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事發突然：

今年8月份，發神經般的在微博上點開了一個廣告鏈接，發現某美妝品牌的東西性價比很高，於是成功購買。這是我在SNS的網站上達成的第一筆交易，拿到鐘愛的護膚品，突然發現：我居然沒有在“我的淘寶”的“好友動態”裡點擊過別人分享的東西，更別提購買了。於是，有了這次的研究。

一、立項：

基於以上想法，本打算研究SNS用戶習慣及動機（沒有限定在淘寶網），希望能通過照片日志（Photo Dairy）的方法，從定性的角度研究活躍在各大SNS網站用戶的特征，從而幫助淘寶網來定位自己的目標人群。但是，後來發現：在淘寶網購物的人群本身就是有自己特點的，而我的研究更多的價值點應該是放在【如何讓這些網購用戶成為淘寶網的SNS用戶】。

帶著這個目標，了解了SNS下半年的業務規劃，為了能夠更好的讓業務方得到啟發和指導，更多的提升研究價值，將產品定位在【淘寶網分享】，研究使用淘寶分享的使用習慣及驅動因素。

二、研究思路的確定：

一個嚴謹、完整的研究，我認為，定性與定量的結合是必不可少的。所以，這個項目采取了先定量、再定性、最後定量的研究過程。見圖1。

圖1

1、定量——確定目標用戶：

確定了要研究的產品，最重要的就是要確定目標用戶了。

為了讓我的目標用戶更“目標”，我選擇了與BI（商業智能部門）同事的合作。希望BI的同事能將全網使用過SNS分享用戶（當時是8月份，我們的‘分享’產品6月份上線）的特征數據進行提取、分析，幫助我們選擇定性研究的樣本。

在這個過程中，我們發現，7月使用大分享1-2次的用戶、8、9月份GMV­­­①》=3筆以上，但8、9月份沒有再進行分享的用戶占所有SNS大分享用戶的76.2%，我們認為，這部分用戶為什麼不再使用SNS分享是一個很有價值的挖掘點。根據這一思路，我們將用戶分為三層：見圖2

圖2

新用戶：8月1日至8月17日之間，第一次進行過分享，且至少綁定了一個外網SNS網站的用戶。

活躍用戶：6月份，7月份，8月份均進行過分享，且至少綁定了一個外網SNS網站的用戶。

流失用戶：6月份分享過，但是7月，8月均未分享的用戶，且至少綁定了一個外網SNS網站。（BI建議：調研時候可以選擇分享天數》=2的用戶，因為分享天數為1的用戶大部分可能只是嘗試下。） 注：這裡並未用分享次數來定義流失。因為一個用戶如果一天內分享了10次，第二天不再分享，也算作流失用戶。

但是，問題出來了。如果我們三個層面的用戶都來做研究，可能會出現每類用戶研究的都不透徹，所以，經過討論，排出了優先級：流失用戶》新用戶》活躍用戶。

所以，最後，目標用戶確定為：使用淘寶網SNS分享的流失用戶。

2、定性——以研究目的為導向，深入挖掘定性問題

用戶分層結束，確定了目標用戶——流失用戶。接下來，就是對用戶的星級、在淘寶成交情況、人口特征等因素做出分析，然後進行定性研究前的抽樣。具體的抽樣方法不做贅述，這屬於另外一個方面的問題。

接下來，根據提綱，電話深訪了16名買家，其中有10名流失用戶和6名活躍用戶，得到了諸多的定性問題，經過整理，要進行定量驗證了。

為什麼要對活躍用戶進行深訪呢？在接下來的定量階段，我會做出具體的解釋。

3、定量——定性結果的量化

從BI提取的數據中，流失用戶最後的樣本僅有3萬多用戶，據我們平時的問卷回收情況估算，樣本量過低，這樣得到的結果誤差會比較大。為了保證最後實驗結果的可靠性和豐富性，添加了【非流失用戶】，即7、8、9月份GMV》=3筆以上的淘寶純買家（除去流失用戶）。因為這部分有效樣本可以保證，而且涵蓋了新用戶和活躍用戶，可以和流失用戶在人口特征、習慣、動機、使用驅動因素上做以對比。

也是因為這個原因，我們在電話調研的過程中，添加了6名活躍用戶的電訪。

在問卷設計的過程中，面臨最大的挑戰就是關於驅動因素的題目。因為建立驅動因素的模型是需要很多傳統的、經過諸多驗證的題目來建立模型。但是SNS領域的驅動因素建模少之又少，為了保證模型的完整性和科學性，項目期間，還做了許多的桌面研究。

整個項目主要分為這三個階段進行的。最後得到的非流失用戶及流失用戶的相關模型如下圖：（結論僅供大家參考，由於實驗設計和目標用戶的不同，最後的結果可能是會有不同）

圖3：有過分享經歷的非流失用戶做分享的原因模型

圓圈越大，代表相關度越高（下同）。圖中藍色代表與購物相關的因素，紅色代表用戶心理層面的因素。

圖4：流失用戶做分享的原因模型

圖5：有過分享經歷的非流失用戶不分享的因素模型

圖6：未分享過的非流失用戶不分享的因素模型

圖7：非流失用戶刺激因素的模型

圖8：流失用戶刺激因素的模型

以上結論是我在專業同事的幫助下完成的，也是我們對SNS領域的初步探索。期待與大家更深入的探討與交流。