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熊掌号如何通过数据驱动型用户画像

2018-6-20 10:50| 发布者: 熊掌号运营| 查看: 98| 评论: 0

简介:  注:为了可以预测正确,用户画像需求的不只是设计师的灵感和故事,更需求的是数据。那么,数据驱动型的用户画像到底是怎样的,以及如何创立他们呢?  大多数设计和产品团队都有一些用户画像材料,理论上,这些 ...
  注:为了可以预测正确,用户画像需求的不只是设计师的灵感和故事,更需求的是数据。那么,数据驱动型的用户画像到底是怎样的,以及如何创立他们呢?

  大多数设计和产品团队都有一些用户画像材料,理论上,这些用户画像能够协助我们更好的了解用户和满足他们的需求,将不同群体的用户特征详细化,可以协助我们做出更好的设计决议。

  设计师运用这些画像,并将其与非设计团队和外部相关利益者分享,最终可以完成用户体验和用户真实需求坚持分歧的目的。

  事实上,用户画像很难完成这些目的。许多团队的用户画像都被遗弃在硬盘中,而设计师却继续着基于突发奇想的设计工作。

  相比之下,经过充沛研讨的用户画像可以充任真适用户的代表,他们协助我们检验我们的工作,确保我们所设计的产品是用户真实需求的。因而,好的用户画像并不只是描绘用户,他们还协助设计师评价他们的工作。

  LauraKlein在《用户画像创立》的一文中有很好的叙说:

  “假如你可以创立一个有着预测性的用户画像,这意味着你不只晓得用户喜欢什么,而且控制可以愉悦用户的要诀”。

  换句话说,由于可以正确预测用户对潜在产品变化的反响,设计团队就能够做出更好的决议。很明显,为了可以预测正确,用户画像需求的不只是设计师的灵感和故事,更需求的是数据。

  那么,数据驱动型的用户画像到底是怎样的,以及如何创立他们呢?

  从你以为你晓得的事情开端

  创立数据驱动型的用户画像的第一步与传统用户画像创立流程相似,写下团队关于中心用户群体的假定,以及关于每个群体来说至关重要的事情。

  好像大多数设计团队,你的团队可能会呈现一些人,不认同另外一些人关于用户群体观念的现象。不要懊恼,这种分歧是好事。由于不同于传统用户画像的创立流程,你不会不断停留在这一阶段。

  重点不是讨论每个用户画像的优点(以及详细细节),而是要详细阐明不同的假定并把它们记载下来,由于稍后会考证这些假定。所以在这一阶段,某些成员不认同某些假定是没有问题,你能够专注于几个特定的用户画像,但同时也要确保其他假定得到充沛论证。

  首先是记载下一切关于关键用户画像的假定,然后在下一步中经过用户研讨来完善他们。

  我倡议:用1-2句话描绘每个假定,阐明用户画像代表着谁,能处理的问题以及其他的相关描绘。

  针对这些描绘,你能够用传统的用户故事框架。假如你为Craigslist创立假定用户画像,能够这样描绘:

  “作为刚毕业的大学生,我想买到廉价的家具,来装修我的公寓。”

  也能够这样描绘:

  “作为具有多余卧室的房东,我想找个靠谱的租客,从而赚取外快。”

  假如有诸如用户反应邮件、NPS分数、用户访谈笔记或其他的剖析的数据,请务必认真阅读并做好用户故事的数据点。

  考证和细化

  接下来,就是经过用户访谈考证和细化这些假定,关于每一个假定的用户画像,需求5-10个用户访谈停止考证和细化。

  每组用户访谈的目的有三个:

  理解用户处理问题时的场景;

  确认被访谈用户同意你记载他们正在努力处理的紧急而又痛苦的问题;

  辨别出该组用户能否可以成为活泼用户。

  采访中运用的办法可能多种多样,但是我倡议能够混合采用传统无指导用户访谈和矫捷问题访谈的办法。

  采用传统的用户访谈办法,讯问基于行为的随机问题。在Craigslist的案例中,我们能够像这样讯问刚毕业的大学生:

  “通知我你上次购置家具的时间,你买了什么?在哪儿买的?”

  这些问题能够协助我们理解到被访谈者,最近能否遇到问卷中的问题,怎样处理的以及能否称心当前的处理计划。

  这些问题访谈完毕后,就能够转移到精心准备的问题上来了。在这局部,你能够经过讲故事来通知被访谈者你的阅历(说分明你所面对的各种问题,并解释为啥这些问题让人懊丧),来看看他们的反响。

  你能够这样说:

  “当我从大学毕业时,由于我不能再住在学生宿舍了,所以我需求买一些新的家具。我花了很长的时间在家具市场寻觅适宜的家具,但是这些家具要么是特别贵,要么质量特别烂。

  我真的想用适宜的价钱买到好家具,但是没有找到,最后只能买一些廉价货。但不可防止的是,家具很快就坏了,这也招致我需求付出超越我才能以外的钱,那么你有没有遇到同样的问题呢?”

