什么是用户画像分析？创建维度＋方法，透视其价值究竟在哪？

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用户画像分析是反映企业核心客户群的想象中的个人形象。用户画像分析的写法就像个人是真实存在的一样，但同时，它们也反映了一群人的共同属性。它们是半虚构的，因为它们不是一个具体的个体，但它们的特征应该是从对现实世界的用户的观察中收集的。

用户画像分析旨在可靠而真实地反映企业期望一群人如何参与产品、服务或活动是建立一个可用软件应用的基础之一。用户配置文件推动了应用程序的组织和术语的使用。例如，菜单、功能和控件是根据用户的功能需求进行分组的。软件组织任务和任务序列的方式，以及软件的语言。它的使用取决于了解其用户是谁，以及他们如何做他们的工作。

用户画像分析在设计公司对应用程序的定制的时候也很重要。通常情况下，为每个客户定制独特的营销手段是必要的，因为企业的工作实践是独特的。该企业的工作不仅要知道特有的营销手段但还需要了解软件如何实施，尤其是如何使用他们。有了用户画像分析，就会有设计师可以根据用户的属性来进行设计。例如，如果一个任务序列对相对新手来说是新的，那么就会有一个新的任务序列。计算机用户设计可以使用向导或限制性设计的步骤顺序来指导他们。

提到用户画像分析，就不得不提到用户数据文档。他们很相近却完全不同虽然它们经常被混淆。我们可以把用户画像分析看作是一个虚构角色，它是根据用户的个人资料来描述一个合适的的用户。角色描述的是一个代表一组用户的个体。这个人有名字或者照片，它描述了这个人的个人和工作目标、技能、期望、关键任务、与其他用户的关系等。每个用户配置文件可能有一个以上的角色。用户数据档案描述的只是一个用户角色的特征范围，而不是单个虚构用户的特征。

用户画像可以从哪些维度展开分析

人口特征——年龄、性别、地点

职业经历——职称、工作年限、简况。职务说明、公司分工-

权威程度——跨业务决策流程或在业务流程中，在企业级、部门级或地区级

公司信息—行业、规模、分布，设施、结构组织

教育和培训——学位/专业，证书；专门培训，

计算机经验——平均使用率、互联网使用率。硬件使用

三、如何进行用户画像的分析与创建。

创造的角色不仅仅是一个，它反映了目标用户在产品领域内的真实行为模式、态度、技能、动机和目标。

a) 目标导向型画像分析。目标导向型角色的目的是研究用户希望利用什么流程和工作流来实现他们的目标。研究工作已经做得够多了，现在要针对目标进行设计了。

b) 基于客户的画像分析。对用户在现实生活中通常扮演的角色进行研究，可以帮助我们做出更好的产品设计决策。

c) 能够进行参与的角色设计。这个想法是通过使用角色来创建一个真正的3D用户渲染。人们越是与角色接触，并将其视为 "真实 "的角色；他们就越有可能在设计过程中考虑到这些角色，并希望用最好的产品为其服务。这些角色研究了用户的情感、心理、背景，并使其与当前的任务相关。

d）虚构角色。虚构角色不是从用户研究中产生的，而是从用户体验设计团队的经验中产生的。它要求团队根据他们过去与用户群和产品的互动进行假设，以提供一个画面。与目标导向型角色相辅相成

对于进行用户研究，角色画像分析可以很好的构建为：

一，背景调研。背景研究包括了解客户的第一步。研究行业、他们的资料、他们的竞争对手、仔细研究他们的社交媒体是研究客户的好方法，也是寻找信息时的一个良好的开始。

二，定性研究。这种研究通过进行客户访谈、当面用户测试、滑动调查和在线聊天。这是与被研究对象最直接的接触，通常可以让你获得关于你想了解的内容的最佳个人判断。

三，观察性研究。观察性研究的核心是能够看到用户在自然环境中与网站互动的结果，因为它可以向研究人员展示用户在没有指导的情况下的行为。

四，定量研究。一般的网络和数据分析，事件跟踪，漏斗报告，以及其他关于网站的统计数据，这些数据对衡量用户在网站上的互动情况很有影响。

四，使用用户画像分析将面临什么挑战

开发深入的用户画像通常需要分配大量的时间和资源，因此，企业可能会偷工减料，只进行少量的用户访谈，或者依靠小规模的用户数据集，并在此基础上进行广泛的推断，这将会导致企业的用户画像分析不准确。这就不可避免地导致了不可靠或高度推测的用户角色。更糟糕的是，工作团队不进行任何研究工作，而是根据自己的直觉或经验收集并形成用户档案。这种方式形成的角色是有问题的，因为他们的发展伴随着团队成员的内部偏见，这种偏见会预先判断或决定用户的需求。对特定用户的狭隘观察也会过度或低估某些特征。

总结

角色画像分析是虚构角色，我们可以根据研究结果创建这些角色，以表示可能以类似方式使用您的服务，产品，网站或品牌的不同用户类型。创造角色将帮助您了解用户的需求，体验，行为和目标。同时也可以帮助您摆脱困境。它可以帮助您认识到不同的人有不同的需求和期望，还可以帮助您确定要为其设计的用户。角色画像分析使设计任务变得不那么复杂，可以指导相应的构想流程，也可以帮助实现为目标用户组创建良好用户体验的目标。

