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什么是用戶畫像？用戶畫像怎么搭建呢？核心思想是什么？這篇文章中作者主要從是什么、為什么、怎么樣搭建用戶畫像以及如何檢查用戶畫像四個維度來進行講述，內容詳實、案例豐富。推薦對用戶研究、用戶運營等感興趣的童鞋閱讀。

在討論一個新的產品或需要對項目進行新的用戶人群分析，營銷點時，常常會談到用戶畫像，甚至在案例分析、作品集中也會使用用戶畫像，輔助相關的設計結論，但很多人對于用戶畫像的了解卻只是一知半解，展現出來的也是簡單的人物興趣、愛好分析，無法與產品產生強關聯，更別說運用到項目中，那么用戶畫像是真的用戶形象嗎？用戶畫像的作用是什么？在產品設計過程中我們為什么要搭建用戶畫像？用戶畫像的搭建方式及使用方式是什么？

01 什么是用戶畫像

用戶畫像第一次出現是在阿蘭·庫珀（Alan Cooper）1998年出版的《交互設計之路：讓科技回歸人生》，書中介紹了通過使用人物角色（Persona）作為設計工具解決實際產品設計過程中由于設計師與用戶間的“認知摩擦”而產生的產品問題。

在更早之前，當時的Alan Cooper正在編寫關于路徑管理的軟件，他采訪了七、八個將來可能會使用該軟件的同事，并與其中的一位負責運營項目的工作人員進行了深入的溝通。

完成這些溝通后，閑暇時間阿蘭·庫珀開始在腦海里構思自己的程序，并嘗試跳出自己作為設計者身份，自己與自己進行對話，把自己設想成一個項目管理者或是一個完全陌生的使用者對程序提出新的需求。

我們可以看出用戶畫像并不是指的真人，而是指真實用戶的虛擬代表，并通過類似戲劇表演的方式，來幫助設計師拆分復雜的需求，讓設計者可以清楚的看到產品設計過程中什么是必要的什么是非必要的，并區分哪些功能常用哪些功能不常用。

隨著互聯網的長期發展，用戶畫像也不再單指基于對真實世界觀察抽象出具有代表性的User persona（綜合性用戶畫像），還包括了隨著數據越來越多之后產生用戶分層模型的User portrait（信息標簽用戶畫像）。在工作過程中有很多人會將這兩個概念搞混，下面我們詳細聊下兩種不同的畫像概念。

1. 綜合性用戶畫像

2007年，蘋果發布的1代iPhone支持用戶手指直接與屏幕交互，手機應用伴隨手機硬件的發展迎來了大爆發，這個時期的用戶畫像以用戶為對象，基于產品對真實世界的觀察，根據用戶的目標、行為和觀點差異，將用戶信息進行統計和劃分，分析人員再根據這些信息將用戶區分為不同類型，抽象出具有代表性的虛擬用戶模型，賦予名字、照片、人口統計學要素、場景等描述，形成綜合性的人物原型（peisonas），主要用于產品上線前，通過深入的挖掘用戶的動機、原因、欲望、痛點，研究用戶體驗、發現產品的盲點并促進設計決策，更側重產品、用研。也被稱為綜合的用戶原型（Composite User Arcgetype）、用戶角色。

User persona的主要特征

1.用戶畫像包括角色描述和用戶目標

我們在建立用戶畫像時使用統計數據來描述角色，如名稱、年齡、位置、收入、職業等，這類角色描述主要是為了使用戶畫像更豐富、真實、具象，但用戶畫像并不只停留在這些數據。我們應該更加關注用戶如何看待、使用產品，以及與產品的互動，關注用戶的態度、目標行為及行為動機。

2.可以代表相似的用戶群體或類型，可以代表個體

User persona是抽象的、虛擬的，是通過收集多個獨立個體的真實數據構成的一個角色，代表典型的用戶群體；雖然可以也代表個體，但個體并不是實際獨立的個人，而是從實際觀察研究中綜合而來的，在設計過程中過度關注個體，會使設計迷路于個體的特殊需求，而錯失大眾的具體需求。

3.須針對具體情境—具體產品的行為和目標

Userpersona研究的是用戶在具體情境下對產品的使用，關注在一定范圍內的行為、態度、能力、動機等，即使同一個角色，用戶畫像不能用來概括所有的可能性，在不同產品下的動機也是有差異，不輕易在不同產品間復用，即使是同一個業務部門也要考慮不同類型產品的切入場景。

