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用户画像方法与案例——从具象到抽象

来源:http://www.tekchefs.com 编辑:环亚娱乐ag88 时间:2018/11/02

  还在腾讯的时候,我对“用户画像”产生浓厚兴趣,开始海量的用户群中开始探索和实践,后来在腾讯学院开发了一门课程《用户数据分析方法与案例》,其中有一部分是用户画像。

  个人对用户画像的理解是三个层次,可以说是三个步骤吧,环亚国际手机登录。从群体用户的问卷调研、数据分析到具象的个性描述,再到抽象应用,如下图所示:

  做用户画像的基础,是通过数据对海量用户有一个初步的了解,一般采用用户数据提取分析与问卷调研两种方式进行,根据产品目标确定统计分析的维度指标。

  产品行为:产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等;

  以下是腾讯开放平台的一些产品用户属性,年龄与性别的交叉分析,付费用户与年龄的交叉分析。无论是后台数据分析还是用户问卷调研,都需要进行研究的效度与信度论证,保证数据尽量准确可用。

  做问卷调研,需要做多少份问卷呢?一般是4000份以上,这个时候的抽样置信区间可以达到99%,错误率幅度在2%左右。如果保持错误率2%的水平,置信水平95%,那么问卷数量可以下降到2500份。需要注意的是一般我们回收问卷,还会通过答题完整性、一致性等多项标准剔除无效问卷,所以回收问卷尽量高于标准数量的10%。

  这本白皮书还是有不少用户数据可以供大家参考,有兴趣的同学可以去腾讯开放平台下载:

  也就是创造人物角色,这里先说一个概念:Persona。Alan Cooper提出了Persona这一概念。《赢在用户》这本书将其翻译为“人物角色”,是在上面的海量数据分析基础上,进行具象化得到一个的虚拟用户。

  P 代表基本性(Primary research)指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈

  E 代表移情性(Empathy)指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述,该用户角色是否引起同理心。

  R 代表真实性(Realistic)指对那些每天与顾客打交道的人来说,用户角色是否看起来像真实人物。

  S 代表独特性(Singular)每个用户是否是独特的,彼此很少有相似性。

  O 代表目标性(Objectives)该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标,是否包含关键词来阐述该目标。

  N 代表数量(Number)用户角色的数量是否足够少,以便设计团队能记住每个用户角色的姓名,以及其中的一个主要用户角色。一个产品,一般最多满足3个角色需求。

  A 代表应用性(Applicable)设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策。

  我们通过调研去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,例如:一些个人基本信息,家庭、工作、生活环境描述,赋予一个名字、一张照片、场景等描述,就形成了一个具象的典型用户画像。人物角色一般会包含与产品使用相关的具体情境,用户目标或产品使用行为描述等。为了让让用户画像容易记忆,可以用具体的名字、标志性语言、几条简单的关键特征进行描述。一个产品通常会设计3~6个角色代表所有的用户群体。

  理解用户。人物角色是海量用户“打包”后的研究结果,是用户研究结果的生动呈现方式,是用户心里模型好的载体,可以让产品经理、设计师进行方便的换位思考。

  提高沟通效率。由于人物角色是用户研究结果的具象化,它不但生动,而且代表着用户真实的目标和动机等信息,基于统一用户认知基础的沟通,可以大大提高团队的沟通效率。

  设计依据。人物角色,让设计师找到了“以用户为中心的设计”的着力点——“用户”,在团队成员间对设计方案存在分歧时,可以依据“人物角色”来选择最佳的设计方案。

  一方面是产品经理、设计师在进行视觉设计、交互设计等方面进行参考。另一方面,更重要的是将用户角色落实在在实际的产品中,用数据做产品在当前热议大数据的时代越来越受到重视。

  数据建模的方法太多了,神经网络、遗传算法、蒙特卡罗算法、聚类分析、关联算法等等。在

  目前的产品应用中,最常见的是用户分类、各种推荐算法、防流失模型等。这里我们举几个常见的案例。www.ag88.com惠州展开公共集合场所消防安全

  大师你懂吗:团队顶梁柱,反黑主力军,打辅助也能杀超神,没有什么能比你更强力。

  Blues,微信公众号:BLUEMIDOU,人人都是产品经理专栏作家,迅雷产品总监,原YY语音、腾讯高级产品经理。具有十年产品经验,多年产品讲师经验。著名自媒体人,WeMedia自媒体联盟成员,十佳自媒体人之一。擅长产品策划、产品运营、数据分析、用户研究、行业分析等。

  谢谢Blues老师分享干货!有个问题:“具象的定性个体描述”锁定的3~6个persona,是如何从“数据统计分析结果”中筛选总结的呢,有什么样的依据和逻辑吗?

  请问,最后一个决策树那个数据是怎么得出来的,能解开说下吗?是普遍那么量级的用户流失的数据吗?

  老师能不能讲下运营转产品的新人,在面试的时候一般会问到什么怎样应答这类的,谢谢老师啦

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