  在访谈中,你要记载被访谈者最认同的观念。假如你的访谈对象说“是的,遇到过”,但心情起伏并没有超越正常规范,这标明这个问题关于他们并不是最能惹起共鸣的问题。

  经过一系列简短的用户访谈来证明或否决掉用户画像假定

  另一方面,假如他们对你的故事很兴奋,并且表现出一定的共鸣,或者顺着你的故事说出了他们相似的阅历,这标明你曾经找到了他们真正关怀和需求处理的问题。

  最后,记得讯问之前没有触及到的人口学问题,特别是那些你以为可能影响某些用户成为活泼用户关键属性。比方:你以为刚毕业的大学生都有着较为可观的收入,可以付得起新家具的破费,因此不太可能成为你的用户。在这种状况下,请记得问一下他们的收入。

  你寻觅的是可预测的形式,也就是说,假如5个访谈对象中,有4个人遇到过你想处理的问题,那么,就能够依据这些来创立一个关键的用户画像。

  还有,假如你得到的答案与此不同,你可能需求重新定义你的假定,并反复上述流程,运用访谈中所学到的学问完善新的假定。假如你无法找到问题的目的用户,那么就无法让这些人来运用你的产品,因而不要为了省事而跳过这一步。

  创立用户画像

  这个过程中的倒数第二步就是创立真实的用户画像,这是最有意义的一步。不像传统的静态用户画像,数据驱动型用户画像将是动态的可以实时更新的文件。

  这一步骤的目的是将上述流程中所控制的材料(用户是谁以及他们需求什么)与数据分离,这将使得你的产品的不时迭代是为了满足用户的需求。

  在Swish(注:作者的公司称号)里,每一个用户画像都包括两方面:

  假如你想理解更多关于用户画像需求的数据的学问,请查看CoryndonLuxmoore关于团队如何在Buildium上创立数据驱动型用户画像的阐述。

  取得这些信息需求占用团队的很长时间,但能够先从曾经有的资料动手,并随时更新。用户画像不应该躺在抽屉里睡大觉,每当你发布新功用或优化现有功用时,你就应该评价这些变化并更新你的用户画像。

  把你的用户画像应用到工作流程中

  既然你曾经创立了用户画像,那么就应该在设计流程中应用它们。有4个流程节点中能够运用数据驱动型用户画像:

  1.在需求讨论会上

  在Swish里,每个人的立场都有所不同。在会上,经过察看每个用户画像的动机和引荐指标,来确保这(前一天所讨论的流程和今天的分歧)就是我们真正在关注最要的事情:我们如何可以更好的效劳用户。

  2.在肯定优先级会议上

  数据驱动型用户画像,可以使得团队成员向你一样盘绕着新功用和优化来讨论,而不会跑题。假如你晓得你的用户画像在多大水平上代表着用户,以及如何可以效劳好他们,那么就会很容易的晓得潜在的功用对用户能否真的有用,这样可以快速做出正确的决议而不需求马拉松式的讨论。

  3.在设计评审会议上

  数据驱动型用户画像,可以使得团队成员像你一样盘绕着新设计来讨论,而不会跑题。当团队成员可以站在用户角度发问时,他们的反应意见将愈加客观和有用。

  4.入职新同事时

  新同事刚入职时,看待用户会有着本人的一些见地和假定。经过将数据驱动型用户画像放到新员工培训课程中,将会使得新同事快速融入到团队中,并且可以确保他们可以理解团队在创立用户画像中所学到的东西。

  保证用户画像实时更新

  确保用户画像实时更新是极端重要,由于这样,用户画像才干持续指导团队成员的设计工作。

  随着产品的不时优化,更新NPS分数和性能数据就会变得简单。我倡议每月至少一次更新,假如你的产品是处于快速迭代的早期研发阶段,最好每周更新一次。定期检查用户画像所代表的用户群体,确保预测性数据是相关的,这样的工作很重要。随着产品的开展和竞争格局的变化,用户关于问题的见地也随之改动。

  假如产品进入到平稳开展阶段,新一轮的用户访谈,将可以协助你发现之前未发现的问题。即便一切顺利,也要每隔6到12个月检查一次用户画像所代表的用户群体,包括现有用户和非产品运用者。

  结论

  创立数据驱动型用户画像是一项具有应战性的工作,它将占用大量的时间和精神。不可能经过一周的时间,来找到所需求的材料或者创立促进团队团结分歧的理念。但是假如你投入必要的时间和精神,所得到的报答将会证明一切。有着不同类型用户的数据驱动型用户画像,将使得快速迭代、改善用户体验和设计出用户喜欢的产品变的愈加容易。

  
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