app用户研究

编辑导读：每个在互联网工作的人，对“用户画像”这个词熟悉得不能再熟悉。用好用户画像，能够快速找到目标用户，利于产品设计。本文将从六个方面，围绕用户画像展开分析，希望对你有帮助。企业在定义产品和服务的功能时，首先要明确其使用者是谁。任何一类产品不可能是针对所有人，也不可能是针对某一个人，一定是针对某一个或某几个特定人群。这些人群就是我们的目标群体，找到这类用户，第一件事就是要对用户进行画像。一、认识用户用户画像和目标人群分类帮助我们在脑海中建立并累积用户的形象，这个形象越具体、越生动，就越有作用。如何把用户形象建立起来？怎样才能使用户形象更有利于产品设计？爱整洁，注重养生的北京阿姨——冰箱可用性测试调研。这类人群对于冰箱在实际中的使用要求很高，对冰箱的整洁度、食物的保鲜程度都有明确的高要求，属于冰箱产品的重度使用人群。紧跟时代，喜欢分享的上海老克勒——通讯三网融合用户研究。紧跟时代的上海老克勒，年纪虽大，但却喜欢在线上线下和他人分享新见闻。网购经验丰富，个性化诉求鲜明的深圳青年——电商平台用户研究。在实际的用户访谈中，发现这类人群生活节奏快、重度依赖网购。即便有些收入不高，但却愿意在某些事情上花钱不菲。比如深圳某餐厅的服务人员，他们会养宠物，并且愿意为宠物买智能化的宠物卫士机，或者摄像头来监看它们。以上三类人群是在实地调研中，真正地和用户进行交互，才能看到的鲜活个体。他们身上所具有的典型特征和个性化诉求，经过固化和提炼，可以从中挖掘出用户需求，对产品设计很有启发。所以在日常的工作和调研之中，积累各种各样的用户形象是非常重要的。二、为什么要认识“用户”以用户为中心的产品设计路线图以用户为中心的产品设计路线图从用户入手，第一步确定产品的目标人群，随后进入到用户画像，在形成用户画像之后，进行用户需求挖掘和分析。下一步，根据挖掘出的用户的形象和需求，导出产品概念。但需要注意的是，这个概念是站在用户角度导出的，而实际研究中不能只看一个角度的建议，还要参考竞品和相关新技术的应用。同时还要考虑环境因素，整个宏观环境下，人们需求变迁的趋势会影响未来或者现阶段的用户需求。最后一步形成概念，进行概念验证和概念输出。三、认识用户画像persona指针对产品目标群体真实特征的勾勒，是真实用户的综合原型。对真实用户的性格、喜好、行为、需求等特征进行挖掘提取，要素抽象综合成为一组对典型产品使用者的描述。对用户的群体特征、心理认知、行为和需求进行细分，去定义用户画像。但需要注意的是：1. 用户画像不是用户细分用户细分是根据市场销售的数据，依据用户的年龄、性别、职业和家庭结构去细分，更多是为了解释现在的销售情况。用户画像关注的是用户是一个什么样的人，从而为他设计产品。所以用户画像不是用户细分，用户画像更关注抽象出来的一个形象。2. 用户画像不是平均用户用户画像并不是为了得到一组能精确代表多少比例用户的定性数据，而是通过关注、研究用户的目标与行为模式，帮助我们识别、聚焦于目标用户群。3. 用户画像不是真实用户我们需要重点关注的，其实是用户需要什么、想做什么，通过描述他们的目标和行为特点，帮助我们分析需求、设计产品。如果把Persona（用户画像）拆开来看，Persona有几个基本要素：P-基本性Primary:用户角色是否基于对真实用户的情景访谈。E-同理性Empathy：用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否能引起同理心。R-真实性Realistic:对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物。S-独特性Singular：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。O-目标性Objectives：该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标。N-数量性Number:用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色。A-应用性Applicable:设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策。四、用户画像的分类维度1. 基本属性对真实用户的性格、喜好、行为、需求等特征挖掘提取。比如，性别、年龄、收入、学历、职业、居住地、住房类型、家庭结构等。2. 心理属性经过验证，创建出具有相似特征用户群体心智模型。比如，兴趣爱好、心理需求、生活价值观、消费态度、媒体态度、品牌认知等。3. 行为属性对用户的群体特征、心理认知、行为和需求进行细分，去定义用户画像。比如，休闲娱乐、生活方式、信息获取、消费方式、使用行为等。我们来看一个插座创新研究项目的用户画像分类。插座是家庭电器化的产物，因为墙面插孔不够多，电器位置不合适，电线不够长，所以出现了插座这个产品。项目组人员以具体使用情景为切入点，让用户在场景中演绎真实使用情况，包含他们的工作情况、兴趣爱好、消费方式等，搜集了用户的基本属性、心理属性和行为属性，了解不同人群使用插座的需求与痛点及完整的使用行为地图。最终，将目标人群的用户画像分为四类：持家安全控、前卫小资派、基础使用族和技术达人。五、用户画像发挥着什么样的作用1. 帮助产品定位做产品的用户研究，可以通过市场数据推论到产品的定位人群，但是知道了定位人群大概是什么样的人，仍然不知道他们和其他类型的人的需求差异在哪。