用戶畫像|產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該如何定位用戶

不同的產(chǎn)品要給不同的人員使用，一份完整的用戶畫像不僅包含整整個用戶的信息，也包含用戶的媒體屬相和用戶的標簽化語義。今天AAA教育小編就來帶大家看看，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該如何獲得用戶畫像。其實，「用戶畫像」這個詞，其實在國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)大概率是錯用的。這里有兩個英文詞，第一個叫「PERSONA」，這是Allen Cooper提出來的一種通過調(diào)研和問卷獲得的典型用戶模型，用于產(chǎn)品需求挖掘與交互設(shè)計的方法。

其中：

P代表基本性(Primary)：指該用戶角色是否基于對真實用戶的情景訪談;
E代表同理性(Empathy)：指用戶角色中包含姓名、照片和產(chǎn)品相關(guān)的描述，該用戶角色是否引同理心;
R代表真實性(Realistic)：指對那些每天與顧客打交道的人來說，用戶角色是否看起來像真實人物;
S代表獨特性(Singular)：每個用戶是否是獨特的，彼此很少有相似性;
O代表目標性(Objectives)：該用戶角色是否包含與產(chǎn)品相關(guān)的高層次目標，是否包含關(guān)鍵詞來描述該目標;
N代表數(shù)量性(Number)：用戶角色的數(shù)量是否足夠少，以便設(shè)計團隊能記住每個用戶角色的姓名，以及其中的一個主要用戶角色;
A代表應(yīng)用性(Applicable)：設(shè)計團隊是否能使用用戶角色作為一種實用工具進行設(shè)計決策。

而另一個單詞，叫「Profile」，是利用已經(jīng)獲得的數(shù)據(jù)，用來勾勒用戶需求、用戶偏好的數(shù)據(jù)分析方法。
這兩個詞，都可以翻譯為「用戶畫像」，但第一種，用于產(chǎn)品用研與交互設(shè)計，第二種，用于運營與數(shù)據(jù)分析。
所以，必須要先明確用的是哪一種，考慮到亮哥的用戶結(jié)構(gòu)，我就說第二種了。
 

一。如何獲得用戶畫像

獲得用戶畫像的基礎(chǔ)，是數(shù)據(jù)。這是一句廢話，但對于一些創(chuàng)業(yè)公司來說，這是真理。
如果今天我們要分析一個人，我們會從哪些角度去分析呢？讓我們回憶一下，我們多年來填寫過的表格里都讓我們填什么：

1、姓名
2、性別
3、民族
4、戶口所在地
5、目前居住地
6、聯(lián)系方式

以上這些好像是標準要填寫的內(nèi)容，但還會碰到：

7、血型
8、星座
9、興趣愛好
10、工作經(jīng)歷
11、家庭成員
12、收入情況

甚至更多，讓我們先在這里打住。
我們通常情況下想要了解一個人，會需要知道這個人的基本信息，也就是上面1-6的部分，當(dāng)然，根據(jù)需求，可以或多可以或少，但一般不會超過1-12的部分。
而除了了解這些基本信息之外，我們還會通過和他長時間的接觸，了解到基本信息之外的部分，譬如說：

性格是外向還是內(nèi)向？
有沒有口頭禪，是什么？
空閑的時候喜歡做什么，是宅著，還是出去玩兒？
對食物有哪些偏好，愛吃甜還是愛吃辣？
好朋友多不多，是否受人歡迎？
……

諸如此類。

這些需要一段時間接觸獲得的信息，就不是基本信息，而是更接近于一些私隱和偏好信息。
今天，當(dāng)用戶越來越多的使用產(chǎn)品，我們就會逐漸提高對用戶的認知。
在這個過程中，我們通過一些手段，可以對用戶的習(xí)慣、行為、屬性貼上一系列標簽，最終，用戶可能會變成這樣：

當(dāng)我們拿到了一堆這樣的標簽之后，有啥用呢？
精細化運營。本質(zhì)上說，廣告推薦、內(nèi)容分發(fā)、活動營銷都需要這一套東西，作為基礎(chǔ)。
 

二。善用標簽

在整個畫像過程中，標簽其實是個必備的玩意兒。
說到標簽，可能很多人會有點頭痛，因為標簽到底怎么打，很多人會覺得是問題，但其實，沒那么復(fù)雜。
首先是分類。

假設(shè)，我們的運營工作是面向C端客戶的，那么我們可以先簡單的分這么幾類：

1、人屬性標簽

即，利用用戶留在系統(tǒng)的信息，我們可以為他的人屬性打上各種標簽，譬如：
男、女，這是性別分類里的標簽；90后、80后，這是年齡分類里的標簽；獅子座、射手座，這是生日分類里的標簽……

2、行為屬性標簽

即，用戶在系統(tǒng)中真實發(fā)生的行為，我們可以為行為屬性打上標簽，譬如說：
如果有消費行為，那么我們可以根據(jù)時間維度和單次消費金額或累計消費金額進行標簽分類，如：土豪是在360天內(nèi)，累積消費金額超過10萬元或單次消費金額超過1萬元的用戶。

3、社交屬性標簽

即，用戶在社會化網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)中留下的有關(guān)其社交屬性的各類標簽，譬如說：
大V是在該社區(qū)內(nèi)被超過50000人關(guān)注的用戶；萬人迷可以是因為其關(guān)注者構(gòu)成中，80%為異性所以被分到這個類型。

……

還可以繼續(xù)打其他類型的標簽。

如果簡單點兒說的話，就是標簽本身只是用來分類的一個條件，即便沒有標簽，只要你能說得清楚行為之間的關(guān)聯(lián)和所需條件的疊加，我認為問題也不大，但經(jīng)驗告訴我，真是這種情況的話，會比較制約需求的復(fù)雜度。
 

三。重在使用

我一直認為，增長黑客其實就是系統(tǒng)化的運營。

而增長黑客與大多數(shù)公司的運營之間的差距，其實就是對數(shù)據(jù)的利用，以及建立假設(shè)之后的數(shù)據(jù)驗證拿到結(jié)果的速度和持續(xù)驗證的能力。

因為，我們通過Profile去描繪出的用戶需求也好、用戶角色也好，實際上幾乎可以100%認為是滯后的。

利用這些滯后的數(shù)據(jù)，我們實際想要實現(xiàn)的是預(yù)測，否則無法獲得商機。

咱們這樣來看，一個用戶A今天在平臺上買了5斤蘋果，請問下一次該用戶什么時候會產(chǎn)生買蘋果的需求，以及如何保證他下次還在我們平臺上買蘋果？

如果僅從理論上來思考。

我們基本會有以下的思考模型：

1、聚合所有在平臺上買過水果的用戶
2、取其中連續(xù)購買超過N次的用戶（假設(shè)N=3）
3、取這些用戶每次購買的時間，并計算間隔
4、與用戶A對比，找到近似值，然后在這個時間間隔上來對A做推薦，驗證效果。

或者換個思路：

1、通過數(shù)據(jù)分析，算算看，A家有幾口人
2、計算5斤蘋果大概是多少個。
3、假設(shè)一天每個人吃一個蘋果，最多幾天吃完
4、更換假設(shè)條件，獲得不同的吃完天數(shù)
5、在不同的天數(shù)上對用戶A做推薦，驗證效果。

你會發(fā)現(xiàn)，其實預(yù)測需求比判斷需求要難的多。而在實際操作中，我相信，如果你僅僅是推薦蘋果，恐怕是不夠的，要考慮人們的決策過程，就需要更加深入去了解人性。
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