4.并不是一成不變的

User persona并不是一次完成后就不再變化，相反的我們需要在業務的發展過程中不斷地更新。

2. 信息標簽用戶畫像

早期用戶數據來源渠道比較少，數據量也相對比較小，用戶畫像的研究主要基于統計分析層面，通過用戶調研來構建用戶畫像。

隨著行業間的競爭越來越大，行業產生的數據越來越多，頭部的互聯網公司有了屬于自己的數據倉庫，產品設計也不再局限于確定產品定位，增加獲客，互聯網公司的競爭從增量市場轉向存量市場。

各個公司開始側重于如何應用數據倉內數據，對存量用戶在網絡上產生的各種瀏覽行為及用戶的興趣偏好進行數據分析和挖掘，進行精細化的運營，從而產生了現在被提及更多的用戶信息標簽化用戶畫像（User portrait）。

User portrait通過收集用戶多維度的真實信息數據（如人口統計屬性、社會屬性、行為偏好、消費習慣等），對其進行統計、分析，從而抽象出用戶信息全貌。

技術的發展使得用戶畫像更加的精細化，信息標簽用戶畫像更側重數據挖掘及用戶標簽體系的搭建，多用于產品上線后、產品用戶已經有了一定規模后的精準營銷及提高用戶體驗，比如淘寶的千人千面。

User portrait的主要特征

1.真實性

集合每個個體的真實信息，除了人口統計屬性、生活狀態等靜態信息，也有類似用戶近期關注的視頻類型、關注的博主等用戶行為動態信息。

2.時效性

用戶動態信息興趣偏好隨時都在變化，需要及時追蹤其變化

3.覆蓋度廣

既能監測到用戶感興趣的內容，也可以看到不感興趣的內容，維度眾多，更注重相關數據分析及挖掘。

以上是用戶畫像的兩種形式，User persona基于用戶基本信息（比如個人信息資料、個人行為）構建標簽；User portrait基于用戶業務、行為數據（用戶瀏覽使用產品產生的數據）構建標簽，因此很多人會說用戶畫像的建立就是給用戶打標簽。

需要強調的是初次接觸用戶畫像概念的人認為用戶畫像是真實的單個用戶信息，用戶畫像并不強調單個個體的特點而是提煉出眾多用戶的特征，總結為一個個虛擬的用戶代表。

用戶畫像作為一直是被很多設計和使用者討論的工具，設計師為什么要搭建用戶畫像呢？搭建用戶畫像的目標是什么呢？

02 為什么要搭建用戶畫像

產品研發初期，為了吸引更多的用戶人群，很多設計師會根據用戶的行為，瀏覽用戶社區，收集用戶的功能請求，為用戶提供包含所有用戶需求功能甚至是大而全的產品。這時的產品功能雖然可以涵蓋的受眾很多，在用戶層面增加了用戶的認知負擔及導航成本，產品層面也使產品變得繁復臃腫，局限性很高。

能夠取悅某些用戶的功能設置可能會對其他用戶造成困擾。實際上用戶在使用應用時，是沒有邏輯可言的。我們永遠無法從用戶口中得知他們真正需要的是什么，而滿足廣大用戶需求的最佳方式，是為具有特定需要的特定個體類型提供設計。

另一方面設計師也需要跳出自以為是的設計思維方式，聚焦目標用戶的需求、體驗、行為和目標，而不是自己臆想出的用戶目標。

用戶畫像以用戶為分析對象，但卻不是真正的人，他來源于研究中眾多真實用戶的行為和動機，即目標用戶的靜態標簽+動態場景。將用戶復雜的現象轉變成代表各色用戶的原型，幫助設計者跳出自己構想的需求命題，聚焦到目標用戶。

用戶的行為如何？他們是怎么思考的？他們預期的目標是什么？為何要制定這樣的目標？是什么阻止了用戶完成目標？理想特定情境下用戶的目標及痛點，以達到為產品設計提供支持，優化運營策略。

針對不同的業務發展及不同階段的產品進程，用戶畫像對應的作用也是不一樣的：

1. 產品初期，確定產品定位及功能

產品初期產品定位尚未確定，需要根據用戶屬性、行為特征進行分類，統計不同特征下用戶數量、分布；分析不同用戶畫像群體的分布特征。幫助企業確定產品定位及功能，快速了解目標用戶及用戶目標。