实际上只有通过用户画像，真正了解用户是什么样的人，他需要什么，才能够确定产品的定位，包括功能定位、市场定位，这些应该从用户的角度出发。2. 团队交流沟通当团队在沟通产品的方向和设计概念的时候，如果就产品说产品，很容易会陷入一种难以达成一致的状况，对产品的定位也没有办法有效的沟通。实际上用户画像就是一个比较好的沟通机制，因为这是一个人的形象。不管是研发、设计还是运营，都是要把产品做好，卖给这样的一群人。3. 达成共识当有了用户画像这个工具之后，对于目标比较容易达成一致。当大家有争论的时候，可以把用户画像作为一个中间的、沟通的渠道来告诉大家，我们要卖的用户他是这样子的。如果大家对此有一致的了解，在对于产品具体要怎么样做抉择，方向是什么样的就比较容易去讨论，使设计意见比较快地达成共识。4. 衡量设计效率当我们有了目标用户的画像，会清晰的知道要找谁去测试产品设计，而不是盲目地在大街上随便抓一群人，或者不考虑用户特点随机抽样一群人来测。随机抽样一群人来测，可能产品功能概念能不能被接受是相对没有那么准确的，只有把产品给目标用户去测，才能够有效的验证设计是否可行。5. 产品助力用户画像可以助力市场营销和销售规划等其它工作，是一个比较有用的工具。六、用户画像何时发挥最大作用1. 目标用户离产品设计师越遥远、越陌生，用户画像越有用当设计师不了解用户的时候，Persona能发挥非常大的作用。比如给航空的空管系统做界面设计，虽然设计师从界面设计的角度，知道什么样的设计是好用的，却不知道真实的航空管控人员，他们每天是怎么工作的，什么样的界面更便于他们高效地工作。这个时候航空管控人员的persona对设计师是非常有用的，设计师会理解这个岗位，他会考虑哪些是影响用户工作的关键因素，以及用户的工作状态是什么样的，效率、安全性、准确性哪些是用户更关注的。所以当设计师离用户越远的时候，persona就越有用。2. 团队越大、跨职能部门沟通成本越高，用户画像越有用当一个项目或者一个产品需要多个职能部门或者不同的团队进行协作，persona可以极大的降低沟通成本。比如要运营一个健身房，就要考虑：哪些人比较有可能买私教课？收费课程应该如何安排？哪些人会买私教课？针对这个问题，首先要把健身房里面的人进行分类，才能找出哪一类人会买私教课。分类有两个维度：一是支付的意愿；二是健身的频率。以支付的意愿和健身的频率划分出两个轴，第一类是两者都很高，这种是非常喜欢健身的人群；第二类是支付意愿很高，健身频率很低，属于有钱没闲的一类人；第三类是健身频率很高，支付意愿很低，这类人出于身体的状况是需要健身的；第四类是健身频率很低，支付意愿也很低。根据用户画像的结果，私教课该向哪一类人群进行推销就很明了了。用户画像的研究还可以进一步延伸。比如何时推销课程效果最好、哪些地方会让会员不愿意来健身房、健身过程中有哪些可能的盈利机会点等。总之，用户画像不仅可以帮助我们了解用户的需求、体验、行为和目标，还可以帮助我们识别出到底哪些用户对我们感兴趣，使我们的设计任务更加高效，帮助我们为目标用户创建更加良好的用户体验。本文由 @伊飒尔UXD 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。

在日益注重用户体验的今天，用户研究越来越被公司所注重。用户研究在于通过一定方式对用户进行洞察了解，给出相关建议方案，从而帮助产品进行更好的设计。在日益注重用户体验的今天，用户研究越来越被公司所注重。用户研究在于通过一定方式对用户进行洞察了解，给出相关建议方案，从而帮助产品进行更好的设计。作为一个设计师，自去年开始我就逐步在所负责的项目中融入了相关的研究工作，但我发现实际操作过程与常规流程还是有着一定的差异，所以在这里做一个阶段性的总结：用户研究的重要性用户研究的常规工作流程大厂与中小厂的流程差异一、用户研究的重要性设计师常常会遇到的一种情况就是：设计是比较情感主观化的东西，没办法量化地表明自己的观点（产品经理同，但是比设计师所处环境还是会好一点，毕竟产品经理工作有很多还是可以量化的）。而用户研究就是一种很好的佐证手段。当设计不知从何下手时，正确的用户研究能告诉你用户渴望的、需要的是什么。相信大家对著名的UCD设计理念“以用户为中心而设计”耳熟能详，而用户研究就是为了更好的帮助UCD理念在产品上的落实。产品设计前期，用户研究可以帮助调研用户的需求，了解用户真正想要的东西，来明确自身产品的目标。产品研发中期，收集调研用户在使用相关产品时的行为数据，数据能反应人的行为，可以帮助了解到用户的使用动机。产品上线之后，用户研究可以快速知晓产品在市场上的整体反响，以及用户的满意度，帮助产品更好的进行后续迭代。所以用户研究其实并不单独存在于项目某个阶段，而是一直存在于整个项目过程。只要有需求，就可以随时进行研究工作。二、用户研究的工作流程主要流程包括：获取研究需求 – 确定研究内容 – 确定研究方案 – 研究方案执行 – 输出研究结果。1. 获取研究需求一般需求来自于两方面：来自市场运营、用户、产品经理、设计师等其他岗位职能。来自于研究人员本身。其他岗位职能提出需求，通常来源于日常工作中碰到的疑难问题或用户反馈转达。优点是：需求覆盖范围广，更切合用户角度。缺点是：由于需求方对用户研究的不了解，导致需求概念的模糊甚至伪需求。而研究人员提出的需求更要求研究人员拥有自身的主动性，这样可以使用户研究更主动的加入到产品设计的过程中，主动提供价值，而不是被动等待。2. 确定研究内容工作中常会接收到一些概念模糊的需求，因此需要对接收到的需求进行判定和分析。若是伪需求或一些无法满足的需求可以直接委婉拒绝。