是任何維度上的，只要對後續的分析有幫助。
（2）數據分析：編碼建立之後，圍繞研究“目標產品”用戶特徵這個中心，按照各種有用的維度進行數據統計，通過數據分析結果，分析提取出“用戶特徵”。
（3）確定優化方向：在分析出來的眾多“用戶特徵”中，根據商業目標和用戶體驗雙方向共贏的原則，尋找產品優化設計的方向。
最後，數據分析需要與“定性研究”相結合，才能發現規律並且追根溯源，更高效的指導設計和產品。
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