
如何快速建立用戶模型,輔助產(chǎn)品決策
用戶模型目前還沒有一個(gè)統(tǒng)一的定義,狹義地講:用戶模型是對(duì)網(wǎng)站目標(biāo)群體真實(shí)特征的勾勒,是真實(shí)用戶的虛擬代表。建立用戶模型的目的是:盡量減少主觀臆測(cè),走近用戶,理解他們真正需要什么,從而知道如何更好的為不同類型用戶服務(wù)。
交互設(shè)計(jì)之父Alan Cooper提出了兩種構(gòu)建用戶模型的方法:
傳統(tǒng)用戶模型:基于對(duì)用戶的訪談和觀察等研究結(jié)果建立,嚴(yán)謹(jǐn)可靠但費(fèi)時(shí)。
臨時(shí)用戶模型:基于行業(yè)專家或市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)用戶的理解建立,快速但容易有偏頗。
傳統(tǒng)的用戶研究方式,選取的因子比較全面,涵蓋用戶基本屬性、行為特征等,要進(jìn)行用戶訪談、問卷等,得到的調(diào)研結(jié)果雖然比較準(zhǔn)確,但花費(fèi)的時(shí)間往往比較長(zhǎng)。對(duì)追求小步快跑的公司來說,時(shí)間太寶貴了,等花費(fèi)幾個(gè)月得出報(bào)告時(shí),可能就已經(jīng)錯(cuò)失良機(jī)了。
所以,我們可以考慮建立臨時(shí)用戶模型。根據(jù)自己對(duì)用戶的理解,挑選出最影響用戶和產(chǎn)品的幾個(gè)因子來做分析,快速建立用戶模型,輔助產(chǎn)品決策。
快速建立用戶模型的方法:
本文以“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”為例來逐步說明如何快速建立用戶模型。
1. 挑選合適的因子,劃分用戶群
因子:即建立用戶模型時(shí),用來劃分用戶群體的用戶屬性,如年齡、性別、收入、職業(yè)等。
挑選合適的因子
本次用研目的:了解“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”非UGC用戶的閱讀偏好。選擇因子:
劃分用戶群
當(dāng)你選好因子后,需要對(duì)用戶群進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的劃分,這些用戶群是進(jìn)一步研究的基礎(chǔ)。
在“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”中,以“產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)?zāi)晗蕖卑延脩魟澐譃?類:
劃分出來后,看下結(jié)果是否符合自己的預(yù)期。如果不符合預(yù)期的話,需要不斷地調(diào)整因子,直至劃分出來的結(jié)果是自己預(yù)期的典型用戶。如果你不太了解典型用戶是哪些的話,可以問問周圍的人,大致確定下典型用戶的特征。
在這四類人群中,每一類都是一個(gè)用戶群的代表,通過自己對(duì)用戶群的了解或從身邊找一些典型的用戶,然后對(duì)號(hào)入座,就可以明顯地看出這個(gè)用戶群是怎么樣的。
接下來,需要對(duì)劃分的用戶群進(jìn)行逐個(gè)分析,加入一些相關(guān)的信息、行為特征等,比如:加入用戶的職位、使用場(chǎng)景、目的等來豐富用戶畫像,進(jìn)而搭建起用戶模型。
2. 建立臨時(shí)用戶模型
