“剝”出來(lái)的用戶(hù)角色

　　最近，我自己一直在做一些活動(dòng)頁(yè)面和移動(dòng)端游戲，我漸漸意識(shí)到角色模型的重要性。角色模型，是設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)的指路燈，是產(chǎn)品經(jīng)理和交互設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)參考。

　　創(chuàng)建角色模型，是在剝皮(就像剝洋蔥一樣，雖然會(huì)流淚，但洋蔥的味道還是不錯(cuò)的)嗎?是的，我們需要?jiǎng)兂鲇脩?hù)的靈魂，然后再為這些靈魂賦予血肉，穿上外衣(人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征)。這樣的話(huà)，我們會(huì)感覺(jué)用戶(hù)就在我們身邊，生動(dòng)形象，印象深刻。僅僅剝皮是不夠的，我們還需要總結(jié)歸類(lèi)，了解用戶(hù)的目標(biāo)、觀點(diǎn)和行為，發(fā)現(xiàn)用戶(hù)間的差異和共同點(diǎn)。

　　按用戶(hù)研究類(lèi)型和分析方法的不同，創(chuàng)建角色模型有三種方法：定性人物角色、經(jīng)定量驗(yàn)證的定性人物角色和定量人物角色。結(jié)合阿里巴巴中文站交易線(xiàn)用戶(hù)角色模型項(xiàng)目，對(duì)以下創(chuàng)建方法進(jìn)行分析： 研究方法也有很多，常用的方法有：調(diào)查問(wèn)卷、用戶(hù)訪(fǎng)談、現(xiàn)場(chǎng)觀察、可用性測(cè)試、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)站流量/日志分析。交易線(xiàn)項(xiàng)目中，訪(fǎng)談、調(diào)查問(wèn)卷和數(shù)據(jù)分析有利于發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的目標(biāo)和觀點(diǎn);現(xiàn)場(chǎng)觀察、網(wǎng)站流量/日志分析有利于了解用戶(hù)的行為。

　　在創(chuàng)建角色模型的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)遇到以下幾個(gè)問(wèn)題：

　　1. 怎么利用數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分?怎么看數(shù)據(jù)的規(guī)律?

　　從數(shù)據(jù)中找出緯度差異，并找出造成這種差異的所有相關(guān)因素。

　　2. 怎么設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷?有何緯度?

　　按交易整個(gè)流程訂單-管理-支付-物流和產(chǎn)品維度(考慮用戶(hù)實(shí)際操作流程)。

　　3. 怎么寫(xiě)深訪(fǎng)提綱?

　　了解用戶(hù)的哪些信息，參考用戶(hù)角色劃分維度問(wèn)卷。

　　4. 怎么進(jìn)行CRM分析?見(jiàn)相關(guān)專(zhuān)題

　　5. 怎么進(jìn)行交叉表分析?見(jiàn)相關(guān)專(zhuān)題

　　6. 怎么細(xì)分用戶(hù)?

　　一般來(lái)說(shuō)，按用戶(hù)目標(biāo)細(xì)分、按使用周期來(lái)細(xì)分、用行為和觀點(diǎn)的組合來(lái)細(xì)分。在交易線(xiàn)人物角色項(xiàng)目中，細(xì)分角色是按照驅(qū)動(dòng)用戶(hù)目標(biāo)、行為和觀點(diǎn)產(chǎn)生差異的關(guān)鍵因素， 如：貨物來(lái)源不同，購(gòu)物動(dòng)機(jī)不同。

　　7. 怎么初步檢驗(yàn)細(xì)分緯度?

　　細(xì)分群體可以解釋已知的關(guān)鍵差異，如：買(mǎi)房目標(biāo)(二手房用戶(hù)和新房用戶(hù))不同，可以解釋關(guān)鍵字搜索使用存在的差異);細(xì)分群體應(yīng)該在決定功能設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)和草圖方面起決定性作用。

　　6. 定量驗(yàn)證都有哪些方法?