与根据设计团队的偏好来设计产品，服务和解决方案相反，在许多以人为中心的设计学科中，整理研究并将数据中的某些趋势和模式拟人化已成为标准做法。因此，用户画像不是描述真实的人，而是根据从多个人收集的真实数据来构成您的角色，从而科学指导您的营销实践。

笔者曾在2019-2021年供职于某在线教育平台研发项目组，担任产品经理，负责课程内容产品的全流程开发和用户体验优化工作。在上一篇文章中，针对用户及流量进行了数据分析，对平台产品情况和用户情况有了一个概览。但是，上文中的数据并未涉及实际使用产品的用户（儿童）以及他们在使用产品过程（上课）中的行为与想法，这对于产品体验优化来说是远远不够的，需要从其他类型的数据入手，去挖掘用户需求和痛点。

1.收集后台用户反馈并进行分类整理，了解问题发生频次和严重程度。

2.观看用户上课视频，并访谈相关人员，还原问题发生场景；同时建立用户画像并进行细分，选择最具代表性的用户。

3.建立用户旅程图，结合上述数据进行需求点挖掘和分析。

4.将用户需求转化为产品需求，进行优先级排序和迭代建议。

后台用户评分+评价内容、课程录像、相关人员访谈

从本次收集到的原始评论数据中，过滤了纯好评、纯情绪化差评、刷评行为和无意义评论后，剩下保留的所有有效用户评论数一共有2262条。

从评论统计中可以得出：

将所有用户评论分为5个类型：系统BUG，系统优化、课件优化、教学优化和新需求。从下图中可以看到， 超过半数的反馈是发生在授课环节，是多数用户比较关心的。shengxueli.coM 为了还原问题发生场景，笔者追踪了相关评论对应的授课视频录像，并访谈了当时授课的老师以及客服人员，综合这些信息对一些有代表性的问题作出分析。

在观看课程录像的过程中，笔者还注意到：即使是被分配到同一节课上的孩子（年龄段一致），也存在着许多属性差异。这些差异会直接或间接地影响他们的上课体验。例如：

显然，为每一种不同的属性都构造一个用户画像会非常繁琐而收效甚微，我们最终还是会立足于一个典型用户，为Ta进行设计。因此笔者的想法是，可以列举出比较重要的用户特征维度，然后根据这些维度去构造一个最具覆盖性的用户画像，作为典型用户。

根据笔者所观察到的，试列出如下用户特征维度：

其实，仔细观察可以发现，这些维度的两极，分别可以对应“最容易完成学习任务的用户”和“最难完成学习任务的用户”。这个推测也可以在课程录像中得到验证。

此时我们就可以构造出一名用户Jerry，Jerry会是一名难以顺利完成学习任务的用户。如果连他都能够高效顺畅地完成整个教学流程，那么其他人也容易满足。

我们试着将构造出的典型用户画像和前面的用户反馈问题，用用户旅程图的方式来整合在一起，这样可以更直观地理解用户在使用产品时的行为和感受，有利于需求挖掘。

在上图中可以看到，用户在整个产品体验流程环节中，整体的情绪体验基本是逐渐向上的，但是在课中环节，由于耗时长、流程复杂，且实际用户变成了儿童，他们在与设备交互时可能会遇到更多障碍，特别是当无法很好地表达困难并进行求助时，容易产生很大的挫败情绪，直接影响上课效果，也让家长用户对我们的产品和服务感到不满，进而影响转化率。

因此，我们需要重点关注课中环节时的用户需求。此外，通过上面的分析我们可以发现，课中环节中的很多痛点来源于课前环节缺乏对于学生实际数学能力的测评，仅按照年龄来进行课程推荐，导致一部分学生匹配到了并不适合他们当前水平的课程，造成了后续的很多问题。

经过上面所有环节的整理，我们已经获得了大量的用户需求。当面对众多需求的时候，如果不加思索就立即建立任务去执行，只会导致人力、物力与时间成本投入的浪费，也会极大地挫伤开发小伙伴们的积极性。因此，在提出行动计划与建议之前，还需要对需求进行一下优先级排序，找到当前最需要去解决的问题才是当务之急。

通常来说，可以从用户量和频率、开发难度和效果两个四象限排序法对需求进行排序。

用户量大+高频是最重要且最紧急的问题，需要优先解决。

用户量大+低频属于用户关注的问题，应该排第二。

用户量小+高频属于少部分用户关注的问题，可以优先解决重点问题之后再去考虑。

用户量小+低频属于最末端的需求，即当前并不紧急也不是很重要的，可以先记录搁置，之后再观察是否需要做调整。

见效快+开发难度低作为早期优先、快速迭代的功能；

见效快+开发难度高作为成长期迭代的功能；

见效低+开发难度低作为适度创新的功能；

见效低+开发难度高作为可能是机会的功能。

产品当前处于成长阶段，在积累了一大批稳定用户后，为了在留住这批用户的同时还能拉新，应该不断优化核心用户体验，渐少用户流失率。即应当重点关注见效快+开发难度高与见效快+开发难度低的需求，其次再关注见效低+开发难度低与见效低+开发难度高的需求。

优先级分为5档：高、较高、一般、较低、低

当面对浩如烟海纷繁复杂的用户反馈时，我们需要有一套方法去化繁为简，剔除伪需求，提炼出真需求作为产品迭代的重点和方向。在这个过程中，我们将越来越了解用户，同时对自己的产品定位也越来越清晰。在线教育产品的发展初期，用户的上课体验是优化的核心重点，只有在这个环节提供足够的用户价值，产品才能持续稳步地发展。

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