对于一些模糊的需求，则需要研究人员与需求方进行进一步的沟通，去了解清楚其真正的需求是什么。举个例子：同样的一个需求，需求方过来可能就跟你说了一句话，“我想知道用户的满意度。”面对不同的需求提出方，就会有不同的研究方向。公司管理层，可能更希望知道的是产品上线后用户的整体反响；产品经理，可能比较想知道用户对于目前功能、逻辑等的使用是否认同；设计师，会更想知道用户对于产品整体UI界面风格是否喜爱，以及一些交互的体验是否满意。所以确定研究内容是为了了解需求方的真实意图，避免研究从一开始就走错了方向。3. 确定研究方案曾经在林敏老师的朋友圈看到过这样一段话：用研最难的是制定研究方案，也就是方法的组合形式。方案靠谱了，数据才有可能靠谱，然后结论才有可能靠谱。研究方法有很多，有定性的有定量的。定性有访谈法、观察法、情绪板、卡片分类等。定量有问卷调研、流量日志、实验等等。研究方案就是要在这么多种方法中进行排列组合，组合成最适合这次研究内容的方案。这就需要熟知各类研究方法的特点。之前在公众号上也发布过一些研究方案案例：用研练习题 | 定性用户画像的创建用研练习题 | APP可用性测试案例用研练习题 | 定量研究方法案例用研练习题 | 定性研究方法案例4. 研究方案执行方案的执行包含前期执行准备、中期实操数据采集以及后期对所采集数据的整理分析。一般来说，只要熟读方案文档即可明白相关关键点，按照方案执行就不会有什么大问题。后期数据分析则可能会需要运用到一些相关的数据分析方法，甚至专业的统计学知识。5. 输出研究结果最后需要做的就是拽写一份研究报告，用于对相关人员的结论分享，同时也是对上层领导的工作汇报。很多初学用研的下意识会去网上查询有没有报告模板（因为我当初也是这样￣□￣）。但其实研究方案的不同，可能需要输出形式不同的研究报告。老师告诉我，其实并没有什么绝对的报告模板，只需要整理好逻辑，将研究获取的统计数据、分析过程、分析结果、给需求方的相关建议等写明白就可以了。三、大厂与中小厂的流程差异当前很多的大厂都会设有独立的用户研究岗位甚至部门，而在一般的中小型互联网公司中，并不会细分用户研究岗，更多的是由产品经理或设计师担任着这份工作，这时候用户研究更多的是一种职能。因为公司规模、人员等等的限制，流程也产生了一定差异。差异主要在需求来源和成本限制两方面。1. 需求来源小厂通常会处于一个比较尴尬的情况，就是没有人来提出用研需求。这主要是因为公司内其他岗位对用户研究的了解不足，碰到问题很多都不知道可以通过用户研究的方式去解决。此时就需要产品经理及设计师主动提出需求，然后进行相关研究。另一方面，还可以在公司内部对用研的重要性进行一定的宣传推广，促进其他职能对用研的了解。2. 成本限制在研究过程中有时候需要投入一定研究成本，通常用于对配合参与研究的用户进行奖励和补贴。在一些大规模的行业研究中更是需要大量的资金支持。小厂不似大厂那么“壕”，基本上不可能对用户研究投入这么多研究资金。同时在时间上，中小厂公司的项目通常比较赶，更希望能在越短的时间内完成相关研究。3. 解决办法由于成本的限制，在一些大型的研究中可以寻找第三方数据的帮助。很多大厂每年都会输出一些用研报告。直接从这些报告中获取一些有用的信息，将获取数据的过程简化。还有一些常见的web和APP分析平台也是获取数据分析的一种路径。比如，公司正考虑研发一款主要针对00后用户群的产品，需要了解00后的特征、喜好。00后用户群人数众多，对于中小型公司承担不起这么大的研究份量。研究人员就可以去找其他大厂做过的一些研究报告。阿里、腾讯、IBM等机构之前都有发布过00后相关的研究报告，获取里面的一些数据及结论，结合自己公司再进行整理分析。而对于一些只针对公司自己产品的用户研究，不可能借助第三方的研究数据。在产品的开发前期就有意识的进行一些数据埋点工作，这样在平时就可以累积一定的用户数据，在研究时可以对以往所获得过的产品数据进行整理分析，也就节约了一部分的收集时间。资金成本方面可以采用对参与者进行小礼品感谢，或者提供APP内消费优惠券等形式来控制成本。最后用户研究是辅助产品设计的一种很好的手段，其研究结果是一种参考，也是对产品设计初期假设的一种验证。可以使设计做到有理有据，有形之中也增添了设计的说服力。作者：『夜。本文由 @『夜。 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自 Unsplash，基于CC0协议

近期新型冠状病毒疫情严重，各行各业受到不同程度的影响，反映到股票市场，行情发生了相对剧烈的震荡。跌宕起伏的股市获得了人们的更多关注，吸引了一大批想要入市的新股民，相应的第三方证券服务应用下载量也出现了短期的较大增幅。作为同样是股市小白的笔者，尝试对“同花顺APP”进行产品分析。同花顺APP多年来作为移动端第三方证券服务应用无可争议的流量霸主，拥有全网最多的活跃用户，平台内容不止局限于股票交易和行情资讯，在产品多年的更新迭代过程中，新增了智能投顾、分析工具、基金销售、模拟炒股等功能，逐渐有发展为一站式个人投资者的全方位金融服务平台的趋势，成为业界同类产品的发展风向标。本系列文章主要以新用户的使用体验角度，从市场、用户、功能等方面进行分析，参考了多位前辈的相关文章结论，并在最后从个人角度对同花顺APP部分功能的提出优化建议，作为产品新人可能有诸多考虑不周的地方，还望各位前辈多多包涵，不吝赐教。一、产品概况1. 体验环境体验机型：Smartisan 坚果 pro 2系统版本：Smartisan OS 6.7.1APP版本：9.88.03体验时间：2020.032. 