第一類用戶群:想從事產(chǎn)品方面的工作,實(shí)習(xí)或剛畢業(yè)的大學(xué)生,從其他崗位轉(zhuǎn)到產(chǎn)品相關(guān)崗位的人。這類人群,逛社區(qū)的頻次很高,哪里有好的內(nèi)容就去哪里,主要是閱讀類用戶,不太自己創(chuàng)造內(nèi)容,對(duì)社區(qū)沒有形成強(qiáng)烈的忠誠度。
第二類用戶群:從事產(chǎn)品相關(guān)工作1-3年的人,對(duì)產(chǎn)品、交互、運(yùn)營等方面有一定的了解,正處于成長(zhǎng)期,需要學(xué)習(xí)大量的知識(shí)打牢基礎(chǔ),拓展視野,部分人群已經(jīng)對(duì)有些社區(qū)形成了一定的忠誠度,主要精力會(huì)集中在某一個(gè)或幾個(gè)社區(qū)上,不會(huì)漫無目標(biāo)的亂逛了。
第三類用戶群:部分已經(jīng)開始帶個(gè)小團(tuán)隊(duì)做項(xiàng)目,比普通產(chǎn)品經(jīng)理位高一級(jí),BAT等大公司除外。這時(shí)的目標(biāo),主要是向著更高層次的權(quán)力中心邁進(jìn),在PM社區(qū)內(nèi),開始嘗試分享經(jīng)驗(yàn),指導(dǎo)他人,為大家答疑解惑,主動(dòng)創(chuàng)造內(nèi)容,不太以閱讀為主。
第四類用戶群:產(chǎn)品相關(guān)工作干了5年以上,多數(shù)已經(jīng)是產(chǎn)品總監(jiān)或創(chuàng)業(yè)公司的CEO等,逛社區(qū)主要是為了自我營銷、公司品牌營銷、招人,提升在圈內(nèi)的影響力等,比如各領(lǐng)域大V,基本不是閱讀用戶。
通過上面的分析,我們會(huì)發(fā)現(xiàn),第三和第四類用戶,基本已經(jīng)對(duì)社區(qū)形成了一定的忠誠度,主動(dòng)創(chuàng)造內(nèi)容,吸引粉絲用戶,往往已經(jīng)是“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”的一些意見領(lǐng)袖。
劃分出這些用戶群之后,我們要看看,哪些可能是未來的增量市場(chǎng),是需要重點(diǎn)去抓的人群?!叭巳硕际钱a(chǎn)品經(jīng)理”的專欄作家已經(jīng)非常多了,文章內(nèi)容上已能足夠支撐,那就需要把重點(diǎn)放在想要從事產(chǎn)品工作和剛從事產(chǎn)品工作不久的第一和第二類人群上,這兩類人群,數(shù)量比較龐大,對(duì)PM社區(qū)的忠誠度還不夠高,比較容易去爭(zhēng)取。
本次用研目的,主要也是為了了解“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”非UGC用戶的閱讀偏好,接下來,我們需要對(duì)這兩類人群進(jìn)行用戶訪談,驗(yàn)證用戶模型的可行性。
3. 用戶訪談驗(yàn)證
由于臨時(shí)用戶模型,更多的是基于自己對(duì)用戶的理解建立的,雖然快速但卻容易形成偏差。所以,我們需要通過用戶訪談來簡(jiǎn)單驗(yàn)證下。
用戶訪談:是一種定性的研究方法,用于定位問題,挖掘問題背后的用戶需求。通常有兩種目的:發(fā)現(xiàn)真實(shí)問題、尋找正確方案。
用戶訪談的步驟:
簡(jiǎn)單來說,用戶訪談就是要:從淺入深,由表及里。
用戶訪談的方法:
1)破冰。像聊天一樣,生活化的提問,從簡(jiǎn)單問題開始鋪墊,建立訪談氛圍。
2)開放式地提問。比如:你覺得這個(gè)功能有哪些地方吸引你?而不是封閉式的問用戶,你喜歡這個(gè)功能嗎?
