认识达内从这里开始

我们在进行用户运营的时候，一般都会将不同的用户进行标签划分，同时将同一个群组的用户进行用户画像，通过具体的用户特性分析来进行精准化的用户营销。当然了，能够做到这样细致化的操作，大数据分析是少不了的。今天，我们就一起来聊聊关于用户画像的问题，希望对大家的工作有所帮助，下面就开始今天的主要内容吧。

1What什么是人物角色

人物角色(Persona，又称用户画像，用户角色)这个概念最早由AlanCooper提出。它指的是从真实数据中提取典型的用户特征，根据用户的目标、行为、观点将用户分类，丰富人物形象，最终形成产品真实用户群体的虚拟代表。

2Why为什么需要人物角色

人物角色本质上是一种设计的沟通工具，帮助产品团队更有效的沟通和更好的设计，带来以下好处：

集中精力：人物角色帮助整个产品团队在设计的时候时刻将焦点集中在目标用户身上，避免将设计精力花费在对你不重要的用户身上。

更易理解：人物角色通过具象描述塑造了一个活生生的角色，帮助产品团队更容易地理解用户，使得新手能快速进入状态。

促进共识：人物角色通过对数据的整合形成一个完整的用户形象，促使团队对目标用户有相同理解更易达成共识，避免不同人对零散数据解读不同产生意见向左。

决策依据：人物角色关键是不仅仅是人物本身，还有人物所处的环境，从中我们可以提取出人物对外部环境的应答行为、关键的用户需求及使用场景，从而指导我们的设计决策。

3How如何做人物角色

人物角色可以通过定量、定性以及通过定量检验的定性方法来形成。

STEP1：确定访谈用户

首先要确定访谈哪些用户。在这个过程中你要尽可能的选择与最大范围内的不同用户谈话以期最终的结果能覆盖到产品所有细分的目标用户。如何在不知道所有细分目标用户的情况下保证接触到所有类型的用户呢?我们可以从产品现有的定量数据入手，对用户有一个粗略的了解和分类。

访问频率通过平均回访时间作为指标。而优惠重视程度以使用优惠券次数占总订单数比例为指标。最终聚类结果分为四类：母婴非优惠类、母婴优惠类、美妆个护类以及美食保健类。根据聚类结果找到每组对应的用户，每组访谈4~5个用户。如果你发现某群组内用户在目标、观点和行为上有较大差异，也可以增加这个数量，但最好不要超过10人。

STEP2：访谈

在访谈前先准备一个相关的问题清单，但是在访谈过程中并不要求要根据这个问题清单逐个提问。关于海淘电商用户，我们主要从购物理念、海淘代购经验、接触产品经历、产品使用习惯、使用痛点等几个方面进行访谈。

清单是整个访谈的一个大概脉络，更多用户潜藏在背后的目标、观点需要在访谈过程中进一步深挖才会展现出来。因此在访谈过程中可以根据用户的反映灵活机动地提问。

STEP3：用户行为、特征提取及分类

在访谈结束之后你将会获得大量的定性数据，接下来的任务首先是对每一个被访谈用户的访谈记录进行整理，提取出他和产品相关的目标、观点和行为。

在这个过程中，虽然找出用户的共同特征和行为模式不是主要目的，但是你会发现有些目标、观点和行为会在不同人身上反复出现。我们还可以通过亲和图将这些定性资料根据相关性进行归纳整理，将数据可视化。这对下一步细分选项的选取有很大帮助。在完成了资料梳理之后就可以选取细分选项。

细分选项需要能够解释群体间的关键差异行为，将不同的群体较好区别出来。比如我们选取的效率指标就很好的能将母婴用户和非母婴用户区分开：母婴用户因为日常较忙，需要抽出零碎时间进行母婴产品的购买，因此十分注重效率。最终我们提取了7个指标，形成了四类人物角色：海淘达人型、猎奇尝鲜型、孩子第一型及迟缓潜力型。

STEP4：人物角色塑造

目前我们已经得到了细分的用户群体及他们的特征列表，接下来就需要对他们进一步完善，增加具体的信息，使得人物角色具象化，这包括：姓名、照片、个人信息、计算机互联网使用情况、人物特征、业务目标等。人物角色本身就是通过人物为载体，以一种综合、更加友好的方式呈现出大量的用户数据。

因此，这些塑造的过程其实是呈现用户特性的过程。因此，无论是取名、挑选照片还是个人信息，都需要和人物特性吻合，能够反映出一定的人物特性，帮助读者形成对该人物角色清晰的理解。此外，还可以通过描述关键特征，简化读者的理解难度，增加人物角色的友好性。

4More优缺点分析

这种定性的人物角色创建方法优点在于相较于其它方法，这种方法投入的时间和精力成本最低廉。而且人物角色来自于访谈和真实用户身上的故事，和用户更贴近也更易理解和接受。

但是，这个方法也有一个很明确的缺点。因为是通过访谈获得的人物角色，因此只能解决“是什么”和“为什么”的问题，而不能解答“有多少”的问题。这导致虽然你获得了几类的目标用户，但是你不知道每一类用户的群体到底有多大。比如你认为其中一类用户的价值最大，在设计产品的时候将他的优先级排为最高。

但事实上可能这一类的用户人数非常的少，并不能给你带来十分大的利润。而如果为了这一类用户损害了低价值但是是主要的用户群体，可能还会带来影响产品口碑。仅通过定性获得的人物角色无法进行优先级的排序，还需要结合其它方面的数据和信息。

另一个缺点是定性的人物角色只是通过相对少量的用户访谈构建的。你无法证明你接触到的访谈用户能够代表所有的用户，即你的结果相对于基于大量数据的定量研究更容易出错。这个时候有明确的定量的数据支持能为你的结果增加更多说服力。

作者：赵洋帆

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