产品简介名称：同花顺炒股票类型：金融理财，炒股软件slogan：让投资变得更简单定位：一款功能强大、资讯丰富的免费炒股软件二、市场分析1. 宏观市场：股市人人都是产品经理作者“宁缺一十三”在其公开文章《同花顺APP产品分析：如何优化基础功能以及社区模块》中，主要基于MobData研究院和易观千帆的统计数据，对同花顺APP的市场边界和空间进行了详细的分析，得出了令人信服的分析结论。但文章中主要使用了2018年及以前的统计数据，虽然客观上说一年的时间市场情况不太会出现颠覆性的变化，但考虑到数据时效性和结论严谨性，本文选择补充2018年11月至今的部分数据进行验证。（1）活跃股民数量，与股市大盘走势息息相关。（2）同花顺针对所有有效炒股人群，不仅限于活跃股民。百度指数可以很好地反映关键词的热度：同花顺与股票股市搜索指数变化趋势基本一致，三者的总体变化趋势与大盘指数变化密切相关：自2018.11.1至今，搜索指数出现短期暴增的时间段，大盘指数往往也发生了剧烈变动。2018.11.1-2020.3.9上证指数与同花顺、股票、股市搜索指数组合图例如相关百度指数在2020年春节前后出现短期暴增，而这段时间由于新冠病毒疫情影响，大盘指数出现暴跌。后续指数虽未持续高位，但平均水平也比疫情爆发之前有明显提高，且持续中小幅度波动，与近期大盘指数波动相对较大的态势相符。2020.1.1-2020.3.9上证指数与同花顺、股票、股市搜索指数组合图百度指数与大盘走势之间的关联，主要取决于用户的心态。当大盘形式向好，或出现较为明显波动时，股票关注者认为有利可图，受投机心理的驱使，部分未入市的新股民和暂时锁仓的老股民开始行动，借助同花顺这类专业软件进行股票交易操作。以本次新冠疫情对股市的影响为例，大众媒体的高曝光度（如3.6星期六天地板，迅速登上微博热搜榜，引起广泛关注），吸引了一大批新股民入场，同时老股民也借助这段时间的大盘异动，进行股票交易操作。对于有效炒股人群，参与股票交易基本都要借助于各种股票交易软件，主要区别在于软件的使用偏好和使用频率。以上分析符合1、2两条结论。（3）股市成交量受活跃股民减少的影响较小，股民有较高粘性根据同花顺IFind的统计数据，2015年股灾以来，大盘指标持续下跌，活跃股民数量不断下降，但日均交易额却没有明显的下降，反而相对平稳，整体上有小幅下降。2019年初和2020年初的较大涨幅，也与大盘异动相互印证。同花顺IFind-中国股票市场日均交易额统计图这在一定程度上说明，除去部分长期价值投资的佛系散户和短期入场的投机者外，核心炒股人群具有很高的粘性，不会因为行情的变动而对交易频率和交易总量产生太大影响。（4）2018年全国自然人投资者1.4亿，证券服务APP活跃用户1.1亿根据中国证券登记结算有限公司统计：截止到2020年1月，投资者数量已达1.6亿。而2019年证券服务应用APP活跃用户数接近1.3亿。二者相差的3千万用户，包含了统计上的重复数据以及部分对手机APP不信任或不习惯的投资者（以老年人居多），排除这部分之后的数据误差可以接受。根据以上数据，可以大致估算当前同花顺APP的市场空间为1.3亿中国股民，同比增加0.2亿。2. 微观市场：证券服务APP根据易观千帆的统计数据，2020.02，证券服务应用月榜前五名分别为同花顺、东方财富（领先版）、大智慧、涨乐财富通和国泰君安君弘，其中同花顺以3646.9万活跃人数高居榜首，比后四位的总和还要多，地位不言而喻。增幅方面，五款APP活跃人数环比增幅均在15％以上，这与2月份股市的剧烈变动有直接影响，同样也印证了宏观市场分析部分的结论。但在应用月度总榜方面，五款APP的排名均在百名开外（同花顺刚好100），且排名间隔大，也从侧面反映出证券市场相对小众，还有很大的市场空间。易观千帆-2020.02应用月度TOP榜在金融应用领域，活跃人数月榜前30仅占四席，且排名相对靠后，这与目前的用户体量、使用场景和使用效率等因素有关。但从环比增幅来看，证券服务应用与整体飘绿的大环境相比恰好相反，平均15％的涨幅与其他金融类应用形成鲜明对比。这一现象的原因主要与现实中全民自我隔离停工封城等导致转账交易需求急剧下降有关，另外在一定意义上也表明人们的注意力与资金部分转入证券市场，造成了这类应用的短期活跃大增幅。易观千帆-金融领域应用月度TOP榜根据MobData《2018中国股民图鉴》的统计数据，七成网民手机中仅安装一款股票APP，偏好使用固定一款APP。但依然有三成股民手机里会有两款及以上的炒股APP，通过实际调研发现主要原因有两个：2015年开始证监会整顿规范券商和第三方股票软件的合规性，大部分券商切断与第三方股票软件的交易接口，这部分券商的开户股民只能通过券商自研的软件交易，由于转移成本的原因，部分股民会在第三方软件基础上再安装券商交易软件，而没有完全转移到券商自研软件上（券商自研软件往往体验不够好）。部分股民对体验的要求较高，会选择安装两款甚至以上同类竞品软件，分别使用各自的部分功能（比如使用同花顺看行情，使用东方财富/雪球看资讯和社区交流），竞品软件间的各自竞争优势是出现这一现象的前提。本质上说，用户选择使用几款APP，取决于自身需求（交易、行情、资讯等）是否被更好地满足。总体来说，同花顺APP在移动端证券服务应用领域中拥有活跃用户数的绝对优势，是发展的核心资源，同时也要在保证自身优势服务的同时，尽量弥补短板，缩短与竞品的差距三、用户分析1. 用户画像对于中国股民的特点，根据MobData《2018中国股民图鉴》的调查数据，我们可以获得比较直观的群体特征：股民中，近七成为男性，25岁以上的成年人为主要群体，其中35岁以上的中老年人炒股热情非常高。