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“剝”出來的用戶角色 創建角色模型方法

“剝”出來的用戶角色 創建角色模型方法 三聯

  最近,我自己一直在做一些活動頁面和移動端游戲,我漸漸意識到角色模型的重要性。角色模型,是設計產品時的指路燈,是產品經理和交互設計師的設計參考。

  創建角色模型,是在剝皮(就像剝洋蔥一樣,雖然會流淚,但洋蔥的味道還是不錯的)嗎?是的,我們需要剝出用戶的靈魂,然后再為這些靈魂賦予血肉,穿上外衣(人口統計學特征)。這樣的話,我們會感覺用戶就在我們身邊,生動形象,印象深刻。僅僅剝皮是不夠的,我們還需要總結歸類,了解用戶的目標、觀點和行為,發現用戶間的差異和共同點。

  按用戶研究類型和分析方法的不同,創建角色模型有三種方法:定性人物角色、經定量驗證的定性人物角色和定量人物角色。結合阿里巴巴中文站交易線用戶角色模型項目,對以下創建方法進行分析:

  研究方法也有很多,常用的方法有:調查問卷、用戶訪談、現場觀察、可用性測試、數據分析、網站流量/日志分析。交易線項目中,訪談、調查問卷和數據分析有利于發現用戶的目標和觀點;現場觀察、網站流量/日志分析有利于了解用戶的行為。

  在創建角色模型的過程中,經常會遇到以下幾個問題:

  1. 怎么利用數據進行細分?怎么看數據的規律?

  從數據中找出緯度差異,并找出造成這種差異的所有相關因素。

  2. 怎么設計調查問卷?有何緯度?

  按交易整個流程訂單-管理-支付-物流和產品維度(考慮用戶實際操作流程)。

  3. 怎么寫深訪提綱?

  了解用戶的哪些信息,參考用戶角色劃分維度問卷。

  4. 怎么進行CRM分析?見相關專題

  5. 怎么進行交叉表分析?見相關專題

  6. 怎么細分用戶?

  一般來說,按用戶目標細分、按使用周期來細分、用行為和觀點的組合來細分。在交易線人物角色項目中,細分角色是按照驅動用戶目標、行為和觀點產生差異的關鍵因素, 如:貨物來源不同,購物動機不同。

  7. 怎么初步檢驗細分緯度?

  細分群體可以解釋已知的關鍵差異,如:買房目標(二手房用戶和新房用戶)不同,可以解釋關鍵字搜索使用存在的差異);細分群體應該在決定功能設計、交互設計和草圖方面起決定性作用。

  6. 定量驗證都有哪些方法?

  數據交叉Tab分析(CRM分析、定量問卷、網站流量/日志分析)、統計式的分析。

  7. 人物角色需要哪些特征?

  參考角色模型參數,人物角色是由目標、行為和觀點來驅動的,而非一些簡單的人口統計特征。

  8. 人物角色模型的使用?

  開發新功能及功能改進(了解用戶需求),交互設計細節(了解用戶習慣)。

  創建角色模型時,需要學習的相關專題:

  1. CRM數據分析

  將某個用戶的歷史記錄和價值與他的調查問卷綁定在一起,尋找內在關聯從而更好的定義或描述人物角色。其包括:交易記錄、財務數據和人口統計信息三類數據。

  交易記錄,顯示了用戶購買過哪些產品或服務,購買頻率,這將強烈影響網站的目標和行為,可作為用戶細分的依據之一。財務數據,使用數字來測量不同人物角色的財務價值,也就能幫助確定各個人物角色的優先級別。財務數據可以與用戶調研問卷關聯在一起。人口統計信息,對于人物角色創建沒有很大決定意義,人物角色是由目標、行為和觀點驅動的。

  2. 網站流量分析

  兩種方式:a. 尋找其決定作用的行為模式,分析數據,力圖使數據結果和細分群體行為聯系起來。b. 把個別用戶的點擊流和他回復的問卷綁定在一起,進一步詳細分析。探索用戶的各種行為,包括:入口頁面(從哪里進入網站)、引用頁面(從哪里來,如搜索關鍵字頁面)、出口頁面、常用路徑、功能用途(訪問最多的內容和功能)、搜索條件、轉換率、持續時間和訪問頻率等等。

  3. 細分用戶

  目標細分:用戶目標如:想購買房子、想了解市場動態和想出售貨物等;使用周期細分:同一個人在不同時期是作為不同的人物角色來使用網站的;行為和觀點細分:如果網站功能過多或產品類別多時,不易按目標細分,可考慮使用此種方式細分。通過行為和觀點矩陣,得出的象限成為細分用戶的主要依據。

  4. 定量驗證

  數據交叉tab分析,分析細分緯度是否可以解釋或影響存在的其他關鍵差異,驗證細分緯度是否正確(可使用excel數據透視表)。統計式分析,計算這些細分數據的ANOVAS(方差分析),來衡量這些差異在統計上是否有意義。

  文章來源:騰訊ISUX

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