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用研修养——用户角色

用研修养——用户角色

作者: 乔溪 | 来源:发表于2016-07-10 19:05 被阅读78次

到目前为止遇到过两个用户画像的需求,是两个完全不同的产品,一个是针对出行app其中的一个功能,一个是针对一个黄金理财app的整体。港真,听完两个需求我内心都是慌乱的,完全依靠以往的经验,两个项目还算完成的顺利,但是定量结果总是不够有说服力。自己明白整个过程不够系统。

于是计划给自己建立一套系统的用户角色知识。以用户画像/角色为关键字搜索到一些文章(计蒜客、人人都是产品经理,简书,知乎),然后阅读了《设计调研》人物角色法,将领悟到的知识整理成文,以备后用。


一、用户画像的作用:用户画像/用户角色/概述/persona,粗暴的理解为同一方法。用户画像的作用,根据《设计调研》的观点来理解,以真实的人物呈现典型用户,有助于产品相关人员(产品经理、设计师、研发)站在用户的角度思考问题,设计产品。优点真实人物比用户的特征数据更生动,易懂。

二、用户画像的初衷:一种是了解产品最典型或最大量的那一拨用户,集中力量设计产品、开展活动;另一种是,了解一个功能是否有多类用户,多类用户间的需求是否有差异,差异在哪里,有无必要区别对待。对第二点的终极做法,就是“千人千千面,对每一个用户打标签,做到个性化推荐”,这种方法主要依托大数据建模,比如淘宝推荐(静态信息:根据填写的个人信息、比如性别年龄;动态信息:购物记录,登录频率,喜好、搜藏店铺等)、今日头条(阅读历史记录,评论记录,选择喜欢不喜欢的标签,查看广告的记录)腾讯旗下的快报(与腾讯新闻不同,也是主打个性推荐,快报可以打通用户的qq账号、甚至是腾讯旗下的其他账号体系,了解用户的阅读画像)等聚合类咨询推荐。这方面暂未接触过,不表。

三、用户画像的类型:

(1)纯定性的;(2)定性分类后轻定量验证;(3)基于统计分析定量分类结合定性补充。

如何选方法,基于二点:(1)已有的数据是否支持定量划分用户角色,首先该产品是否是强账号依赖性的,其次看数据分析部门是否可以拿到直接相关的数据。比如电商网站用户数据更齐全也更可靠,包括静态数据,动态数据,可以充分挖掘用户类型。而工具性的产品,用户的使用目的性很强,可以不登录用完就走,比如有道词典、墨迹天气,相对于大量的总体可能只有10%的用户登录,所以是无法获取全量用户信息的,尤其是静态信息。那么数据部门是否可以根据用户(2)资金人力充足与否,结果的需要紧迫程度。

四、用户画像最终可能需要呈现的信息,没有严格的标准,以下是自己整理的内容,挑选确实有影响的维度调研。

用研修养——用户角色

五、用户画像的步骤,以*金钱包为例,采用定性分类,定量问卷验证的方法,了解主要用户类型。

(1)定义用户和项目目标,产品2014年上线,业务单一,已积累一定用户数量,并且有用户电话联系方式。首先分析后台数据,以单人累计投资额为标准,确定用户最集中(比如60%的用户)的投资额范围,达到投资额的即为用户群体,进行随机抽样,计划电访15位用户,名单数量至少15的5倍,避免拒访。(如果有多维的数据,可以分层抽样,比如可以拿到地区的数据,可以区分一二三线城市)

(2)筛选对产品有用的初步维度,执行电访,比如性别、年龄段,职业,投资经验,动机,知晓渠道等等,可以问的细致一些。根据电访结果提出假设,依据投资行为/需求为主要维度,找到影响较大的因素,如果投资行为和需求差异不大,则用户群体较同质。

(3)根据假设编制问卷,验证定性的结果,如果不支持则需要重做,如果支持则根据特征维度,赋予角色血肉【人物简介,姓名、性别、照片、职业、爱好】【行为、需求特征,比如投资理念,态度】【行为经验】


时隔一个月,冒出了新的问题:

(1)如果产品形态还未确定,该如何做用户画像???前面都是产品已经上线,从已有用户群中归纳那个典型用户(这里有一个默认假设:用户会自然的找到合适的产品,所以在用的就是合适的用户)(2)用户角色出来后怎么用,如果我是产品,研发,用研给我一个贴了照片的用户,告诉我性别爱好巴拉的,我怎么用呢???前面自己写的“真实易懂”还是太虚了!

想起之前做过一个项目是在产品设计之初,结果相对落地有用,又重新回味了一遍:确切的说是因为用户对该功能的呼声很高(多期的问卷调查、用户反馈通道都体现了),评估了做的可行性(有低层数据、符合战略规划)和收益后产品决心要做,那么问题来了:用户是什么样的一群人,用该功能解决什么问题,目前该问题是如何解决的,是否有替代

先案头研究,此类用户群体的数量(寻找数据的国家统计局,淘宝指数、百度指数、第三方报告),电话访谈了解用户问题,最后问卷调研。结合定性和定量数据:给出传统用户画像内容,和【典型的使用场景\问题场景】【目前解决办法\类似竞品使用习惯】。

总结:用户画像不独立,穿插在前期调研中,要求自己往下深入一层;’结合案头研究的数据。

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