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“剝”出來的用戶角色

文章出處:深圳市深度網(wǎng)絡(luò)有限公司 作者:深度網(wǎng) 閱讀量:- 發(fā)表時(shí)間:2013-01-28 14:04:00

  最近,我自己一直在做一些活動(dòng)頁面和移動(dòng)端游戲,我漸漸意識(shí)到角色模型的重要性。角色模型,是設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)的指路燈,是產(chǎn)品經(jīng)理和交互設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)參考。


  創(chuàng)建角色模型,是在剝皮(就像剝洋蔥一樣,雖然會(huì)流淚,但洋蔥的味道還是不錯(cuò)的)嗎?是的,我們需要?jiǎng)兂鲇脩舻撵`魂,然后再為這些靈魂賦予血肉,穿上外衣(人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征)。這樣的話,我們會(huì)感覺用戶就在我們身邊,生動(dòng)形象,印象深刻。僅僅剝皮是不夠的,我們還需要總結(jié)歸類,了解用戶的目標(biāo)、觀點(diǎn)和行為,發(fā)現(xiàn)用戶間的差異和共同點(diǎn)。


  按用戶研究類型和分析方法的不同,創(chuàng)建角色模型有三種方法:定性人物角色、經(jīng)定量驗(yàn)證的定性人物角色和定量人物角色。結(jié)合阿里巴巴中文站交易線用戶角色模型項(xiàng)目,對(duì)以下創(chuàng)建方法進(jìn)行分析: 研究方法也有很多,常用的方法有:調(diào)查問卷、用戶訪談、現(xiàn)場觀察、可用性測試、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)站流量/日志分析。交易線項(xiàng)目中,訪談、調(diào)查問卷和數(shù)據(jù)分析有利于發(fā)現(xiàn)用戶的目標(biāo)和觀點(diǎn);現(xiàn)場觀察、網(wǎng)站流量/日志分析有利于了解用戶的行為。


角色模型圖


  在創(chuàng)建角色模型的過程中,經(jīng)常會(huì)遇到以下幾個(gè)問題:


  1. 怎么利用數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分?怎么看數(shù)據(jù)的規(guī)律?

  從數(shù)據(jù)中找出緯度差異,并找出造成這種差異的所有相關(guān)因素。


  2. 怎么設(shè)計(jì)調(diào)查問卷?有何緯度?

  按交易整個(gè)流程訂單-管理-支付-物流和產(chǎn)品維度(考慮用戶實(shí)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(jìn)行CRM分析?見相關(guān)專題

  5. 怎么進(jìn)行交叉表分析?見相關(guān)專題

  6. 怎么細(xì)分用戶?

  一般來說,按用戶目標(biāo)細(xì)分、按使用周期來細(xì)分、用行為和觀點(diǎn)的組合來細(xì)分。在交易線人物角色項(xiàng)目中,細(xì)分角色是按照驅(qū)動(dòng)用戶目標(biāo)、行為和觀點(diǎn)產(chǎn)生差異的關(guān)鍵因素, 如:貨物來源不同,購物動(dòng)機(jī)不同。


  7. 怎么初步檢驗(yàn)細(xì)分緯度?

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


  6. 定量驗(yàn)證都有哪些方法?

  數(shù)據(jù)交叉Tab分析(CRM分析、定量問卷、網(wǎng)站流量/日志分析)、統(tǒng)計(jì)式的分析。


  7. 人物角色需要哪些特征?

  參考角色模型參數(shù),人物角色是由目標(biāo)、行為和觀點(diǎn)來驅(qū)動(dòng)的,而非一些簡單的人口統(tǒng)計(jì)特征。


  8. 人物角色模型的使用?

  開發(fā)新功能及功能改進(jìn)(了解用戶需求),交互設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)(了解用戶習(xí)慣)。

  創(chuàng)建角色模型時(shí),需要學(xué)習(xí)的相關(guān)專題:


  1. CRM數(shù)據(jù)分析

  將某個(gè)用戶的歷史記錄和價(jià)值與他的調(diào)查問卷綁定在一起,尋找內(nèi)在關(guān)聯(lián)從而更好的定義或描述人物角色。其包括:交易記錄、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和人口統(tǒng)計(jì)信息三類數(shù)據(jù)。

  交易記錄,顯示了用戶購買過哪些產(chǎn)品或服務(wù),購買頻率,這將強(qiáng)烈影響網(wǎng)站的目標(biāo)和行為,可作為用戶細(xì)分的依據(jù)之一。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),使用數(shù)字來測量不同人物角色的財(cái)務(wù)價(jià)值,也就能幫助確定各個(gè)人物角色的優(yōu)先級(jí)別。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可以與用戶調(diào)研問卷關(guān)聯(lián)在一起。人口統(tǒng)計(jì)信息,對(duì)于人物角色創(chuàng)建沒有很大決定意義,人物角色是由目標(biāo)、行為和觀點(diǎn)驅(qū)動(dòng)的。


  2. 網(wǎng)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(shù)據(jù),力圖使數(shù)據(jù)結(jié)果和細(xì)分群體行為聯(lián)系起來。b. 把個(gè)別用戶的點(diǎn)擊流和他回復(fù)的問卷綁定在一起,進(jìn)一步詳細(xì)分析。探索用戶的各種行為,包括:入口頁面(從哪里進(jìn)入網(wǎng)站)、引用頁面(從哪里來,如搜索關(guān)鍵字頁面)、出口頁面、常用路徑、功能用途(訪問最多的內(nèi)容和功能)、搜索條件、轉(zhuǎn)換率、持續(xù)時(shí)間和訪問頻率等等。


  3. 細(xì)分用戶

  目標(biāo)細(xì)分:用戶目標(biāo)如:想購買房子、想了解市場動(dòng)態(tài)和想出售貨物等;使用周期細(xì)分:同一個(gè)人在不同時(shí)期是作為不同的人物角色來使用網(wǎng)站的;行為和觀點(diǎn)細(xì)分:如果網(wǎng)站功能過多或產(chǎn)品類別多時(shí),不易按目標(biāo)細(xì)分,可考慮使用此種方式細(xì)分。通過行為和觀點(diǎn)矩陣,得出的象限成為細(xì)分用戶的主要依據(jù)。


  4. 定量驗(yàn)證

  數(shù)據(jù)交叉tab分析,分析細(xì)分緯度是否可以解釋或影響存在的其他關(guān)鍵差異,驗(yàn)證細(xì)分緯度是否正確(可使用excel數(shù)據(jù)透視表)。統(tǒng)計(jì)式分析,計(jì)算這些細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)的ANOVAS(方差分析),來衡量這些差異在統(tǒng)計(jì)上是否有意義。


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2015-09-18

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