3)關(guān)注用戶過去和現(xiàn)在的真實(shí)感受。以及用戶的非語言信息,包括肢體語言,語音語調(diào)等。
4)一次只問一個(gè)問題。用戶回答后,嘗試連貫地追問,并重復(fù)確認(rèn)自己是否理解用戶的回答。
用戶訪談的注意要點(diǎn):
1)不要問過于開放、過于模糊的問題。比如:你覺得人人都是產(chǎn)品經(jīng)理網(wǎng)站怎么樣?模糊的問題可能得到的是用戶模糊的回答,比如:很好啊。
2)避免帶有傾向性的提問。比如:你喜歡這個(gè)功能嗎?多多少少會(huì)對(duì)用戶的回答產(chǎn)生暗示或影響。
3)傾聽,不要隨意打斷用戶。在被訪者遠(yuǎn)離問題時(shí),需要巧妙打斷,引回話題。打斷較常用的一種方式是:重復(fù)一次被訪者的回答,表示認(rèn)同,然后再重新提問。
4)關(guān)注用戶遇到的問題,而不是用戶的解決方案。很多時(shí)候,用戶在給出答案時(shí)會(huì)直接說你這個(gè)功能應(yīng)該怎么做,我們需要關(guān)注的是用戶在使用這個(gè)功能中遇到的一些問題,以及造成這些問題的原因,而不是用戶說怎么做就怎么做。
舉個(gè)例子。
了解“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”前兩類用戶的閱讀偏好時(shí),問題設(shè)計(jì)(僅供參考):
1)開場(chǎng)白,了解用戶的基本信息,比如年齡、職位等。
2)您一般會(huì)在什么場(chǎng)景下閱讀“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”上的文章?(了解用戶使用場(chǎng)景)
3)您重點(diǎn)關(guān)注哪些方面的內(nèi)容?(了解用戶閱讀偏好)
4)您為什么逛“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”呢?(探尋用戶的目的)
5)您覺得哪些功能做的不太好?(了解產(chǎn)品可改進(jìn)的方向)
6)您覺得還有哪些功能需要加進(jìn)來?(了解用戶對(duì)產(chǎn)品的未來期待)
7)為什么需要加入這些功能呢?(探尋需求背后的動(dòng)機(jī))
…
為了保護(hù)被訪者的個(gè)人隱私,這里就不貼出他們的具體答案了。
4. 修正用戶模型,輔助產(chǎn)品決策
通過和7位用戶的具體訪談,基本驗(yàn)證上面的用戶模型偏離性不是很大。
本次用研的分析結(jié)論如下。
1)無經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)品新人,主要閱讀偏好為:
熱點(diǎn)分析、競(jìng)品分析、需求分析、原型設(shè)計(jì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)。
對(duì)前輩的工作經(jīng)歷和經(jīng)驗(yàn)分享的了解。
知曉一些該行業(yè)的名人,希望融入圈子。
希望了解如何學(xué)習(xí)產(chǎn)品知識(shí)的方法。
如何應(yīng)聘產(chǎn)品崗位或順利轉(zhuǎn)崗。
2)從事產(chǎn)品相關(guān)工作1-3年的人,主要閱讀偏好為:
用戶研究、數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品策劃、產(chǎn)品運(yùn)營、心理學(xué)等。
跟自己目前工作內(nèi)容有關(guān)的知識(shí)。
洞察用戶心理:
在這兩個(gè)階段,用戶更多表現(xiàn)出來的是求知欲、從眾心理、懶人心理和尋求歸屬感。
要了解一個(gè)新領(lǐng)域,需要迫切學(xué)習(xí)到這方面的知識(shí),有著極強(qiáng)的求知欲望;關(guān)注該領(lǐng)域的大咖,翻閱他們的文章以及了解大咖們都在關(guān)注什么,從眾心理明顯;想要盡快融入圈子,證明用戶在尋找歸屬感;關(guān)注自己感興趣的內(nèi)容,其實(shí)用戶是想可以高效找到自己需要的內(nèi)容。
當(dāng)用戶為在職產(chǎn)品人后,就需要關(guān)注一些深入點(diǎn)的知識(shí),擴(kuò)展知識(shí)面和知識(shí)深度,目標(biāo)感更強(qiáng),對(duì)信息的篩選要求會(huì)更高,并已經(jīng)建立了一定的個(gè)人圈子,更想結(jié)交更高層次的產(chǎn)品人。
表現(xiàn)出來的需求是:
希望可以快速獲取對(duì)自己有價(jià)值的內(nèi)容;
可以關(guān)注自己喜歡的大咖專欄;
有良好的社區(qū)氛圍;
結(jié)交更多志同道合的人一起交流學(xué)習(xí)等。
可滿足需求的功能:
測(cè)試閱讀口味、個(gè)性化定制,分類、搜索,熱門文章排行榜,關(guān)注功能,問答版塊等。
5. 總結(jié)
重申一次快速建立用戶模型的步驟:
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長(zhǎng)序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計(jì)的實(shí)用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實(shí)施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡(jiǎn)稱 BI)深度融合的時(shí)代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢(shì)預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,預(yù)測(cè)分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價(jià)值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點(diǎn),而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報(bào)考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭(zhēng)搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03