2. 產品中期，分析發展趨勢及時調整發展路線

任何產品不會一直保持持續的增長，經過一段時間的發展后，產品會經歷成長期、穩定期、衰退期幾個階段，用戶畫像也不是一次建立完成的，在整個產品周期過程中要根據產品的不同發展階段及用戶需求變化，輔以用戶畫像分析用戶及時調整產品的發展路線。

通過用戶畫像分析了解行業動態，比如人群消費習慣，消費偏好分析、不同地域品類消費差異分析。此時用戶畫像就需要隨著產品業務的不斷發展隨時更新。對產品發展現狀和發展趨勢進行預測，及時調整產品的發展路線、設計目標及設計策略。

3. 產品后期，數據分析個性化精準營銷

產品初期（用戶獲取）由于產品用戶數量有限，產品通過全量推送的粗放式運營內容，就可以觸達所有用戶，同時由于國內人口紅利的作用，這時的召回率、轉化率都不會低，但隨著用戶基數的逐漸增加，全用戶推送的運營方式也面臨著越來越低的轉化率。

以用戶畫像為基礎，根據用戶特征，將用戶群體切割成更細的粒度，之后使用短信、推送、郵件、活動，刺激用戶下單或對用戶進行召回?；蚧谛詣e、年齡、學歷、興趣愛好、手機定向推薦系統、搜索引擎、廣告投放等等數據應用系統、提升轉化率。

同時對用戶的個人信息標簽化，建立基礎屬性標簽、行為偏好標簽、消費特征標簽進行數據分析，包括探索用戶足跡、市場細分、訂單分析與用戶人群特征分析，并以其為導向（市場），進行精細化內容推送。

4. 內部溝通達成一致

當團隊內部溝通產品的設計方向或產品定位時，很容易陷入對產品的主觀個人理解，無法形成有效的溝通，人物畫像以敘述式結構、數據標簽理解用戶行為動機及目標的細微差別，確保設計過程中設計團隊始終以用戶為中心，創建共同的對標語言，內部設計決策達成一致性，提高決策效率。

很多人在工作推動的過程中會聽到或者使用過用戶畫像，但在用戶畫像建立完成后卻不知道怎么使用，甚至只是基于工作要求建立了用戶畫像，并不知道建立用戶畫像的初衷，在搭建用戶前我們需要先思考基于什么目的需要搭建用戶畫像？

用戶畫像在「宏觀」上來說就是“具像化對于用戶的認知”，在探索用戶足跡的過程中，建立【市場細分和用戶分群】，幫助產品定位、調整發展路線；在「微觀」上主要是“精細化”，比如【推薦、搜索、精準營銷、定向投放、風控、定量和定性分析，數據化的運營用戶分析】，協助精準營銷。

那么應該怎么搭建搭建用戶畫像呢？在搭建用戶畫像的過程中應該注意點什么呢？

03 如何搭建用戶畫像？

用戶畫像創建的方法有很多，比如Alen Cooper 的 “七步人物角色法”，Lene Nielsen 的“十步人物角色法”。

總結下來為3個大的步驟：

1. 獲取、研究用戶信息；
2. 細分用戶群體，建立標簽；
3. 建立用戶畫像。

但很多用戶畫像創建出來后卻會被束之高閣，并沒有發揮作用，這是因為很多公司在創建用戶畫像前并沒有做用戶畫像業務需求的分析及對應的目標研究。

1. 確定目標與用戶畫像的維度

我們看到的綜合型用戶畫像是被描繪成某個具體的人，但實際上用戶畫像代表的是特定交互產品的某一類用戶群體，不同的業務需求對應用戶群體在收集信息的維度也有所不同，因此在搭建用戶畫像前要先確定用戶畫像搭建的目標以及需要研究的畫像維度。

明確業務需求及目標不同行業、部門的業務訴求不同，對應的用戶畫像構建目標和方式也不盡相同。在建立用戶畫像初期需要明確業務需求，即業務目標和需要解決的問題，與畫像的信息維度相結合，To C屬性產品會更關注用戶的性別、年齡、家庭情況，愛好習慣等，比如：

