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    “剥”出来的用户角色

    文章出处:深圳市深度网络有限公司作者:深度网 人气:-发表时间:2013-01-28 14:04:00

      最近,我自己一直在做一些活动页面和移动端游戏,我渐渐意识到角色模型的重要性。角色模型,是设计产品时的指路灯,是产品经理和交互设计师的设计参考。


      创建角色模型,是在剥皮(就像剥洋葱一样,虽然会流泪,但洋葱的味道还是不错的)吗?是的,我们需要剥出用户的灵魂,然后再为这些灵魂赋予血肉,穿上外衣(人口统计学特征)。这样的话,我们会感觉用户就在我们身边,生动形象,印象深刻。仅仅剥皮是?#36824;?#30340;,我们还需要总结归类,了解用户的目标、观点?#25176;?#20026;,发现用户间的差异和共同点。


      按用户研究类型和分析方法的不同,创建角色模型有三种方法:定性人物角色、经定量验证的定性人物角色和定量人物角色。结合阿里巴巴中文站交易线用户角色模型项目,对以下创建方法进行分析: 研究方法也有很多,常用的方法有:调查问卷、用户访谈、现场观察、可用性测试、数据分析、网站流量/日志分析。交易线项目中,访谈、调查问卷和数据分析有利于发现用户的目标和观点;现场观察、网站流量/日志分析有利于了解用户的行为。


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      在创建角色模型的过程中,经常会遇到以下几个问题:


      1. 怎么利用数据进行细分?怎么看数据的规律?

      从数据中找出纬度差异,并找出造成这种差异的所有相关因素。


      2. 怎么设计调查问卷?有何纬度?

      按交易整个流程订单-管理-支付-物流和产品维度(考虑用户实际操作流程)。


      3. 怎?#33905;?#28145;访提纲?

      了解用户的哪些信息,参考用户角色划分维度问卷。


      4. 怎么进行CRM分析?见相关专题

      5. 怎么进行交叉表分析?见相关专题

      6. 怎么细分用户?

      一般来说,按用户目标细分、按使用周期来细分、用行为和观点的组合来细分。在交易线人物角色项目中,细分角色是按照驱动用户目标、行为和观点产生差异的关键因素, 如:货物来源不同,购物动机不同。


      7. 怎么初步检验细分纬度?

      细分群体可以解释已知的关键差异,如:买房目标(二手房用户和新房用户)不同,可以解释关键字搜索使用存在的差异);细分群体应该在决定功能设计、交互设计和草图方面起决定性作用。


      6. 定量验证都有哪些方法?

      数据交叉Tab分析(CRM分析、定量问卷、网站流量/日志分析)、统计式的分析。


      7. 人物角色需要哪些特征?

      参考角色模型参数,人物角色是由目标、行为和观点来驱动的,而非一些简单的人口统计特征。


      8. 人物角色模型的使用?

      开发新功能及功能改进(了解用户需求),交互设计细节(了解用户习惯)。

      创建角色模型时,需要学习的相关专题:


      1. CRM数据分析

      将某个用户的历史记?#24049;图?#20540;与他的调查问卷绑定在一起,寻找内在关联从而更好的定义或描述人物角色。其包括:交易记录、财务数据和人口统计信息三类数据。

      交易记录,显示了用户购买过哪些产品或服务,购买频率,这将强烈影响网站的目标?#25176;?#20026;,可作为用户细分的依据之一。财务数据,使用数字来测量不同人物角色的财务价值,也就能帮助确定各个人物角色的优先级别。财务数据可以与用户调?#24418;?#21367;关联在一起。人口统计信息,对于人物角色创建没有很大决定意义,人物角色是由目标、行为和观点驱动的。


      2. 网站流量分析

      两种方式:a. 寻?#31227;?#20915;定作用的行为模式,分析数据,力?#38469;?#25968;据结果和细分群体行为联系起来。b. 把个别用户的点击流和他回复的问卷绑定在一起,进一步详细分析。探索用户的各种行为,包括:入口页面(从哪里进入网站)、引用页面(从哪里来,如搜索关键字页面)、出口页面、常用路径、功能用途(访?#39318;?#22810;的内容和功能)、搜索条件、转换率、?#20013;?#26102;间和访问频率等等。


      3. 细分用户

      目标细分:用户目标如?#21512;?#36141;买房?#21360;?#24819;了解市场动态和想出售货物等;使用周期细分?#21644;?#19968;个人在不同时期是作为不同的人物角色来使用网站的;行为和观点细分:如果网站功能过多或产品类别多时,不易按目标细分,可考虑使用此种方式细分。通过行为和观点矩阵,得出的象限成为细分用户的主要依据。


      4. 定量验证

      数据交叉tab分析,分析细分纬度是否可以解释或影响存在的其他关键差异,验证细分纬度是否正确(可使用excel数据透视表)。统计式分析,计算这些细分数据的ANOVAS(方差分析),来衡量这些差异在统计上是否有意义。


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