学历层面，本科学历者过半，这与我国教育制度的发展联系密切，也反映出股民素质相对较高。股民职业分布上，企业 白领过半，但政府及企事业单位人员最支持股市发展，个中原因与这类人员的特殊地位有关，不必多言。家庭情况方面，已婚有孩股民参与度更高，尤以初高中孩子家长为甚，可以看出一个稳定的家庭是股民投身股市的“坚强后盾”。再看财产收入情况，高收入、有房有车的股民占比和参与度都更高。两个方面的数据刚好互相印证，再结合上半部分年龄职业分布状况，典型用户画像已经呼之欲出，且与我们日常认知较为吻合。最后再看股民的地域分布状况。全国来看股民主要分布在东部沿海及中部人口较多经济发展较好的省份。再看城市层面，中高级别城市居民多，上海居民表现突出。数据情况与上面收入财产方面的数据互相印证。结合以上数据，一份中国股民用户画像可以清晰地展现出来：葛韭菜，40岁中年男性，本科学历，某一线城市事业单位人员，有房有车有家庭，月收入15k。最大的优点是有超强的抗压能力；缺点是记性不好，好了伤疤忘了疼；最大的爱好是站在天台上用手机刷同花顺。注：作者“宁缺一十三”在其文章《同花顺APP产品分析：如何优化基础功能以及社区模块 》中，将同花顺运营数据与《2018中国股民图鉴》数据进行比对分析，得出二者数据高度重合的结论。故不再重复分析，有兴趣的读者可移步原文阅读。2. 群体分类“同花顺针对所有有效炒股人群，不仅限于活跃股民”。上文中国股民用户画像的描述，更符合活跃股民的特征，无法作为”所有有效炒股人群“的代表。物以类聚人以群分，划分用户群体的维度有很多，个人倾向于按照需求进行划分，主要分为以下四种：1）韭菜种子（准股民）特点：有理财意识，想炒股但不清楚如何操作，愿意从0开始学习炒股。以大学生和职场新人为代表，素质较高学习意愿强，但资金较少。需求：希望通过app学习炒股知识，掌握入门技巧，发展成自己能掌握的理财方式，然后考虑投入资金实战。这部分用户更关注app的交互体验和辅助学习功能，比如同花顺app的模拟炒股和问财机器人。2）新韭菜（新股民）特点：有一定的炒股经验，但尚未形成自己的理论，往往根据自己的简单分析或KOL们的分析建议进行股票交易。以典型的上班族为代表，利用碎片化的时间炒股，是炒股app占比最大的一类用户，主要有短线和长线两类。需求：炒短线的用户主要关注app技术面的内容，如行情页的基本数据和k线指标等；炒长线的用户主要关注app基本面的内容，如大盘行情和相关资讯信息等。3）老韭菜（老股民）特点：在股市摸爬滚打，积累多年炒股经验，总结出自己的一套理论体系，对股市比较了解。相对来说中年男性占比较高，相关从业人员也可以归为这一类。需求：希望通过app方便地了解行情资讯以及交易情绪，有一定的社交需求，喜欢在社区发表看法观点，创作ugc内容。4）韭菜花（股票KOL）特点：把股票作为内容创作核心，通过输出行情分析等内容创作，打造自身IP，获得粉丝和影响力，并进行流量变现。这类用户不止包括个人用户，也包括各类股票媒体和自媒体需求：对炒股app的社区功能和活跃用户量级更加关注，希望通过打造自身IP，提供收费咨询服务或运营自己的粉丝群，获得更多收益和影响力。2. 用户的成长性（用户群体的流动性）每个股民都是从新手小白一步步成长起来的，用户的成长性反映为用户群体的流动性。新人通过学习基础知识和模拟炒股，对交易逐渐熟悉，开始投入真金白银，成为新股民；在股市摸爬滚打，经历起伏，逐渐成长为老股民；有些老股民喜欢将自己的行情分析见解发布在ugc社区，并喜欢与大家讨论交流，逐渐积累了自己的粉丝群……股票市场风云变化，每天都有心灰意冷的退市股民，也有满怀热情的入市股民。股民在任何阶段都有可能以各种原因退市（暂时性退市为主），但重新入市的可能性较高，主要受到股票市场变化的影响，炒股软件的用户体验影响反而处在相对被动的地位。即股市变动对股民的吸引是股民使用炒股软件的必要前提。除了暂时性的退市入市带来的相对平稳的流量波动，股民体量总体上呈现上升趋势，主要得益于理财观念的传播和社会总体教育水平的提高，越来越多的人（特别是年轻人）把股票作为重要的理财手段。仅2019年一年，全国自然人投资者新增2千万，增长迅速。基于以上分析，炒股软件想要做到持续的拉新和高效的留存促活，持续增长的准股民和新股民群体显得尤为重要。如何在新人的懵懂期提供优质的新人引导服务，培养用户对产品的信任，同时提高股民对股市和炒股软件的粘性，增加用户的转移成本，并能不断满足股民成长过程中产生的各种需求，是同花顺等炒股理财类APP获得长期稳定用户增长面临的重要问题。（退一步说，如果无法满足所有需求，用户流失在所难免，那么努力做到能最好满足部分需求，使得用户在使用其他APP时保留同花顺，将用户流失转变为部分注意力流失）本文由@李海得 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，不得转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议

