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为了易于把握问题，高级管理人员往往需要去构建“现实”，然后，剔除次要因素，把精力放在对企业有重要影响的因素上。如果问题比较复杂，我们还需要将问题进行细分。在多数情况下，一个复杂的问题可以分解成一组较小的、简单的、可单独解决的子问题。通常我们会使用鱼骨图或者逻辑树对问题进行细分。逻辑树将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。这样，我们可以将一个问题结构化，得到需要调研项目的主要焦点问题和问题的节点，从而一步步推导出调研中心思想以及调研大纲。
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2.调研中心思想设定
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产品从战略到开发是一系列按顺序排列的漏斗。当业务战略分析完成，我们已经从大环境中筛选出了符合自身企业的一些机会，需求调研的目标就是将这些机会提纯，把这些机会最终变成产品的定义过程。管理者需要根据业务战略规划的实际情况，设定科学的、合理的调研目标，它是整个调研活动的基础。除此之外，管理者还需要非常清楚所调研的问题的本质。曾经有一个调查是预测《星球大战》是否会成功，而当事人将调研中心内容理解为调查人们对战争类型电影的态度而偏离了剧本中关于爱、矛盾、失去和赎罪的主旨，最终得出了错误的结论。
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在分析你的调研目标的时候，你必须考虑到两个层次。显而易见的是，首先你要把自己需要搞清楚的问题全都写下来，别管顺序。其次，在调研中你真正需要的是什么？你想达到什么目的？你为什么要进行这个调研？这更为重要。把自己的目的定义清楚，这将有助于你彻底了解这个调研项目。在任何一个调研方案中，你一定要仔细扫描几遍，然后问问自己：“最想了解的3个问题是什么？”这些就是你应该集中关注的问题。
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下面，我们以史玉柱《征途》游戏的问题构建为案例进行分析。
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《征途》游戏的问题构建案例分析
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2007年第一季度，《征途》刚刚进入网游行业两年，依靠单款游戏盈利收入就达到4.8亿元人民币，跻身市场前三甲。在入选“年度最佳商业模式”2个月后，即2007年11月1日，征途游戏以巨人网络公司的身份成功登录美国纽交所，融资8.87亿美元，市值高达50多亿元，超过盛大成为中国市值最高的网络游戏公司。
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“网络游戏的营销方式是国内所有产业中最落后的，这个行业的人不注重消费者研究。”史玉柱不止一次抨击国内游戏公司的推广方式，更重要的是，他提出的一系列问题成为《征途》之所以成功的关键，我们来看看这些问题：
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1）如果要定义愿意花钱的玩家，这些玩家有什么特征？
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2）中国大量有钱的老板如果玩游戏，他们在什么情况下会大量地花钱？
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3）如果定位于有钱人，怎么才能从激烈的市场竞争中迅速积累起庞大的用户群？为什么这些人愿意参与？
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4）在什么情况下玩家愿意相互推荐？
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……
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《征途》的走向成功是伴随着这些问题从开始构建到被一一解答。史玉柱的一些公开发言和文章让我们看到了巨人网络精于此道，我们也在随后的产品设计中对应地找到了这些问题的结论。
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1）《征途》是部分玩家的市场，赚有钱人的钱。我们从其后的运营数据中发现，像史玉柱一样的玩家，曾经每个月在游戏中花费成千上万，是普通玩家的几百倍。用史玉柱的话说就是“养100人陪1个人玩”。
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2）抓住人性的弱点——好胜、虚荣、斗富心理。我们发现《征途》的玩家有不少私企老板，他们就是享受这种号令四方、一呼百应的感觉，为此他们花再多的钱也在所不惜。《征途》与众不同地为他们创造了极其繁杂的升级系统，这让他们花钱花得不亦乐乎。
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3）发工资、送红包，让普通玩家感觉占尽便宜，仅这一着便引来了大量玩家参与游戏，之后还开发了各种赚钱方法：智力答题、采集、组织团队、帮会等，让普通玩家也不亦乐乎。
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4）《征途》特别设计的推荐人制度，只要带一个玩家过来，系统就给你钱。利益驱动的设计牵动了人际链条，玩的人越来越多。
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当我们开始能够构建好的问题时，我们才逐渐发现真理的本质，这是任何事物的基本要素。巨人正是由无数个好问题引出的商业模式，最终达到了赚钱的目的。
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精益求精：卓越的互联网产品设计与管理 2.2.2 计划、准备与执行
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任何调研项目都是拨云见日的过程，每个调研项目初期都会伴随着很多的疑问，随着研究的进行，谜底逐渐揭开，这是一个非常有趣的探索过程。但是如果我们缺乏计划，那么我们的整个调研过程很有可能会失去控制。我们必须确保整个过程是清晰的、有逻辑的，所以我们需要一个合理而有效的计划。
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合理的调研计划是成功调研的必要条件。在一个调研方案的设计中，我们需要向调研人员强调几个关键点的重要性：资料来源、调研对象、调研方法、调研工具、抽样方法、接触方法，这也是调研质量检查的重要部分。
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调研人员通常需要收集大量的论证资料，比如《2009年中国白领网上行为研究报告》等，这一类报告的权威性直接决定了报告的可参考价值。在一个项目中，大量的研究报告必不可少。
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调研对象决定了调查的合理性，当我们对有偏差的对象进行调研往往会得到错误的结果。比如当我们希望获得网上消费人群的消费指数时，如果我们设定的采样用户特征是上网用户，那么最终我们的数据可能会出现非常大的偏差。实际上上网用户可能包括了从来不在网上消费的那部分用户，甚至还可能包括了一些只用网络客户端的用户，而他们并不具备网上消费的特征。
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