用數據驅動,8步構建用戶畫像
構建用戶畫像往往容易犯主觀的一些錯誤:編造數據、使用過多無關數據、只使用定性數據、只使用定量數據、相信你的畫像是現實的完美代表等等,如何客服這些錯誤,構建正確的用戶畫像?文章分享了通過數據驅動建立用戶畫像的8步法,供大家參考學習。
什么是用戶畫像(user persona)?簡而言之,就是基于各種屬性、態度和特征的客戶研究的原型代表。
我所能找到的關于用戶畫像的最好的定義之一,是來自于Tony Zambito around ca 在 2002 年發表的一段定義:
“購買者的用戶畫像基于研究的原型(建模),它代表了購買者是誰,他們試圖完成什么,什么目標驅動他們的行為,他們如何思考,以及他們為什么做出購買決定等?!?/p>
在艾倫·庫珀 1991 年的書《囚犯們正在經營這家收容所》中,提出用戶畫像的概念。庫珀將畫像作為一種用戶設計的方法,從而在不同的部分之間粘合一些共同的屬性,以便產出有凝聚力的設計策略。
用戶畫像也被稱為買家畫像、客戶畫像、客戶資料,或者只是畫像,這取決于是誰在向你推銷這種創意,不過說到底,它們的意思都是一樣的。
用戶畫像可反映其行為的真實數據和虛構的買家群體,可以使用它們來制定更好的營銷、產品和業務決策。在 UX、CRO、社交媒體、SEM、SEO 等職能線中,用戶畫像都可以更好地發揮自己的價值。
注:本文中的“用戶畫像”特指研究人員通過業務實踐并根據用戶屬性圈定的相應人群屬性模型。
容易在用戶畫像面前犯錯
不是每個人都相信用戶畫像是有價值的。
用戶畫像的提出贏得了熱烈的掌聲,但隨著時間的推移,一些趨勢逐漸減弱了用戶畫像在大眾心中的的吸引力。
營銷團隊創建了不同版本的人物畫像來應對不同的細分市場,而后方支持的開發團隊卻不太容易意識到一個細分市場可能包含多個用戶畫像。
另外,營銷人員的主要目的是銷售更多的東西,設計畫像則需要揭示與產品相關的用戶行為。但有些市場營銷人員似乎總是喜歡給他們的畫像起一些愚蠢的名字,然后包裝成一個無法將主題突出的概念,讓設計和研發人員連連搖頭。
當人們不相信用戶畫像或用戶畫像不能基于現實時,用戶畫像的力量就會減弱。一般來說,營銷人員在人物畫像方面犯的一個大錯誤是把他們當作是在一些無用的畫布上主觀投射的價值。
更具體地說,往往屬于這五類錯誤:編造數據、使用過多無關數據、只使用定性數據、只使用定量數據、相信你的畫像是現實的完美代表,或者他們永遠不會改變。
通過數據驅動建立用戶畫像
那么,我們如何克服這些錯誤,并創建值得信賴和可操作的用戶畫像呢?
數據驅動是一種很好的方法,它基于定性和定量數據的結合,以及相關的探索和分析。
第一步:概述目標和計劃方法
我們很久以前就在 Excel 中做分析,以找到最有價值的客戶群體,并且,我們還會跟蹤他們的共同行為。
我們從未對行為相關性進行過完整的結構化分析,但是我們知道我們的“理想客戶”在很大程度上是什么樣的,并且我們通常知道哪些客戶的檔案對我們最有價值。
所以,概述目標和計劃具體方法應當是整個過程的第一步。
第二步:整理調研問卷
對我而言,寫調查報告是最難的部分之一,它涉及到思考我的項目目標是什么,并將這些目標與問題聯系起來,得出可操作的答案。
不僅如此,我還想消除問題中的偏見,讓調查足夠簡短,讓人們可以更友好地接受它。
如果我能回去,我一定會去改進我的調查問題。這就是數據的來源,也是最應該關注的部分。
問卷中經常會出現一些規模問題,比如“在購買數字營銷培訓時,以下因素有多重要?”其次是一系列因素,如“成本”、“導師的聲譽”和“互動性”。
我們還問了一些開放式的問題,比如“你的工作中最具挑戰性的技能是什么?”和“你經常讀什么博客?”這些都是最有價值的且可操作的營銷活動的想法。
第三步:研究數據
讓數據滾滾而來。
一旦你得到了大約 300 條回復,你就可以考慮分析數據了。不過,前提是已經提前計劃了樣本容量,大概有 300——1000 名受訪者提供了良好的數據。
當然,其中也有許多比純樣本量更重要的因素,比如調查質量、受眾定位、自己的數據分析技能等。
第四步:查看數據
數據透視表是 Excel 中一個非常簡單卻非常強大的功能,對于數據探索來說是非常寶貴的。如果沒有實際的操作,就很難解釋它們,但是通過將不同的變量放在列/行中,并分析平均值、標準偏差、和等,我們就可以從不同的角度交互式地研究數據。
通常情況下,研究人員會利用數據透視表來查看受訪者如何回答各種調查問題。
第五步:數據探索
前文已提到,作為調查的一部分,問卷中還包含一些開放式問題:
- 你讀什么書?