　　數(shù)據(jù)交叉Tab分析(CRM分析、定量問(wèn)卷、網(wǎng)站流量/日志分析)、統(tǒng)計(jì)式的分析。

　　7. 人物角色需要哪些特征?

　　參考角色模型參數(shù)，人物角色是由目標(biāo)、行為和觀點(diǎn)來(lái)驅(qū)動(dòng)的，而非一些簡(jiǎn)單的人口統(tǒng)計(jì)特征。

　　8. 人物角色模型的使用?

　　開(kāi)發(fā)新功能及功能改進(jìn)(了解用戶(hù)需求)，交互設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)(了解用戶(hù)習(xí)慣)。

　　創(chuàng)建角色模型時(shí)，需要學(xué)習(xí)的相關(guān)專(zhuān)題：

　　1. CRM數(shù)據(jù)分析

　　將某個(gè)用戶(hù)的歷史記錄和價(jià)值與他的調(diào)查問(wèn)卷綁定在一起，尋找內(nèi)在關(guān)聯(lián)從而更好的定義或描述人物角色。其包括：交易記錄、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和人口統(tǒng)計(jì)信息三類(lèi)數(shù)據(jù)。

　　交易記錄，顯示了用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)過(guò)哪些產(chǎn)品或服務(wù)，購(gòu)買(mǎi)頻率，這將強(qiáng)烈影響網(wǎng)站的目標(biāo)和行為，可作為用戶(hù)細(xì)分的依據(jù)之一。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，使用數(shù)字來(lái)測(cè)量不同人物角色的財(cái)務(wù)價(jià)值，也就能幫助確定各個(gè)人物角色的優(yōu)先級(jí)別。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可以與用戶(hù)調(diào)研問(wèn)卷關(guān)聯(lián)在一起。人口統(tǒng)計(jì)信息，對(duì)于人物角色創(chuàng)建沒(méi)有很大決定意義，人物角色是由目標(biāo)、行為和觀點(diǎn)驅(qū)動(dòng)的。

　　2. 網(wǎng)站流量分析

　　兩種方式：a. 尋找其決定作用的行為模式，分析數(shù)據(jù)，力圖使數(shù)據(jù)結(jié)果和細(xì)分群體行為聯(lián)系起來(lái)。b. 把個(gè)別用戶(hù)的點(diǎn)擊流和他回復(fù)的問(wèn)卷綁定在一起，進(jìn)一步詳細(xì)分析。探索用戶(hù)的各種行為，包括：入口頁(yè)面(從哪里進(jìn)入網(wǎng)站)、引用頁(yè)面(從哪里來(lái)，如搜索關(guān)鍵字頁(yè)面)、出口頁(yè)面、常用路徑、功能用途(訪(fǎng)問(wèn)最多的內(nèi)容和功能)、搜索條件、轉(zhuǎn)換率、持續(xù)時(shí)間和訪(fǎng)問(wèn)頻率等等。

　　3. 細(xì)分用戶(hù)

　　目標(biāo)細(xì)分：用戶(hù)目標(biāo)如：想購(gòu)買(mǎi)房子、想了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和想出售貨物等;使用周期細(xì)分：同一個(gè)人在不同時(shí)期是作為不同的人物角色來(lái)使用網(wǎng)站的;行為和觀點(diǎn)細(xì)分：如果網(wǎng)站功能過(guò)多或產(chǎn)品類(lèi)別多時(shí)，不易按目標(biāo)細(xì)分，可考慮使用此種方式細(xì)分。通過(guò)行為和觀點(diǎn)矩陣，得出的象限成為細(xì)分用戶(hù)的主要依據(jù)。

　　4. 定量驗(yàn)證

　　數(shù)據(jù)交叉tab分析，分析細(xì)分緯度是否可以解釋或影響存在的其他關(guān)鍵差異，驗(yàn)證細(xì)分緯度是否正確(可使用excel數(shù)據(jù)透視表)。統(tǒng)計(jì)式分析，計(jì)算這些細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)的ANOVAS(方差分析)，來(lái)衡量這些差異在統(tǒng)計(jì)上是否有意義。