本文展示了使用在线访谈、桌面研究的研究方法，调研知识付费领域用户的典型特征的过程。一、知识付费领域用户研究方案1. 研究目的通过对重度知识付费领域用户的调研，了解用户需求点；通过调研了解重度知识付费用户的典型特征；通过总结调研结果，定位后期产品规划定位。2. 研究方法3. 用户招募通过前期桌面研究发现，性别因素并不会影响用户知识学习的热情，则在做受访者配比时，性别因素不做主要筛查范围。4. 研究局限性说明用户范围局限性，本次用户选择不能覆盖所有重度知识付费用户，调研的结果不能覆盖所有用户特征。研究方法局限性，在线访谈不同于面对面访谈，受访者的真实情绪反应不能准确把握，受访过程中，受访者提供的信息与实际情况存在偏差。二、用户访谈提纲三、知识付费-前期调研1. 调研目的通过桌面研究，了解现在知识付费类用户需求，为后期的访谈提供基础信息输入。2. 调研内容2.1 知识付费类群体特征关注知识付费内容群体，主要集中于北京、广州、上海等一线城市。知识付费群体年龄分布大概在26-35年龄段，性别因素对知识付费群体的影响较小。2.2 知识付费类群体显性需求知识付费用户的显性需求：提升能力、学习方法论、课程品质；知识付费用户的心理诉求&特征：乐观，对未来充满希望、通过学习缓解心理焦虑。3. 总结知识付费用户主要集中于一线城市，一线城市的工作竞争压力，会驱使用户通过外部的课程学习：一方面学习工作的方法论提升自我能力；另一方面通过学习的过程缓解外界压力导致的内部心理压力。知识付费用户年龄段在26-35岁，正处于事业上升期，会关注所学习内容的质量与品质，通过学习搭建自己的方法论，提升工作能力。四、用户调研结果1. 访谈记录整理本期调研主要从5个维度出发对重度知识付费用户进行访谈调研，“心理特征”维度主要从以上维度的反馈结果对用户心理进行侧写描绘，同时各维度信息收集目的如下：人口特征：用户基本社会属性，通过对基本社会属性采集为之后信息判断提供基础信息依据；消费能力：判断用户在线学习付费支出占月收入比例；行为特征：行为是用户心理的显性展示，同时通过行为特征定位目标用户的学习习惯；用户态度：开放性问题，用于了解用户对知识付费行为的态度、观点、看法，此模块结合“行为特征”模块交叉分析，判断用户的“心理特征”；心理特征：通过以上维度信息的交叉分析，相互验证，得出各类用户的心理侧写。2. 用户特征分析2.1 重度用户特征通过本次访谈信息采集，可以将重度付费用户分为“短线效率型用户”、“稳重、计划型用户”、“社交陪伴型用户”三类用户。通过对信息的归类，对这三种类型的用户进行用户故事描述，分别如下：1）短线效率型用户学习动机标签：效率、问题解决、实用性、效果。基本属性：27-28岁、职场新人、碎片化学习。小A在一家互联网公司做技术开发，到现在已经从学校毕业3年，由于工作的原因，在系统开发过程中碰到难题后，就百度查询一些网络上针对自己遇到的技术难题的技术解决方案，也会在CSDN、51CTO等网站查看相关技术解决方案类文章。通过在线查询、阅读的方式，可以很方便地解决工作中碰到难题，效率很高。为了提升自己的技术能力，自己也会在腾讯课堂报名付费课程进行在线学习，每天下班之后会进行在线课程学习。小A感觉视频播放过程中，倍速播放功能很实用，通过倍速播放，可以提高学习进度，很快抓住课程中自己感兴趣的内容，学习效率很高。2）稳重、计划型用户学习动机标签：质量、方法论、学习路径、知识积累。基本属性：28-32岁、职业上升期、规划学习路径。小B是一位互联网产品经理，已经有4年的工作经验，从开始到现在已经经历了不少的项目经验，在岗位上积累的自己工作方法论。现在正处于小B的职业上升期，为了成功转管理岗位，小B为自己制定了一套学习路径，报名了产品P3课程，下班或者周末闲暇的时候，小B会在线学习2个小时。小B经常使用笔记功能，记录自己学习过程中的知识点，如果有其他的灵感，也会记录到笔记中。小B觉得笔记功能很好用，通过笔记功能可以记录自己的学习路径，方便后续查阅复习，将学习到的方法论可以运用到实际工作中，进而总结出属于自己的一套工作方法论。3）社交陪伴型用户学习动机标签：陪伴、自我实现、社交互动。基本属性：24-26岁、职场小白、喜欢分享、社交互动。小C刚从学校毕业，在一家互联网公司做产品经理，小C的学习动机比较强，在上下班的通勤过程中，小C会使用得到APP听书。平时也会在“人人都是产品经理”网站投稿文章，与网友进行互动交流。最近小C报名了产品课程，在学习过程中，小C觉得很适合自己，在线学习的同时还可以和报名课程的同学在微信群交流，分享自己的学习经验，有疑问也会在社群中和同学们交流。在相互学习交流分享的过程中，小C感觉这样的学习形式提高了自己的学习动力，在学习同时可以结交志同道合的朋友。2.2 典型用户特征3. 研究结果通过本次调研，将用户学习需求、习惯、诉求，本次对产品功能&内容规划上，作出以下判断：本文由 @大白兔 原创发布于人人都是产品经理 ，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash, 基于CC0协议

中国运动大数据行业用户洞察中国运动大数据行业用户调研说明研究目的及内容《2018年中国运动大数据行业报告》是通过艾瑞iClick在线调研社区，利用定量研究方法，对国内运动健身人群的运动偏好、对待运动大数据服务产品的态度及未来购买意愿等内容的在线调查及研究。以期为关注运动健身行业及运动大数据产品发展的企业及从业者提供有价值的参考依据。调研样本说明中国运动健身人群画像越高认知的人群越喜爱运动健身并愿意以健康管理为目的为智能设备买单；越专业的用户越愿意实时调整运动状态。日常运动偏好日常运动情况概览：运动健身项目中，户外慢跑仍最受用户青睐根据调研结果，在国内运动健身用户的日常运动项目类型方面，户外慢跑是目前最受国内运动健身人群的项目类型，有78.0%的用户表示日常会有慢跑行为，此外，远足/徒步（60.6%）和家中健身（60.2%）的人数占比也超过了6成，属于热门运动类型。