1. 以內容為主的媒體或閱讀類網站、搜索引擎或通用導航類網站，往往會提取用戶對瀏覽內容的興趣特征，比如體育類、娛樂類、美食類、理財類、旅游類、房產類等
2. 社交網站類，則需要提取用戶的社交網絡，從中可以發現關系緊密的用戶群和在社群中起到意見領袖作用的明星節點。
3. 電商購物類網站，根據用戶喜好推薦相關用戶喜歡的產品。需要提取用戶的網購興趣和消費能力等指標。網購興趣主要指用戶在網購時的類目偏好，比如服飾類、箱包類、居家類、母嬰類、洗護類、飲食類等。消費能力則是指用戶的購買力，甚至可以將用戶的實際消費水平和在每個類目的用戶心理消費水平進行區分，分別建立特征維度。
4. 金融領域，則需要風險畫像，包括征信、違約、洗錢、還款能力、保險黑名單等
5. 視頻類網站，用戶對于視頻類型的喜愛程度、播放歷史，對最新、最熱視頻的播放量。視頻用戶觀看質量、觀看時長，視頻相關的關鍵詞等

To B領域用戶角色通常等同于工作角色或職責，更傾向于研究用戶的工作能力、工作內容、使用工作等等。

用戶畫像維度與業務需求相結合，篩選出對應的目標用戶群體，用目標用戶的標簽數據去匹配現有的業務數據，用來驗證產品定位及功能是否符合目標用戶群體，并及時調整業務發展路線；另一方使用算法對已有的用戶畫像維度數據進行海量處理，構建智能服務模型，利用推薦算法輔助產品的營銷推廣，縮短用戶選擇路徑，提高用戶轉化率，個性化信息推送、個性化推薦、精準搜索實現精準營銷。

用戶畫像的信息維度有哪些？

用戶畫像可以按照人口屬性和產品行為屬性進行綜合分析。人口屬性一般有自然屬性、社交關系、位置信息、設備屬性、興趣愛好等等；產品行為屬性則有產品類別、活躍頻率、產品喜好、產品驅動、行為習慣、產品消費等。

• 自然屬性：用戶自帶狀態信息屬性，比如姓名、年齡、身高、電話、職業等
• 社交關系：人在實踐活動基礎上產生的一切社會關系的總和，例如：經濟狀況、家庭狀況、社會地位、政治宗教、地理位置、價值觀等。
• 位置信息：用戶所處的國家、地區、城市等地理位置
• 設備屬性：用戶使用的手機型號、電腦型號、等電子設備信息
• 興趣愛好：人對非物化對象的內在心理狀態與外在行為表達，是一種發自內心的本能喜好，與物質無必然關系，比如：興趣偏好、顏色偏好等
• 產品類別：使用的產品屬于娛樂、資訊、工具中的那一類
• 活躍頻率：使用產品的頻率
• 產品喜好：產品喜歡的使用方式，使用場景。
• 產品驅動：驅動使用產品的原因及行為
• 行為習慣：對于某種行為喜好、網站等活躍度、忠誠度
• 產品消費：基于消費周期、消費金額、消費金額、消費間隔時間，如購物類型、消費水平。

結合業務目標和需求確定畫像的信息維度后，我們需要盡可能的調研最大范圍的不同用戶，通過與不同部分的同事進行腦暴找出可能的各種用戶類型，然后根據條件進行邀約，每種類型用戶不能超過3個。在調研的過程中如果發現遺漏了某種類型的用戶，可以增加這種類型，如果調研的過程中沒有新的信息出現，可以考慮取消剩下的調研。

2. 確定調研的方法

確定調研的畫像維度后，需要選擇合適的調研方法進行用戶畫像信息的收集，一般的調研方法有3種：定性研究、定量研究、定性+定量研究。

定性研究

定性研究主要采用用戶訪談、小組座談會、Laddering階梯法等，通過開放性的問題了解和分析用戶的真實行為和潛在的心理需求，基于用戶的目標、觀點活動行為將相似的人群歸集到群組中，與定量研究不同的是定性研究能夠更快速、簡便的幫助我們發現產品用戶和潛在用戶的行為模式，建立細分群體的用戶畫像。

定性研究的目的在于了解和分析，不需要邀請很多用戶參與，一般在5個人左右，只有研究資源充沛時才需要考慮更多的研究對象，一方面5人左右能夠反映絕大多數問題，另一方面出于時間精力、預算等情況的考慮，5人也是比較合適的人數。

