如何科学构建用户画像?

白白 · 2021-11-26 14:39
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产品人陈师爷
产品人陈师爷
公众号[产品人玄青]主理人,十年产品经验
产品经理经常都会问自己以下几个问题:我们的用户是谁、他们在哪里、他们有什么痛点,我们的产品能不能解决这个痛点。 这里面最重要的问题是我们的用户是谁,这就涉及到我们对用户的理解,而用户画像就是辅助我们理解用户是谁的重要工具,所以它极为重要,我认为每个产品经理都应该掌握用户画像怎么构建的方法。 我根据我十年的经验和业务的常规做法,给大家分享一下用户画像怎么构建这个话题。希望对大家有所帮助。内容有点长,大家可以慢慢看。 什么是用户画像? 首先我们来聊一下什么是用户画像。用户画像其实就是将真实用户抽象成具有代表性的虚拟用户模型或者数据模型,用于辅助产品设计和产品运营。 这里面有几个要点:一是用户画像是基于真实用户的;二是具有代表性,也就是说是目标群体中的主流人群;三是最后形成的是用户模型或者数据模型,它是一类人或者一个人的抽象,最后形成一个模型,不是一个真实世界的特定个体-比如你或者我,当然用户模型和数据模型还是不一样的,这个后面再讲;四是用于辅助产品设计,这是它的根本目的。 那么要做用户画像就涉及到两个问题:一是目标用户,二是抽象哪些元素。 目标用户我们的建议是选择占比相对较多的用户群体,如果有多个占比较多的群体,那么就做多个用户画像,注意一个平台的用户画像可以不只有一个,只不过大部分时候大家会选择一个最主要的。 抽象哪些元素这个问题的话,我们一般是从用户的以下几个方面进行选择: 个人属性:譬如年龄、星座、身高、体重、籍贯、常住地等等; 社会属性:学历状况、婚姻状况、工作、收入水平、资产情况; 行为属性:生活习惯、消费偏好、品牌偏好、使用频率; 动机属性:行为动机、选择依据、决策路径、影响因素、心智水平; 观念属性:认知模式、价值观、消费理念、心理诉求; 以上五个属性没有必然的层级关系,但观念属性属于最底层,观念决定偏好,从而影响行为。 日常筛选用户的时候是根据个人属性、社会属性、行为属性这三个属性来做,但是想要真正理解用户实际上看的是动机属性和观念属性,所以需要多探究动机属性和观念属性。 前面讲过用户画像是分为用户模型和数据模型的,那么什么是用户模型?什么又是数据模型? 用户模型是对一个用户或者一类用户特征的表述,看上去就像是在描述一个人。 而数据模型是对数据特征的表述,它只强调数据分布。 所以用户模型和数据模型的表述内容不一样,用法也是不一样的。 用户画像的分类 讲完什么是用户画像,接下去讲一讲用户画像的分类。 五个属性里面个人属性、社会属性、行为属性是可以通过具体的数据量化的表现出来的;而动机属性、观念属性则不是通过数据的形式表现的,他们是对性质的表述,不可量化,所以他们分别叫数据画像Profile和质性画像persona。 数据画像Profile是指用户信息标签化,通过利用已经获得的数据(如人口统计属性、社会属性、行为偏好、消费习惯等),并对其进行统计、分析,从而抽象出的用户信息全貌,相比persona,它更侧重于数据挖掘、标签体系搭建。 质性画像persona是Allen Cooper提出来的一种通过调研和问卷获得的典型用户模型,用于产品需求挖掘与交互设计的方法。 所以,数据画像Profile通常用于精准营销,属于有了产品去找用户,质性画像persona通常用于辅助产品设计,属于有了用户去设计产品。 这里额外说一下,persona和Profile在英文原文里是不同的,只是翻译过来都翻做用户画像,所以业内通常会合在一起说。 用户画像的价值 用户画像在不同的产品阶段有不同的用法,这个主要还是根据两种不同类型的用户画像的区别决定的。 譬如在产品设计前帮助产品经理确立产品的定位和目标,在产品设计中帮助产品经理确立设计目标和设计方案,而在设计后阶段则可以帮助推进其他工作,如市场推广、精准营销等等。 因为目的不同所以其实用的是不同的用户画像,在设计前和设计中主要是用质性画像persona,而在设计后则主要是用数据画像Profile。 注意:实际上到底怎么使用哪种用户画像是需要根据不同的场景去决定的 构建用户画像的方法 讲完分类我们接下去讲一下构建用户画像的方法,按照分类展开讲讲。 质性画像persona 如何构建质性画像persona 接下来我们讲一讲具体应该如何构建质性画像persona,这是最为核心的内容,希望大家认真的读这一个部分。 persona的构建流程 如同前面讲过的那样,用户画像的研究必须基于使用场景,在场景中会有具体的需求,所以我们构建persona是从需求开始的: 第一步,确定具体的目的与画像维度 首先是明确具体的目的,譬如是解决产品优化迭代还是做精细化运营。 不同的目的与目标用户在收集信息时有所差异,进而影响到最终得到的用户画像结果。 因此在做用户画像之前,需要考虑清楚用户画像目的。明确目的后,才可以结合目的与目标用户,制定出用户画像内容要素,见上文。 