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最近在跟其他兩位同事瑤芝、綠綠一起創建支付寶的全站人物角色。這次項目主要是為了在公司內普及人物角色的方法，提高大家的用戶意識。

通過學習Lene-Nielsen的十步人物角色創建法，結合定量、定性數據，我們將相關步驟進行了如下合并處理。

1. 頭腦風暴：建立假設，確定區分維度和分析框架

創建人物角色，最重要的就是明確按照什么標準來劃分不同用戶群。區分標準不僅要考慮用戶使用行為的實際差異，還應結合產品的商業目標區分主要角色、次要角色和輔助角色。
我們發現以往研究中常用的區分維度主要包括需求、行為和動機三類。結合第三方支付的特性，我們假設可以按照使用經驗（三種水平：≦6個月，6-24個月，≧24個月）和需求強度（是否將網上支付作為首選：是、否、不一定）這兩個維度來劃分用戶群。

分析框架指的是每個人物角色包含哪些具體內容。通常需包括背景信息（如人口學特征、網齡、收入水平等）、使用行為（如支付寶使用頻率等）、目標和典型場景（如用支付寶繳水電煤等）。
2. 定量分析：驗證假設，分析不同用戶群的行為差異
有了分類假設后，我們就采用驗證性方法來分析定量數據：以使用經驗和需求強度為自變量，分析不同用戶群的行為差異?？紤]到低需求用戶樣本較少，商業價值也不大，因此分析時暫將這部分數據拋棄。
定量分析發現：高需求用戶的特征較為明顯，不同經驗用戶的使用行為也有較多差異。如高需求老用戶中，男性比例高于女性，收入水平也是所有人物角色中最高的。

而中需求用戶的特征則并不那么明顯，三種經驗水平的用戶在性別、年齡、職業等方面均不存在顯著差異。這使得我們開始反思用經驗水平來劃分中需求用戶是否合適。

3. 歸納分類：分析不同人物角色的目標，定義使用情境
我們對每類用戶的具體行為差異進行梳理、比較，重點關注差異較大的行為，進而概括出不同的行為目標。這一步的重點和難點是突出角色差異。我們采用了1-2個詞組用于說明角色的行為目標或關鍵詞，并提供與目標密切相關的標志性語言。
由于中需求用戶特征不夠明顯，因此我們補充考慮了用戶的目標，最終將中需求用戶分解為想賺錢的賣家、擔心網上付款安全的小白領和剛上手買游戲幣的學生玩家。

4. 定性驗證：結合定性資料，細化角色的典型行為，進行有效性和細節的補充

這一步首先要避免的是把自己或周圍的人當成用戶，把用戶的非典型行為當成典型行為。有時，一個用戶會同時包含幾類角色的行為特征。在這種情況下，我們采取的辦法是從角色的行為目標出發，把單個用戶的行為拆散，分別放到不同角色中去。

為了使人物角色真實、鮮活，我們給每個角色賦予性別、年齡、工作情況、收入水平等基本信息，附上他/她生活的場景照片，描述了他/她使用支付寶的具體操作過程。要注意撰寫場景故事時，語言要盡量簡潔明了、清晰易懂。
此外，展示完每個人物角色后，最好能對所有角色的相關特征進行比較和小結，這樣能幫助其他人更好地理解并記憶角色。
以下是我們創建的一個人物角色。

5. 角色迭代：進行內外部宣講，收集建議更新人物角色，后續跟蹤
人物角色后續的關鍵問題是如何讓公司同事對角色達成共識。
我們先與設計師溝通，獲得了一些改進建議；然后在一次管理層的用戶體驗會議中進行宣講，效果良好。后續還將采用傳統海報、公司平臺等形式，普及人物角色。

總結這次項目，我們覺得可以在起始階段投入更大精力，如通過員工互動等形式搜集大家對用戶的看法，多找一些不同背景的同事進行頭腦風暴，或者采取探索性分析方法挖掘后臺數據聚類等等。

來源：http://ued.alipay.com/2010/07/practice-note-characters-2/