1. 定性研究的優勢

1. 定性研究在自然環境甚至實際環境下，使用小組座談會、用戶訪談等方法對用戶進行深入細致和長期的研究；
2. 定性研究時研究人員在近距離的環境下對研究對象進行觀察與溝通，研究人員可以更近距離的觀察研究對象，并理解他們的操作行為、動機以及對產品的態度；
3. 定性研究一般采用敘述性調研方式，注重對猜想的解釋和理解，因此定性研究的設計一般比較靈活；
4. 定性研究多以對話形式，因此不具備客觀性和可重復性，研究結果會有很大的討論空間。
5. 研究人員可以在研究過程中，調研研究對象的參與性與積極性。

2. 定性研究的缺點

1. 定性研究以研究人員為工具進行研究，結果可能會受到研究人員個人因素的影響，很難重復；
2. 研究結果因人而異，因此研究結果的代表性、效度會受到懷疑，且會依賴研究人員的訪問技巧；
3. 定性研究需要花費大量時間、人力深入研究，同時也會占用研究對象的資源，導致研究對象較少，且成本過高；
4. 研究數據不能以統計方法處理，無法提供定量信息，難以歸納。

3. 定性研究的作用

定性研究的主要目的是了解和分析，可以幫助我們更加快速、簡便的發現產品用戶和潛在用戶的行為模式。幫助設計者理解以下問題：

1. 產品的使用情況：接觸渠道和方式、接觸原因、第一印象、使用產品的關注因素、使用頻率等；
2. 對于產品的觀點和動機：對產品的描述、可能推薦的動機、喜歡/不喜歡的地方、提升使用頻率的可能性等現有和潛在用戶對于產品的行為、態度等；
3. 行業經驗和知識：對行業的理解、同類產品對比、產品的優劣勢等；
4. 產品的未來目標及方向：使用步驟、典型過程、使用功能或內容、未滿足的需求、可優化的地方等；
5. 機會點和反饋：新功能新內容的反饋、新功能的使用情況、需要重點改進的地方、機會點和創意點等；

在設計過程中，幫助設計項目的推進：

1. 研究結果為設計團隊提供可信度及權威性的方面依據；
2. 設計團隊對產品目標與用戶目標達成一致；
3. 幫助決策層在面對設計問題時能夠全面的進行項目評估，不是基于猜測和個人偏好做決定

4. 如何進行定性研究

1）確認研究對象的優先級，根據需求背景或目標確認重點跟次要群體來挖掘不同用戶視角下的問題。比如：我們的產品是什么？用戶是誰？從業務方面來說，哪些客戶和用戶更重要等等問題。

2）通過線上招募（app內或相關平臺發布有償邀請，亦或尋求第三方服務公司幫助）、客戶群（相關的用戶答疑群邀請）、論壇社區（發布招募帖子等）、專家咨詢、產品線上推送等方式，尋找目標群體并建立聯系。

需要注意的是客戶和用戶很容易被搞混，對于消費品來說，客戶通常就是用戶，但在b端或某些領域，用戶和客戶通常指的是不同的人。

客戶通常指的是購買產品的人，b端企業的客戶通常指的是公司內的高管或IT經理，使用者卻是員工；而面向兒童或青少年的產品，客戶一般會是父母或監護人。因此在客戶領域更傾向于了解：

1. 購買產品的目的；
2. 當前解決方案中遇到的難題；
3. 購買產品的決策過程；
4. 安裝、維護、管理產品時的角色；
5. 產品所在領域的相關問題和詞匯。

對于真正使用產品的現有用戶群體與潛在用戶群體，則更傾向于發現產品當前版本的體驗對用戶行為和思維的影響：

1. 用戶何時、何因及如何使用產品，即產品/系統在用戶生活或工作中的融入方式；
2. 用戶領域的知識：用戶使用產品完成度需要知道的信息；
3. 當前任何和活動：現有產品需要完成和不能完成的；
4. 使用產品的動機與期望；
5. 心理模型：用戶對于工作、活動的看法，以及對產品的期望；
6. 現有產品/系統的問題和不盡完美之處。

對于一些高度復雜或技術強的領域則需要相關領域的專家進行訪談，比如醫療保健相關領域的產品。需要注意的是很多專家可能是產品或上一代產品的用戶，會不可避免的加入自己對產品/所在領域的理解，可能會歪曲想法。

