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用戶模型(Persona)是Alan Cooper在《About Face：交互設計精髓》一書中提到的研究用戶的系統(tǒng)化方法。它是產品經理、交互設計師了解用戶目標和需求、與開發(fā)團隊及相關人交流、避免設計陷阱的重要工具。

但在現(xiàn)實中，一般只有很少的成熟公司，產品經理、交互設計師或用戶研究人員才會花時間構建用戶模型，個人認為之所以這樣，至少包含兩方面原因：

一個主要原因在于，按照傳統(tǒng)方法構建用戶模型的成本高、時間長，不是一般公司和團隊所能承受的;

另一個原因在于，傳統(tǒng)方法對用戶模型構建者的要求很高，尤其是對用戶的訪談和觀察，其中有很多的方法和技巧，不少產品經理不敢嘗試，有些人嘗試后并沒有得到有用的信息，后面往往就不再做了。

本文將嘗試提出一種基于用戶行為數據的快速構建用戶模型的方法。

用戶模型構建的傳統(tǒng)方法

Alan Cooper提出了兩種構建用戶模型的方法：

用戶模型：基于對用戶的訪談和觀察等研究結果建立，嚴謹可靠但費時;

臨時用戶模型(ad hoc persona)：基于行業(yè)專家或市場調查數據對用戶的理解建立，快速但容易有偏頗。

方法1：基于訪談和觀察的構建用戶模型(正統(tǒng)方法)

在Alan Cooper的方法中，對用戶的訪談和觀察是構建用戶模型的重要基礎。完整步驟如下圖：

第0步：對用戶的訪談和觀察(及其他研究)。將用戶當成師傅，自己作為徒弟去觀察師傅的行為，并提出問題。在整個過程中收集并研究用戶行為、環(huán)境、談話內容等信息，以發(fā)現(xiàn)用戶的行為、情境和目標。(比如，某兒童社區(qū)的用戶角色大致分為孩子、媽媽、爸爸和祖輩等四類，需要分別研究)

第1步：根據角色對訪談對象進行分組。根據研究結果和理解對用戶進行大致的角色劃分，并根據角色對要訪談的用戶進行分組。

第2步：找出行為變量。把每種角色的顯著行為列成幾組行為變量。一般包括用戶的活動(行為及頻率)、(對產品及相關技術的)態(tài)度、能力、動機、技能幾個方面。

第3步：將訪談主體和行為變量對應起來。實際上就是為每個訪談用戶標注各項行為的情況。

第4步：找出重要的行為模型。發(fā)現(xiàn)訪談用戶中的中的顯著的行為模式組合。(比如兒童社區(qū)產品的「某些家長」會「密切關注」孩子在社區(qū)中的一舉一動，而「另一些家長」則只是「偶爾了解」一下孩子的情況)

第5步：綜合各種特征，闡明目標。從用戶模型的行為細節(jié)中綜合/挖掘出用戶的目標和其他特性。

第6步：檢查完整性和冗余。為每種用戶模型彌補行為特征中重要的缺漏，將行為模式相同而僅僅是人口統(tǒng)計數據有差異的用戶模型合并為一個。

第7步：指定用戶模型的類型。對用戶模型進行優(yōu)先級排序，確定主要、次要、補充和負面用戶模型。主要用戶模型是界面設計的主要對象，一個產品的一個界面，只能有一個主要用戶模型。

第8步：進一步描述特征和行為。通過第三人稱敘述的方式描述用戶模型，并為不同用戶模型選擇恰當的照片。至此，用戶模型構建完成。

方法2：構建臨時用戶模型(ad hoc persona)

在缺乏時間、資源不能做對用戶的訪談和觀察時，可以基于行業(yè)專家對用戶的理解、或市場研究中獲得的人口統(tǒng)計數據，建立「臨時用戶模型」。

「臨時用戶模型」的構建過程與「用戶模型」的構建過程很像，只是其數據基礎一個是來自對真實用戶的訪談和觀察，另一個是來自對用戶的理解。二者的準確度和精度都有差別。

基于用戶行為數據快速、迭代構建用戶模型的方法

到現(xiàn)在，距離Alan Cooper***提出用戶模型(Persona)概念已經過去快20年了。在這期間，軟件產品開發(fā)的過程方法以及公司的運作方式都發(fā)生了很大改變：以快速迭代為特點的敏捷開發(fā)方法取代了傳統(tǒng)的瀑布模型，以「開發(fā)→測量→認知」反饋循環(huán)為核心的精益創(chuàng)業(yè)方法在逐步影響和改變公司的運作方式……

而傳統(tǒng)的用戶模型構建方法，從誕生之日起并未發(fā)生特別大的變化。對于已經習慣了敏捷、快速的產品經理和交互設計師來說：一方面，花很長時間去研究用戶構建用戶模型需要下相當大的決心、更需要下很大力氣才能爭取到所需的時間和資源;另一方面，互聯(lián)網產品冷啟動耗費的時間越來越短，為了降低成本和風險，產品團隊在啟動期往往會選擇盡快將產品推向用戶，盡快獲得反饋以「快速試錯」，現(xiàn)實和壓力迫使大多數新產品的PM不敢投入大量時間精力深入的進行用戶研究。這就很容易理解，為什么大家都覺得用戶模型很好，卻鮮有人在工作中真正運用它。