对于运动APP的使用方面，调研结果显示国内运动健身用户主要在跑步健身的过程中使用运动APP，其中最常使用运动APP的三个场景是户外慢跑（65.3%）、远足/徒步（46.1%）与家中健身（39.9%）。主要困扰及解决方式：运动效果不明显是难以长期坚持的原因之一，从而用户更期待通过寻找运动伙伴提供专业建议来解决在运动过程中的主要困扰方面，过半的国内运动健身用户（62.2%）反馈最主要的问题是难以长期坚持运动，此外，运动行为无人激励（46.4%）、运动装备不够舒适（36.0%）等问题也在困扰国内的运动健身用户。在面对这些运动问题时，超过9成用户会选择主动去解决问题，其中70.7%的用户表示会通过寻找有效的运动伙伴来解决自身相关运动困扰。在进一步的调研中显示，寻找有效的运动伙伴相比于社交需求的寻找伙伴有着本质不同，用户对于寻找有效的运动伙伴的初衷在于获取更专业的运动建议来指导训练。使用运动APP概况：用户每周使用运动APP时长有限，期待更好的运动效果调研结果显示，在使用运动APP的频率方面，超过7成的国内运动健身用户表示会经常或总是使用运动APP，运动健身APP在国内运动人群中具有较高的粘性，吸引用户以较高频次进行访问与使用。在使用运动APP的时长上，根据调研数据，超过半数的国内运动用户（61.1%）每周使用运动APP的时间集中在1-7小时这一区间段。可见大多数国内用户目前平均每天使用运动APP的时间在一小时以内，如何提升有限运动时间内的运动效果成为了行业内企业需要解决的一个痛点。运动APP关注点：用户关注APP智能化，未来希望能够实时监测身体状态在选择运动APP的考虑因素方面，调研结果显示，国内运动健身用户最为关注运动APP的智能化情况（44.7%），能否真正做到“智能”，为用户运动过程提供到便捷和有效信息是用户在选择不同APP时最为看重的因素。此外，APP内容的专业程度和APP运动课程的效果也是国内用户较为看重的考虑因素。在被问及未来对于运动APP的主要期待内容时，国内用户主要选择了“训练中实时查看数据”（56.1%）、“训练效果分析报告”（54.2%）和“个性化定制和推荐训练”（52.1%）这三大内容。运动APP获知渠道：运动APP多由朋友推荐，主要用来记录查看运动数据在运动APP的获知渠道方面，根据调研数据，朋友推荐（53.9%）是国内运动健身用户获知运动APP信息的主要渠道，其次通过朋友圈/微博等社交平台获得相关运动APP信息的用户也超过半数，达到50.3%。在使用运动APP的主要目的方面，国内用户主要通过运动APP来记录或查看运动数据（50.9%），另外日常运动打卡的分享功能也受到国内用户的欢迎（46.0%）。用户群体更希望看到针对自己的个性化的运动数据报告呈现，越年轻的群体也愿意分享传播自己不同的运动方式、运动心得与运动效果。运动大数据服务偏好使用频次：七成用户听说过运动大数据服务，目前服务使用频率较高在被问及是否听说过运动大数据分析相关服务时，有70.8%的国内运动健身用户表示听所过来自运动APP等智能产品的运动大数据分析服务例如（运动周报等），但当前运动大数据服务形式较为基础，未来仍有很大提升空间。而在使用相关运动大数据服务的频率方面，调研结果显示有69.0%的国内运动健身用户会经常或总是使用运动大数据的相关服务或功能，大多数运动人群对运动大数据相关服务的使用频率较高。智能运动产品：腕上设备最受用户欢迎，健康管理用途占比较高在国内用户使用的运动大数据产品的主要类型方面，调研结果显示智能手环目前最受国内运动健身用户的欢迎，使用该产品的用户占比达到67.6%，此外智能手表（46.6%）和智能体脂秤（37.1%）分列第二、三位受欢迎的运动大数据产品。而在使用运动大数据产品的主要目的方面，50.2%的运动健身用户选择了“记录运动时间”这一选项，此外“运动消耗卡路里统计”和“记录运动路线”等于个人运动数据统计查看相关的服务业排名前列，可见当前运动健身用户对于运动大数据产品的需求主要是在记录和统计个人相关运动数据方面。未来期待用途：近六成用户愿主动开放个人运动数据，医疗相关用途受欢迎在被问及是否愿意开放个人运动数据供企业或相关机构进行运动大数据分析时，仅有不到1成的用户不愿开放个人运动数据，59.3%的国内运动健身用户表示愿意主动开放个人运动数据供大数据分析，可见多数运动用户愿意积极配合运动大数据行业发展。对于个人运动数据的主要用途，根据调研结果数据，医疗相关的用途最受国内用户的欢迎。通过运动大数据的检测分析个人身体的状态、避免运动损伤等医疗相关技术能够让大数据服务真正造福运动用户，让用户享受更好的运动体验。使用现状：用户偏爱更具科技范的智能运动产品，更加智能的产品研发将成为趋势在用户选择大数据产品时的考虑因素方面，调研结果显示，最受到国内运动健身用户关注的因素是运动大数据产品的准确性，用户占比达到51.3%，可见目前运动健身用户对于运动大数据产品最为关注的内容还是在数据本身的真实性和有效性上，在准确性方面具有优势的产品更为受到用户欢迎。而对于目前运动大数据产品的有待改进之处，调研数据显示国内用户对于产品的性价比方面相对有更高的期待，有待改进的问题主要是：产品智能科技感低于预期（41.4%）、价格过高（41.3%）和功能过于单一（41.1%）。未来行业内企业应加强硬件及算法研发，推出更智能产品满足用户需求。运动定制产品：多数用户愿意购买运动定制产品，其中腕上设备最受热捧通过对个人运动数据和整体运动人群的大数据分析和比较，针对不同运动人群的运动定制产品将不再是遥不可及的服务，当被问及未来购买运动大数据定制产品的意愿时，有88.8%的用户表示愿意购买相关运动定制产品；在具体定制产品的类型方面，调研结果显示定制手环是最受用户热捧的定制产品，其选择用户占比达到76.0%，除此之外定制球鞋（53.8%）的人群占比也超过半数。