因此在訪談過程中需要注意：

1. 專家通常是專業用戶。由于本身在產品和領域的長期經驗，專家可能已經適應了當前的交互，作為專家級用戶，可能并不是產品的當前用戶，甚至是不能為永久的中級用戶設計交互產品；
2. 主題專家知識淵博，但并不是設計師。專家可能對于改進產品有很多想法，其中可能會有些很好的建議，但更關鍵的是需要找出是哪些問題誘發了他們的模擬解決方案。當用戶提出解決方案時，更為關鍵的是詢問用戶或設計師可以解決的問題是什么？
3. 主題專家在復雜或專業領域必不可少。對于醫療、科技、金融等專業性的技術領域，專家的指導必不可少，我們需要通過專家對于用戶角色特點的理解和對復雜領域中的用戶研究，收集行業最佳實踐和復雜規則的相關信息。

3）選擇線上訪談、可用性測試、問卷調查、焦點小組等有效的用戶洞察方式，并設計好相關問題或材料準備與用戶進行深入研究（注意圍繞已知問題或新的設計方案進行驗證，或是新的業務需求洞察為主）；

在整個訪談的過程中，我們同時要注意對于用戶的觀察。大多人會由于為了顯示合群不脫離大眾群體、或由于緊張等原因，羞于表達自己的問題或是難以理解的軟件行為。

當我們在進行使用場景之外的訪談時，接收到的信息可能是不完整不正確的，因此在訪談過程中我們需要觀察用戶在討論自身行為的看法，并詢問觀察到的情形?？梢赃x擇用戶正常的工作環境進行交流或觀察，或是適合產品的物理環境，可以挖掘出用戶行為相關的重要細節，而不要選擇過于嚴肅呆板的正式環境。

另一方向在整個訪談過程中訪問者更多的通過巧妙的引導用戶進行訪談，捕捉與產品設計相關的問題，研究收集用戶的行為、環境和談話內容，進行綜合分析、解讀信息，發現設計意義。而不是過度依賴調查問卷提出的問題，或讓訪談自由發揮，同時需要避免不經過用戶證實而得出的主觀臆想。

4）整理用戶資料，圍繞研究主題建立用戶畫像信息，完成主要信息模塊，可以根據業務需要，將用戶技術特征、職業特征、環境因素進行排布（這一過程需要考慮是否與業務有一定關聯或影響，否則無意義）。

需要注意的是，在進行定性研究過程中為了能夠獲得豐富完整的用戶畫像，常常會將情景研究、概念驗證、可用性測試及用戶訪談進行結合。

定量研究

定量研究，指的是以定量問卷調研的方式進行研究，主要的方式有：數據埋點、A/B測試、試銷、調查、大數據分析等，最常使用的定量研究形式是“問卷調查”，通過對大量用戶的調查得出可信的數據結果，用于測試一般用戶的反饋。

在通過網路分析和其他數字描述人類行為的舉措，為“是什么”的定性分析提供洞察力的答案。即通過封閉性問題一方面對定性假設進行驗證，另一方面獲取市場的用戶分布規律，關鍵在于后期定量數據的建模與分析，目的在于驗證。

比如不同用戶需求的優先級、現有產品性能等級和滿意程度、試驗的可能性、二次購買率和對產品的喜好程度等。需要注意定量研究需要足夠的數據支撐，如果項目需要畫像且企業不穩定、用戶量級不夠不能滿足數據需求，則可以借助市場數據報告、白皮書、第三方數據服務平臺、調研服務公司等來參考。

1. 定量研究的優勢

1. 定量研究需要建立在大量數據的基礎上，因此調查范圍會很廣泛，便于歸納總結；
2. 定量研究數據來源于確定的信息，相對客觀準確；
3. 市面上現在有很多問卷調查的工具，不受地理、設備的影響，信息收集方便快捷，比如：京東良研、飛書問卷等；
4. 定性研究需要對話形式進行調研，定量研究相對來說成本更低。

2. 定量研究的缺點

1. 定量研究環境多為隨意的場景，研究人員無法與研究對象進行溝通交流及觀察；
2. 定量研究為單線研究，研究結果會比較單一。

3. 如何進行定量研究

定量研究主要以數據、模型、圖表等表達最終研究結果，因此最終要將目標用戶產生的數據進行集中采集，通過數據埋點、第三方數據統計或是定量研究的結果等渠道方式進行數據的收集，而很多頭部互聯網公司經過多年的運行也產生了自己產品的數據倉庫。

先定性后定量

上面我們了解了什么是定量研究、什么是定性研究，定量研究和定性研究是一個相對的概念。定量研究著重于“是什么”，即用戶做了什么，驗證用戶行為事實。而定性研究則側重“為什么”，即了解用戶的某些現象，挖掘分析用戶行為背后的原因。