重复一下,不同的目的选择的用户画像内容要素是不一样的,大家需要根据实际情况去选择和调整。 第二步,明确目标用户 这个的话可以根据过去的经验来确定,也可以和业务部门讨论来决定。当然这就比较粗糙,想要更科学一点,那么可以结合行业数据、竞争对手数据、后台数据去确定目标用户,这种就比较合理,实际上我们也建议这么做,因为这样至少有一定的数据支撑。 不管最终具体怎么做,都需要定义出符合条件的用户条件,做出一张用户筛选条件表,进而根据这张表邀约用户。 第三步,制定调研计划与执行 明确业务目标与目标用户之后就可以制定具体的调研计划,譬如调研的方法、调研的时间、调研的人数、调研的问题等。 注意这个需要结合现有资源来做具体计划,资源和计划要能匹配。 在执行调研计划的时候最重要的是注意控制节奏,其他的问题不大。 第四步,分析数据、角色聚类 这一步是最关键的,收集整理到有效信息后,需要整理和分析数据,然后识别关键的行为变量,将调研到的用户与行为变量进行一一对应,并识别差异化行为模式。 这个环节其实分为人群聚类和建立角色。 在做人群聚类的时候其实就是做交叉维度、归类共性、列出个性三个动作。 什么叫交叉维度? 譬如用户群里里面有10个人,其中从年龄维度来看3个为20-30岁,4个为30-40岁,2个为40-50岁,1个为50岁以上,从性别维度来看4个女性,6个男性。 交叉维度就是把这两个维度放在一起去看看有没有哪些用户在这些维度里面有交集。 交叉维度之后就是去看所有的目标用户有没有共性,然后提炼出来。最后把个性也单独列一列。 第五步,综合特征,产出画像 人群聚类其实就是做分类,分类完成之后就要做角色建立。 这个的话就是挑几个差不多的用户样本,然后为这些用户样本讲一个生动的故事,这个故事要符合人物的自然属性、社会属性、人物特征这些,讲出来的故事要能符合真实世界的真实形象。 故事的话就是按照时间、地点、人物、事件、原因、发生过程这六要素去写。 注意按照实际情况来看,用户 角色不会只有一个,所以需要把主要的几个角色都做出来,每个角色之间的特征和故事都是不一样的,存在显著的差异化。 注意: 虽然网上有提供很多画像模板,但只是参考示例,大家需要根据自己收集到的信息,制作属于自己业务的画像; 最好为每个画像贴上一张符合角色特征和所处环境的照片,传递更加情感化的信息,带入感更强。 确立画像优先级。根据Alan Cooper的建议,一个产品最好不要超过3个用户角色,在得出画像后,需要结合覆盖人群基数大小、收益潜力、竞争优势、业务规划等维度去评估重要程度,定义好主要角色、次要角色、补充角色等。 用户画像作为一种设计工具,不是一层不变的,需要随着时间推移不断进行迭代,在产品积累了一定用户量时,可以使用定量法进行验证,补充优化更多维度信息。 第六步,做角色验证 得出用户画像之后实际上还是需要做一下角色验证的。 角色验证一般来说做一下定性验证就可以。定性验证的方法是把具体的用户样本拿出来和用户画像进行比对,看是否能够符合。有的时候会发现用户样本和用户画像对不上,就需要调整用户画像。有的时候会发现用户画像得出来之后好像缺少关键信息,感觉连不上,缺一块,这个时候可能是之前的用户调研缺少关键问题,需要做补充调研。 当然更严谨一点的话就做一下定量验证。具体的话就是重新找一波目标用户,然后再做一次小样本的用户调研,看看得出的结论是否一致。 如何构建数据画像Profile 数据画像Profile一般是在现有画像不够精准或者完整的时候才会去做。 构建数据画像Profile一般分为确立目标、体系构建、画像建立。 确立目标很好理解,就是要解决的问题是什么,一般是运营问题。体系构建就是把前面的那些数据内容体系建立起来,最后从宏观层面总结,就是得到用户画像的数据架构。 实际上数据画像Profile是需要数据部门从技术的角度去实现的,一般来说会用到统计学、NLP和机器学习。 讲真,技术的问题我不大懂,我也只能讲到这个程度了。 常用的Profile模型 互联网公司一般有三个常用的Profile模型:人口属性模型、RMF模型、用户生命周期模型。 人口属性模型是大家最熟悉的,就是前面讲的个人的自然属性、社会属性、地理属性、性格属性这种的。 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。(百度百科) 用户生命周期模型这个也很常见,主要是根据一个用户从最开始使用产品到最后流失这个过程进行分段和标记。 每个公司对这个的模型的分段是不一样的,即便是同处于一个行业。这个需要根据公司的目标和用户的行为特征来划分。 总结 用户画像的构建其实不复杂,但是需要精准和细致,这是一个基本功,注意所有的用户画像都是为具体的目标服务的,所以在做用户画像的时候时时刻刻想着能不能实现目标。 最后让我们再问一次:我们的用户是谁、他们在哪里、他们有什么痛点,我们的产品能不能解决这个痛点。 记住它们,多想想。
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2021-11-26 15:09