接下來，我們將提出一種基于用戶行為數據的快速、迭代構建用戶模型的輕量方法。

首先，在開始時，整理和收集已經獲得的任何對用戶的認知、經驗和數據。

它們可能是您和所在團隊對用戶的理解，也可能是您產品的業(yè)務數據庫中記錄的用戶相關信息(比如用戶的性別、年齡、等級等屬性)，還可能是用戶(在產品內外)填寫的任何表單或留下來的信息(比如用戶填寫的調查問卷、留下的微信賬號等等)。

您可以將這些信息映射成為用戶的描述信息(屬性)或用戶的行為信息，并存儲起來形成用戶檔案(最終形成的結果如下圖示意)。

注意：從這一步開始，你就需要一個存儲了用戶信息和用戶行為信息的數據庫系統(tǒng)，它能夠支持你快速的進行接下來的各種分析和探索，直至形成用戶模型。如果您團隊的技術人員沒有時間為您搭建這樣的系統(tǒng)，您可以考慮引入類似于諸葛io這樣的分析工具，它可以幫您存儲用戶及行為數據，以方便查詢使用，您還可以在您的App或網站中集成諸葛io的SDK，方便的記錄用戶的行為數據。

然后，根據已獲得的認知和經驗對用戶分群，這些用戶群是進一步研究的基礎。比如，你覺得用戶也許可以分為孩子、媽媽、爸爸和祖輩等四類，或者你認為購物的用戶可以分為男女兩類，那就根據數據劃分好了。如果在諸葛io中，您可以通過定義用戶群實現(xiàn)(如下圖)。

接下來，您就要對上一步的用戶群逐個進行分析，并嘗試從中發(fā)現(xiàn)顯著的行為模式。

對于每個用戶群，分析步驟如下：

從用戶群中隨機選取一些用戶(一般根據您的時間情況，可以選取幾十到上百個用戶，建議最少不低于30個);

逐個用戶解讀其屬性特征和行為記錄，努力通過這些數據還原出用戶的真實使用場景和過程，并嘗試推測其目標。在解讀的同時，隨時記錄你發(fā)現(xiàn)的有趣的行為模式、以及不解之處。(注意，這一步的工作至關重要，對用戶及其行為的感性認識是后續(xù)工作的基礎。要記?。鹤x用戶如讀書，讀其百遍、其義自現(xiàn)!)

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根據上面步驟中發(fā)現(xiàn)的典型行為模式和場景、目標的推測，對用戶群進行更細致的劃分。比如，你發(fā)現(xiàn)一些用戶會定期采購大量的辦公用品(有趣的行為模式)，并推測這些人可能是企業(yè)行政部門的采購人員，他們要根據其他員工的需求定期完成采購任務(場景和目標)，那么你就可以將這群人劃分出來，作為一個單獨的用戶群(候選的用戶模型)，進行后續(xù)的研究。(如下圖示例)

對上一步形成的候選用戶模型(用戶群)，對其屬性和行為數據進行統(tǒng)計分析，初步驗證您的猜想。(如果使用諸葛io，您可以通過用戶群的「群體畫像」、「行為(事件)概覽」等功能快速完成所需分析，如下圖所示)

接下來，對上面形成的每個候選用戶模型，進一步完成其目標和動機的推測。同樣，在過程中有任何不解之處，請記錄下來。

從每個用戶模型中選取少量具有代表性的用戶，進行訪談或調查，以消除您在前面研究中遇到的不解之處。在這一步，如果您有足夠的時間和資源，那么可以多選一些用戶，并盡可能的做現(xiàn)場的訪談和觀察;如果您時間和資源有限，那么可以少選一些用戶，或者采用電話、問卷等方式完成訪談，對于配合度較高的用戶，可以考慮采用錄屏或QQ遠程協(xié)助之類的工具觀察用戶的真實行為。因為您在前面的步驟中已經對用戶的真實行為有了一定的了解，所以在這一步，您可以不必嚴格的執(zhí)行Alan Cooper的用戶研究方法，從而節(jié)省大量的時間和資源。但是，如非特殊情況，請盡量不要跳過這一步。記住：哪怕是與用戶進行很少量的溝通，也有助于發(fā)現(xiàn)未知的問題，這是非常值得的。

在完成了上面的工作之后，接下來，您就可以對候選用戶模型進行逐個的審視和修正。 合并相似的，補充不完整的，采用敘述的方式描述每個用戶模型，并為其選擇適當的照片，這樣就得到了本次迭代的用戶模型(如下圖示例，圖片來自網絡)。您可以用這個模型指導界面設計、與團隊溝通……

***，根據您的認知變化和產品需要，可以在合適的時機對之前得到的模型進行新一輪的修正。 修正的過程和前面相同，可能您會在幾次產品迭代中穿插進行一輪用戶模型的迭代，時間越久，用戶模型就越接近真實的用戶情況。

小結

本文提供了一種借助行為數據和工具快速、迭代的構建用戶模型(Persona)的方法，這套方法與傳統(tǒng)的用戶模型構建方法相比損失了一定的質量但效率更高，更適合今天的互聯(lián)網團隊的工作方式和節(jié)奏。