一般情況下建議以“定性研究作為信息產生，定量研究作為信息論證”方式進行調研，先通過用戶訪談的形式，發現用戶群體之間差異性較大的維度，分析用戶差異的關鍵點，再進行定量研究論證真正的差異關鍵點。

定量研究方式的局限性導致設計師在設計問題時，當涉及到用戶的深入動機、背景維度等問題的局限性，以及問題選項的不全面，從而影響用戶分類維度的全面性。同時也無法解釋用戶群體劃分的原因，無法真正了解用戶的行為原因。

因此建議在進行研究時，可以先通過小范圍的定性研究，比如用戶訪談、可用性測試、現場調查等形成直觀感受，基于用戶的目的、觀點或行為將相似的人群細分后，再通過調查問題、動態數據分析等定量研究數據來驗證用戶的分類是否合理。

最終通過定性研究或定量研究，收集到的數據信息又分為靜態數據和動態數據：

靜態數據

確定研究人群后，通過遞減維度、變換視角得到當前人群的狀態、特征等信息，比如用戶的人口屬性、商業屬性、消費特征、生活形態、CRM等相對穩定的信息，可以通過最為精準的數據挖掘進行獲取，但如果遇到數據有限的情況可以通過定性與定量結合補充的方式進行獲取。

動態數據

用戶在網絡上的行為信息隨著時間的流動是不斷變化的，比如打開網頁的時間、停留的時間，隨著互聯網的發展，用戶使用的時間積累，各種動態行為數據都已經被記錄了下來。動態數據收集主要包括用戶行為數據、用戶偏好數據、用戶交易數據。

靜態數據相對來說不會有突然的變化，而動態數據則變化更快，更講究時效性。

設計師可以根據用戶的行為建立興趣模型，根據用戶的行為傳遞給用戶產品的特性，更加實時動態。當然不同領域收集動態數據的方向會有所不同，營銷領域更側重用戶的消費習慣，推薦領域則更側重用戶的喜好。

3. 數據分析，找出行為變量

在明確目標與調研方法后，需要對所有采集到的信息數據進行分析，找到目標業務的關鍵變量數據比如用戶網絡行為數據、用戶偏好數據、交易數據、生命周期等，將調研到的用戶與行為變量一一對應，并識別差異化行為模式，需要注意的是不要將重點放在人口統計方面，行為變量更重要。

一般來說，不同行為模式之間差異性主要體現在以下幾個方面：

1. 行為——用戶做了什么；或者說用戶的行為路徑是什么。做某個行動的頻率以及工作量，是否有不必要的步驟，或可以自動化的地方，重點關注用戶的行為和動機。
2. 態度——用戶看待產品所在領域和采用的技術，行為相關的行為態度和情感
3. 能力——用戶所受教育和培訓、學習能力。某個事情對于用戶來說是否容易做到，用戶更愿意做出某種行為。
4. 動機——用戶涉足產品領域的原因，是什么促使用戶決定，什么阻礙了用戶，什么吸引用戶購買
5. 技能——用戶與產品領域和技術相關的技能

在訪談對象身上挖掘到重要行為變量后，需要將每個訪談對象和行為變量對應起來。以行為變量為依據進行用戶對應時，不需要追求絕對的精確，更多的確認訪談對象之間的相對位置關系，建立在調查者的直覺，及對主體的觀察直覺，最終精確的呈現出多個主體如何聚集在某個重大行為變量的周圍。

當訪談對象映射完成后，尋找到落在多個區間或變量上的主體群。當一組主體聚集在6～8個不同變量上，代表一種顯著的行為模型，而這些顯著的行為模型構成了人物模型的基礎。一些特殊角色可能僅僅會展現一種模式，但通常會發現2～3個此類模式，由此可以發現幾種不同的行為模式。

或通過統計數據分析技術得到不同的行為模型，常見的數據分析行為建模有文本挖掘算法，分類、聚類計算、相似度計算、機器學習、預測算法，涉及數據算法、標簽、權重等，這里就不展開描述。

需要注意的是在進行數據分析前，要對數據進行清洗，去除掉多余、重復、不一致的信息或對不足信息進行補充，避免后期分析數據的準確性。

4. 綜合特征，建立用戶畫像

在研究的過程中將觀察/挖掘出的行為模型綜合出訪談對象的行為變量，進一步發現其用戶目標、痛點及其他特性。這些行為代表了在一段時間內，訪談對象對產品的典型使用情況，形成用戶畫像的基本框架，相關用戶的行為合集需要數據中的其他細節描述，使得畫像更加豐滿、真實。比如：

