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?今天，我們可以看到，越來越多的團隊、產品、從業人員甚至大媽大叔們都在談論情懷，爭辯格調，強調體驗。以上所有，圍繞的核心都是：用戶。顯然，我們已經進入一個“精準化用戶”的偉大時代。

定位用戶有很多的方法，比如用戶調研、問卷訪談、數據分析、市場調研等等，海量甚至不可計數。我們針對自家產品的特點和自身的實際情況，更多的使用“用戶畫像”這種方法，來迅速、準確定位服務群體，提供高水準的產品設計服務。

下面我們簡單介紹一下“用戶畫像”的實踐體會：

用戶畫像的益處

用戶畫像可以使產品的服務對象更加聚焦，更加的專注。在行業里，我們經?？吹竭@樣一種現象：做一個產品，期望目標用戶能涵蓋所有人，男人女人、老人小孩、專家小白、文青屌絲…… 通常這樣的產品會走向消亡，因為每一個產品都是為特定目標群的共同標準而服務的，當目標群的基數越大，這個標準就越低。換言之，如果這個產品是適合每一個人的，那么其實它是為最低的標準服務的，這樣的產品要么毫無特色，要么過于簡陋。

縱覽成功的產品案例，他們服務的目標用戶通常都非常清晰，特征明顯，體現在產品上就是專注、極致，能解決核心問題。比如蘋果的產品，一直都為有態度、追求品質、特立獨行的人群服務，贏得了很好的用戶口碑及市場份額。又比如豆瓣，專注文藝事業十多年，只為文藝青年服務，用戶粘性非常高，文藝青年在這里能找到知音，找到歸宿。所以，給特定群體提供專注的服務，遠比給廣泛人群提供低標準的服務更接近成功。

其次，用戶畫像可以在一定程度上避免產品設計人員草率的代表用戶。代替用戶發聲是在產品設計中常出現的現象，產品設計人員經常不自覺的認為用戶的期望跟他們是一致的，并且還總打著 “為用戶服務”的旗號。這樣的后果往往是：我們精心設計的服務，用戶并不買賬，甚至覺得很糟糕。

Google Buzz在問世之前，曾做過近兩萬人的用戶測試，可這些人都是Google自家的員工，測試中他們對于Buzz的很多功能都表示肯定，使用起來也非常流暢。但當產品真正推出之后，卻意外收到海量來自實際用戶的抱怨。所以，我們需要正確的使用用戶畫像，小心的找準自己的立足點和發力方向，真切的從用戶角度出發，剖析核心訴求，篩除產品設計團隊自以為是、并扣以“用戶”的偽需求。

最后，用戶畫像還可以提高決策效率。在現在的產品設計流程中，各個環節的參與者非常多，分歧總是不可避免，決策效率無疑影響著項目的進度。而用戶畫像是來自于對目標用戶的研究，當所有參與產品的人都基于一致的用戶進行討論和決策，就很容易約束各方能保持在同一個大方向上，提高決策的效率。

創建用戶畫像的方法

業內有很多關于創建用戶畫像的方法，比如Alen Cooper的“七步人物角色法”，Lene Nielsen的“十步人物角色法”等，這些都是非常好并且非常專業的用戶畫像方法，值得我們借鑒和學習。事實上，當我們了解了這些方法之后，就會發現這些方法從流程上可以分為3個步驟：獲取和研究用戶信息、細分用戶群、建立和豐富用戶畫像。在這3大步驟中，最主要的區別在于對用戶信息的獲取和分析，從這個維度上講主要有以下三種方法：

簡單來說，定性就是去了解和分析，而定量則是去驗證。一般而言，定量分析的成本較高、相對更加專業，而定性研究則相對節省成本。因此創建用戶畫像的方法并不是固定的，而是需要根據實際項目的需求和時間以及成本而定。比如AXE最近的虛擬項目“洋淘”（類似海淘APP），由于是3人的虛擬預言設計小組，考慮到投入成本及項目預期，我們選擇定性的方法來快速產出，收獲了很好的結果。

創建用戶畫像的方法，并沒有嚴格意義的最專業和最科學，但是有最適合團隊和項目需求的。

豐富用戶畫像

在用戶畫像整個過程當中，“豐富畫像”是最有趣也最需要細致打磨的環節。非?？简瀳F隊及設計師的敏銳度和細膩度，因為這部分是將賦予用戶畫像靈魂的關鍵步驟，堪比“畫龍點睛”。

再例舉“洋淘”項目，我們在前期獲取了大量枯燥且凌亂的基礎數據，為了讓用戶畫像在產品設計中發揮作用，我們必須讓它活起來，這就需要我們細致分析數據，并賦予用戶畫像更多的元素，使其立體和飽滿，把數據有規則的捏合成活生生的用戶模型，參與到之后的產品設計當中。

構成用戶畫像的基本元素通常有：姓名、照片、個人信息、經濟狀況、工作信息、計算機互聯網背景。

用來豐富用戶畫像的元素有：居住地、工作地點、公司、愛好、家庭生活、朋友圈、性格、個人語錄等等。

最后，我們為“洋淘”項目打磨出了以下兩類主要用戶（海淘的主力用戶和資深用戶）畫像，后續的產品設計都將圍繞他們展開。

另外，搭建用戶使用場景也是豐富用戶畫像的一個重要手段，但顯然這不是本文的重點，在這里我們就不展開介紹了。

把握用戶畫像的顆粒度

在用戶畫像的過程中有一個很重要的概念叫做顆粒度，就是我們的用戶畫像應該細化到哪種程度。前面我們提到過，要不斷的豐富用戶畫像，讓被刻畫的用戶變得越發立體清晰，能更有助于產品設計的精確投入。這就類似馬賽克拼圖，單位面積內的點越多，圖像就越清晰。但是不是顆粒度越小越好呢？其實并不是，掌握好顆粒度的“度”非常重要。例如，有以下細化過程：

“這是一臺相機”

“這是一臺膠片相機”

“這是一臺膠片單反相機”

“這是一臺尼康膠片單反相機”

“這是一臺尼康FM2膠片單反相機”

在上述過程中，當它是一臺相機時，它身上具備所有相機的共性，但當它是一臺膠片相機時，顯然它就不能代表數碼相機了……而直至細化到它是一臺尼康FM2膠片單反相機時，它就只能代表這一特定品牌、特定型號的相機了。

所以，用戶畫像的顆粒度不應該過于細密。一方面是因為這直接影響著成本；另一方面也因為過于細致的顆粒度，會造成服務目標過于單一。因此，我們在細化顆粒度的過程中，要不斷佐以定量研究的方法來驗證，并結合實際經驗來微調。

我們始終認為，使用何種“用戶畫像”方法一定要結合項目的實際需求和成本，要拒絕教條主義，方法是死的，人是活的，一切“上綱上線”的設計方法都是耍流氓！以上，簡單介紹了一下使用 “用戶畫像”方法的些許感悟，希望對大家有所幫助。謝謝

本文由百度安全事業部旗下 @AXE班斧設計工作室 原創投稿，并經人人都是產品經理編輯。未經許可，禁止轉載。