最近，我自己一直在做一些活動頁面和移動端游戲，我漸漸意識到角色模型的重要性。角色模型，是設計產品時的指路燈，是產品經理和交互設計師的設計參考。

　　創建角色模型，是在剝皮(就像剝洋蔥一樣，雖然會流淚，但洋蔥的味道還是不錯的)嗎?是的，我們需要剝出用戶的靈魂，然后再為這些靈魂賦予血肉，穿上外衣(人口統計學特征)。這樣的話，我們會感覺用戶就在我們身邊，生動形象，印象深刻。僅僅剝皮是不夠的，我們還需要總結歸類，了解用戶的目標、觀點和行為，發現用戶間的差異和共同點。

　　按用戶研究類型和分析方法的不同，創建角色模型有三種方法：定性人物角色、經定量驗證的定性人物角色和定量人物角色。結合阿里巴巴中文站交易線用戶角色模型項目，對以下創建方法進行分析： 研究方法也有很多，常用的方法有：調查問卷、用戶訪談、現場觀察、可用性測試、數據分析、網站流量/日志分析。交易線項目中，訪談、調查問卷和數據分析有利于發現用戶的目標和觀點;現場觀察、網站流量/日志分析有利于了解用戶的行為。

　　在創建角色模型的過程中，經常會遇到以下幾個問題：

　　1. 怎么利用數據進行細分?怎么看數據的規律?

　　從數據中找出緯度差異，并找出造成這種差異的所有相關因素。

　　2. 怎么設計調查問卷?有何緯度?

　　按交易整個流程訂單-管理-支付-物流和產品維度(考慮用戶實際操作流程)。

　　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. 怎么進行CRM分析?見相關專題

　　5. 怎么進行交叉表分析?見相關專題

　　6. 怎么細分用戶?

　　一般來說，按用戶目標細分、按使用周期來細分、用行為和觀點的組合來細分。在交易線人物角色項目中，細分角色是按照驅動用戶目標、行為和觀點產生差異的關鍵因素， 如：貨物來源不同，購物動機不同。

　　7. 怎么初步檢驗細分緯度?

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

　　6. 定量驗證都有哪些方法?

　　數據交叉Tab分析(CRM分析、定量問卷、網站流量/日志分析)、統計式的分析。

　　7. 人物角色需要哪些特征?

　　參考角色模型參數，人物角色是由目標、行為和觀點來驅動的，而非一些簡單的人口統計特征。

　　8. 人物角色模型的使用?

　　開發新功能及功能改進(了解用戶需求)，交互設計細節(了解用戶習慣)。

　　創建角色模型時，需要學習的相關專題：

　　1. CRM數據分析

　　將某個用戶的歷史記錄和價值與他的調查問卷綁定在一起，尋找內在關聯從而更好的定義或描述人物角色。其包括：交易記錄、財務數據和人口統計信息三類數據。

　　交易記錄，顯示了用戶購買過哪些產品或服務，購買頻率，這將強烈影響網站的目標和行為，可作為用戶細分的依據之一。財務數據，使用數字來測量不同人物角色的財務價值，也就能幫助確定各個人物角色的優先級別。財務數據可以與用戶調研問卷關聯在一起。人口統計信息，對于人物角色創建沒有很大決定意義，人物角色是由目標、行為和觀點驅動的。

　　2. 網站流量分析

　　兩種方式：a. 尋找其決定作用的行為模式，分析數據，力圖使數據結果和細分群體行為聯系起來。b. 把個別用戶的點擊流和他回復的問卷綁定在一起，進一步詳細分析。探索用戶的各種行為，包括：入口頁面(從哪里進入網站)、引用頁面(從哪里來，如搜索關鍵字頁面)、出口頁面、常用路徑、功能用途(訪問最多的內容和功能)、搜索條件、轉換率、持續時間和訪問頻率等等。

　　3. 細分用戶

　　目標細分：用戶目標如：想購買房子、想了解市場動態和想出售貨物等;使用周期細分：同一個人在不同時期是作為不同的人物角色來使用網站的;行為和觀點細分：如果網站功能過多或產品類別多時，不易按目標細分，可考慮使用此種方式細分。通過行為和觀點矩陣，得出的象限成為細分用戶的主要依據。

　　4. 定量驗證

　　數據交叉tab分析，分析細分緯度是否可以解釋或影響存在的其他關鍵差異，驗證細分緯度是否正確(可使用excel數據透視表)。統計式分析，計算這些細分數據的ANOVAS(方差分析)，來衡量這些差異在統計上是否有意義。