1. 行為本身（活動及其動機）
2. 使用環境
3. 使用當前解決方案遇到的挫折和痛苦
4. 行為相關聯的人口統計學
5. 行為相關的技巧、經驗或能力
6. 同其他人、產品或服務相關的交互
7. 做同樣的事情的替代或競爭方案，尤其是類似技術

描述的行為特征盡量簡短，并貼近觀察到的行為。注意過多虛構的描述，甚至歪曲細節，不僅會分散主要形象，而且會降低人物模型的自身吸引力。通過分析觀察訪談動作行為和訪談主體對目標導向型訪談中的細節，確定每個訪談者行為之間的邏輯關系，從而推斷出行為背后的目標。

而在期間要結合人物行為類型虛構出人物角色的姓名，同時添加一些統計信息，比如年齡、地理位置、相對收入及職業頭銜等，幫助我們增加畫像細節，更好的可視化人物角色，搭配合適的人物照片，最終呈現出我們經常見到的用戶畫像。

04 檢查用戶畫像

在完成用戶畫像后，我們也要對用戶畫像的質量進行評估。

1）覆蓋率：用戶畫像建立完成后，需要檢查建立起來的映射、人物模型特征和目標，以確定畫像是否完善。如果行為坐標軸上有缺漏，則可能需要進行額外的研究工作，找到缺失的行為信息。覆蓋率越高，對之后的精準營銷的策略選擇越準確。

2）準確率：如果出現兩個人物角色僅在一些人口統計數據方面存在差異，必須去掉其中一個重復的人物角色或調整人物角色特征讓人物角色更不同，每個人物角色應該至少在一個顯著的行為上與其他人物角色有差異性。當出現明顯的錯誤也會直接影響結果，可通過灰度測試進行驗證。保證用戶畫像的完整性及個體的差異性，從而保證所創建的人物角色代表真實世界中的各種各樣的行為和需求。同時也保證設計目標盡可能的簡潔，減少不必要的工作。

3）時效性：用戶畫像的核心是標簽的建立，經過用戶畫像的基本方向的確認，用戶數據收集，用戶標簽建模3個階段，對特定信息進行數據收集、清洗、重組需要注意的是構建畫像的數據多為歷史數據，用戶的行為、偏好等特征多會隨著時間的推移而發生變化，因此我們在構建用戶畫像時要注意時效性。

05 總結

對于用戶畫像的概念、作用及搭建方法就介紹到這里，當然除了上面談論的內容外，用戶畫像中還需要對人物模型進行優先排序：

• 主要人物模型：設計的主要標的，當設計針對其他人物模型設計時不能滿足主要任務模型的需求，但目標是主要人物模型時，則至少能滿足其他人物模型的需求。
• 次要人物模型：會存在一些額外的特定需求，但在不消弱產品功能的前提下，主要人物模型通常大部分滿足次要人物模型。
• 補充人物模型：既不是主要的也不是次要的，主要人物模型和次要人物模型結合在一起完全可以補充人物模型的的需求。
• 客戶人物模型：客戶人物模型需要解決的是客戶而不是終端用戶的需求，通常被定義為次要人物模型。某些To B業務客人人物模型會被處理為自己獨有的管理的主要人物模型。
• 接受服務的人物模型：并非產品的直接使用用戶，但卻會受到產品使用的影響，比如醫院接受檢查的患者，他們雖然不是產品界面的直接使用者，卻會因為產品設計影響到使用感受。接受服務的人物模型為用戶畫像的建立提供了一個跟蹤產品產生的二次社會和物理影響的途徑。一般屬于次要人物模型。
• 負面人物模型：又稱反人物角色，同接受服務的人物模型一樣，負面人物模型并不是產品的實際用戶。只是在討論過程中，幫助大家了解某種人物畫像絕對不會是產品的設計目標。比如，消費型產品中精通技術且過早使用過該產品的人物模型；商業用戶企業產品中的罪犯、危害較小的惡作劇或是“釣魚”者，以及相關的IT專家。

對于用戶畫像的概念、作用、搭建方法就介紹到這里，用戶畫像作為令用戶行為變得合理、有意義的工具，需要大家自行實踐、探索、驗證。

資源來源：

《交互設計精髓4》

《構建用戶畫像的流程與方法》

《數據分析之用戶畫像方法與實踐》