- 你在工作中最具挑戰性的技能是什么?
- 你每天使用什么軟件?
- 你最近完成的數字營銷培訓是什么?
由于各種各樣的原因,其中最重要的是我們提出的問題所固有的可操作性。
例如,如果我們可以按角色劃分并找到每個角色經常使用的公共網站,那么就知道他們在哪里發布消息、做廣告或建立伙伴關系。
如果我們知道他們使用什么軟件,我們就知道在活動、網絡研討會和內容方面應該與誰合作,我們就知道應該教授哪些特定于工具的課程,我們甚至可以基于軟件細分來開展一些銷售開發活動。
第六步:將數據整理成粗略但獨特的畫像
此時,我們已經對自自己的數據了如指掌。臨睡時,可以思考到底可以創建哪些數據透視表來獲取新的見解,而且,我們已經知道該畫像在現實中是如何分解的,而不僅僅是我們頭腦中的樣子。
就在這時,你開始將他們具體化為不同的畫像。找到他們的核心價值觀,也許就會發現一個人物畫像經常圍繞著他們認定的“價值”,而非單純的質量或其他,比如他們閱讀 X 個博客,他們比一般受訪者賺更多的錢,但花的錢卻更少等等,這些細節都在逐步開始構建一個獨特的人物畫像。
當我們找到了一些原型畫像時,會發現他們與我們創建的虛擬人物畫像非常相似,可以從中抽取一部分“原型”,對其進行 15——20 分鐘的一對一采訪。
第七步:進行一對一問答
作為一名市場營銷人員,主要對能夠用于增長和廣告的洞察力部分感興趣。然而,在進行用戶畫像研究之前,也對已有的客戶進行了行為分析,比如對他們進行客戶訪談,共享團隊之間的數據。
我們計劃了一系列有助于產品和營銷的開放式問題,旨在激發情感和深度,比如:
- 你在公司的角色是什么?
- 職業背景?
- 你的營銷團隊有多大?是如何組織和分配的?你每天和誰一起工作?
- 貴公司如何組織培訓和繼續教育?
- 培訓是單獨進行的還是分配給你的?
- 你工作中最大的挑戰是什么?
這些問題代表一個模板,換句話說,這不是一個清單,而是一個對話。帶著記者的態度,帶著一種好奇和探索的心態參與對話,重要的是,不要讓對方感覺到這是一場面試,它更像是與親密朋友之間的對話。
這個階段可能需要幾天到一周的時間,具體取決于主持者可以多快地組織和進行這些采訪,每周嘗試對每個不同的角色進行二到五個面試,會有意想不到的收獲。
第八步:與團隊分享結果
按如上的步驟,基本完成了在研究階段需要的用戶畫像,之后可以通過設計這些畫像所對應的研究模型,并與團隊共享結果且一起做決策制定。
當然,上述這些方法不是接近用戶畫像的唯一方法。只是通過業務實踐,個人認為這樣的方法具有更大的客觀性,更少的猜想和更嚴格的結構。希望在一線的研究人員,都能夠尋覓到適合自己的方法,利用人群屬性,更好的達到研究目的。
原文作者:Alex Birkett
原文來源:https://conversionxl.com
編譯:研如玉,神策數據·用戶行為洞察研究院,公眾號(ID:SDResearch)編譯過程有所刪減
本文由 @研如玉 翻譯發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載
題圖來自Unsplash,基于CC0協議
滿滿的翻譯感
只有空架子 沒有實際的東西感覺
感覺只是把用戶畫像的制作流程說了一下,和數據驅動的具體實施感覺沒怎么講
您好,我可以把它轉發到公司內網嗎?