“剝離”的用戶角色
當(dāng)創(chuàng)建角色模型時(shí)，它會(huì)脫皮嗎(就像剝洋蔥一樣，雖然它們會(huì)流淚，但洋蔥味道很好)？是的，我們需要?jiǎng)內(nèi)ビ脩舻撵`魂，然后讓這些靈魂有血有肉，穿上外衣(人口統(tǒng)計(jì)特征)。這樣，我們會(huì)覺(jué)得用戶離我們很近，生動(dòng)而令人印象深刻。光剝皮膚是不夠的。我們還需要進(jìn)行總結(jié)和分類，了解用戶的目標(biāo)、觀點(diǎn)和行為，找出用戶之間的差異和共同點(diǎn)。
根據(jù)不同類型的用戶研究和分析方法，有三種方法來(lái)創(chuàng)建角色模型：定性角色、定量驗(yàn)證的定性角色和定量角色。結(jié)合阿里巴巴中文交易線的用戶角色模型項(xiàng)目，分析了以下創(chuàng)建方法：
還有許多研究方法，包括問(wèn)卷調(diào)查、用戶訪談、現(xiàn)場(chǎng)觀察、可用性測(cè)試、數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)站流量/日志分析。在交易線項(xiàng)目中，訪談、問(wèn)卷和數(shù)據(jù)分析有助于發(fā)現(xiàn)用戶的目標(biāo)和意見?，F(xiàn)場(chǎng)觀察和網(wǎng)站流量/日志分析有助于理解用戶的行為。
在創(chuàng)建角色模型的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)遇到以下問(wèn)題：
1.如何細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)？你認(rèn)為數(shù)據(jù)法則怎么樣？
從數(shù)據(jù)中找出緯度差異，并找出導(dǎo)致這種差異的所有相關(guān)因素。
2.如何設(shè)計(jì)問(wèn)卷？緯度是多少？
基于交易全過(guò)程的訂單管理支付物流和產(chǎn)品維度(考慮用戶的實(shí)際操作過(guò)程)。
3.如何寫一份深度訪談的提綱？
了解用戶擁有的信息，并參考用戶角色劃分維度調(diào)查問(wèn)卷。
4.如何分析客戶關(guān)系管理？查看相關(guān)主題
5.如何進(jìn)行交叉表分析？查看相關(guān)主題
6.如何細(xì)分用戶？
一般來(lái)說(shuō)，它被細(xì)分為用戶目標(biāo)、使用周期以及行為和觀點(diǎn)的組合。在交易線角色項(xiàng)目中，細(xì)分角色是驅(qū)動(dòng)用戶目標(biāo)、行為和觀點(diǎn)差異的關(guān)鍵因素，例如不同的商品來(lái)源和不同的購(gòu)物動(dòng)機(jī)。
7.如何初步測(cè)試細(xì)分緯度？
細(xì)分群體可以解釋已知的關(guān)鍵差異，例如，使用關(guān)鍵詞搜索的差異可以通過(guò)購(gòu)買房屋的目標(biāo)(二手房屋用戶和新房屋用戶)的差異來(lái)解釋；細(xì)分群體應(yīng)該在決定功能設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)和草圖方面發(fā)揮決定性作用。
6.定量驗(yàn)證的方法有哪些？
數(shù)據(jù)跨選項(xiàng)卡分析(客戶關(guān)系管理分析、定量問(wèn)卷、網(wǎng)站流量/日志分析)、統(tǒng)計(jì)分析。
7.角色需要什么特征？
關(guān)于角色模型參數(shù)，角色是由目標(biāo)、行為和觀點(diǎn)驅(qū)動(dòng)的，而不是一些簡(jiǎn)單的人口統(tǒng)計(jì)特征。
8.角色模型的使用？
開發(fā)新功能和功能改進(jìn)(理解用戶需求)以及交互式設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)(理解用戶習(xí)慣)。
創(chuàng)建角色模型時(shí)要學(xué)習(xí)的相關(guān)主題：
1.客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)分析
將用戶的歷史和價(jià)值與他的調(diào)查問(wèn)卷聯(lián)系起來(lái)，找到內(nèi)部聯(lián)系，以便更好地定義或描述人物角色。它包括三種類型的數(shù)據(jù)：交易記錄、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和人口統(tǒng)計(jì)信息。
交易記錄顯示用戶購(gòu)買了哪些產(chǎn)品或服務(wù)以及購(gòu)買的頻率，這將極大地影響網(wǎng)站的目標(biāo)和行為，并可用作用戶細(xì)分的基礎(chǔ)之一。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，使用數(shù)字來(lái)衡量不同角色的財(cái)務(wù)價(jià)值，也可以幫助確定每個(gè)角色的優(yōu)先級(jí)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可以與用戶調(diào)查相關(guān)聯(lián)。人口統(tǒng)計(jì)信息對(duì)于由目標(biāo)、行為和觀點(diǎn)驅(qū)動(dòng)的人物角色的創(chuàng)建幾乎沒(méi)有決定性的意義。
2.網(wǎng)站流量分析
有兩種方法：a .找到?jīng)Q定性的行為模式，分析數(shù)據(jù)，并嘗試將數(shù)據(jù)結(jié)果與細(xì)分的群體行為聯(lián)系起來(lái)。將單個(gè)用戶的點(diǎn)擊流與他回復(fù)的調(diào)查問(wèn)卷聯(lián)系起來(lái)，以便進(jìn)行進(jìn)一步的詳細(xì)分析。探索用戶的各種行為，包括：進(jìn)入頁(yè)面(從哪里進(jìn)入網(wǎng)站)、參考頁(yè)面(從哪里來(lái)，如搜索關(guān)鍵詞頁(yè)面)、退出頁(yè)面、常用路徑、功能使用(最常訪問(wèn)的內(nèi)容和功能)、搜索標(biāo)準(zhǔn)、轉(zhuǎn)化率、持續(xù)時(shí)間和訪問(wèn)頻率等。
3.用戶細(xì)分
目標(biāo)細(xì)分：用戶目標(biāo)如：想買房子，想了解市場(chǎng)趨勢(shì)，想賣商品等。使用循環(huán)細(xì)分：同一個(gè)人在不同時(shí)期以不同的角色使用網(wǎng)站；行為和觀點(diǎn)細(xì)分：如果網(wǎng)站有太多的功能或產(chǎn)品類別，不容易按目標(biāo)進(jìn)行細(xì)分，你可以考慮使用這種方法進(jìn)行細(xì)分。通過(guò)行為和視點(diǎn)矩陣，獲得的象限成為細(xì)分用戶的主要依據(jù)。
4.定量驗(yàn)證
數(shù)據(jù)交叉選項(xiàng)卡分析用于分析細(xì)分緯度是否可以解釋或影響其他關(guān)鍵差異，并驗(yàn)證細(xì)分緯度是否正確(可以使用excel數(shù)據(jù)透視表)。統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算這些細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)的方差分析，以衡量這些差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