相关性分析用户运动频率与健康状况：使用运动APP频率越高，用户个人健康状况更佳通过调研问卷，用户反馈了自身日常使用运动APP的频率，以及个人目前健康状况情况（日常生病频率、日常生活精神状态情况以及对自身身材满意度情况），通过皮尔森相关性分析（Pearson’s Correlation Analysis）结果显示，用户个人的运动APP使用频率与个人健康状况呈现正相关关系，相关系数r=0.26且在统计学上有显著意义。这表明用户越频繁使用运动APP，其个人健康状况会越好，运动APP的使用一定程度上能够正面影响个人健康情况。智能运动装备应用场景趋势未来用户更加追求社交功能多样化，运动数据评估，个性化服务以及直播+实时数据监测中国运动大数据典型企业分析PELOTON运动健身行业的独角兽PELOTON于2012年获得第一笔约为390万美元用于产品研发资金，截止2018年筹集6轮共9.944亿美元融资。目前估值约为40亿美元。PELOTON产品+服务的商业模式较为简洁，通过通过课程、互动、数据分析激励解决了大多数人都会面对的“运动惰性”使其用户量保持较快速的增长。它在全美设立了22个展厅，还有两个工作室，一个位于曼哈顿，另一个设在芝加哥。客户们可以选择各种直播课程和存档课程。健身自行车售价为1995美元而课程包月费用为39美元。咕咚国内最早布局运动大数据服务的硬件+软件平台型企业咕咚于2009年10月23日在成都注册成立。最初的定位是硬件公司，推出咕咚运动手环等产品；之后伴随着运动社交化的理念，吸引了一大批的爱好运动人士；而如今随着大数据及人工智能时代的到来，创始人申波早早凭借其敏锐的嗅觉以及技术背景洞察到了运动与大数据结合的机遇并在运动大数据行业中走在前列。截止目前，咕咚App用户总数突破1.5亿人以及超过50亿条的运动数据。咕咚健身3.0Alive：运动健身与智能装备&大数据的结合并非偶然在慢跑已经被广大人群所熟知的情况下，健身在近几年愈发火热。咕咚于2018年9月举行了咕咚健身3.0Alive发布会。发布会中推出了多款搭载智能硬件的运动装备，但亮点莫过于大数据+直播的健身课程。这款课程是咕咚基于多年对于运动者运动数据的收集，处理，分析推出的精准训练课程，可为运动者带来更好的运动体验，同时，直播老师会根据佩戴者的智能装备实时监测运动者的训练数据，对其身体状态进行监督及作出恰当的训练指导意见。咕咚未来方向：智能装备+大数据服务咕咚会以智能装备及大数据服务双轮驱动，参考估值40亿美元的PELOTON。通过进一步提升技术与智能装备能力，来提供更加安全、科学、全面、丰富的运动健身及健康管理服务。目前，咕咚已经开始探索医疗级运动数据能力构建，依靠未来国家的政策支持，国内的人群基数，运动健身与健康管理的双交叉人群，布局更加丰富的应用场景，解决广大消费群体运动健身与健康管理的核心需求。Keep运动健身课程内容处于国内领先地位提及Keep，不得不说的就是其在业内领先的运动健身课程内容。课程的完整性，系统性均处于行业的领先地位，这也是得益于创始人王宁的健身历程。“具有社交属性的移动健身工具”是其产品核心定位。与其Slogan中提到的“自律给我自由”一样，Keep通过对课程内容及硬件研发，在努力解决诸多用户运动健身的痛点。通过提升内容质量与创造便捷化运动场景增加用户粘性，最终达到运动自律的目的。目前Keep注册用户量已达亿级，是移动健身产品中用户规模较大、具备较高影响力和竞争力的头部产品之一。现有的智能硬件为KeepKit跑步机。KeepKit与Keepland：扩大内容优势的同时发力线下业务凭借着其运动健身的内容优势，Keep吸引了一大批忠实的运动健身人群。在2017年Keep开始了其横向及纵向业务的拓展。横向业务中增加了跑步及骑行的课程内容而纵向业务则针对智能运动硬件及线下健身房进行拓展。KeepKit是Keep推出的一款智能运动硬件，其三大亮点为社交性、标准化与屏幕指导。Keepland则是Keep进军线下的出发点，充分将线上优势课程内容与线下健身房融合，意图将Keepland发展成为便利店形式的新型健身房，向健身用户提供更加全方面的“运动一站式服务”。悦跑圈专注完善跑步全产业链发展悦跑圈是一款专注跑步全产业链的公司，产业链涵盖了从杂志到媒体，赛事执行、服装设计到旅游公司。国内首创线上马拉松并且其奖牌是运动人群争相收藏的物品。同时悦跑圈也是中国田径协会线上马拉松唯一的战略合作伙伴。悦跑圈的马拉松之旅：B端马拉松赛事服务悦跑圈的定位是一家体育服务公司，除了线上马拉松之外，还创新的推出粉红女子跑等各类趣味性跑步活动以及3km，5km，10km等短距离马拉松赛事，为“小白”跑者更好的参与到马拉松运动中来提供了契机。通过跑者运动的数据记录跑者跑步信息，其中包括GPS轨迹记录和跑步数据分析。作为中国田径协会战略合作伙伴，其数据防作弊系统更是获得了广大马拉松爱好者的一致好评。悦动圈红包与游戏化模式激励运动人群坚持运动悦动圈成立于2014年，初衷是希望通过一系列游戏化的措施来帮助大家坚持运动。悦动圈首创的团战玩法，O2O赛事均成为受用户青睐这款APP的原因之一；同时，与其他企业不同的是，运动即可获得红包的方式吸引了一大群人参与到运动中来。乐动力运动大数据行业的“特例”目前，大部分行业内的企业还处于B轮或者C轮融资阶段，而乐动力已经被阿里体育的光环笼罩。4月3日，阿里体育宣布对乐动力进行战略并购。至此在乐动力APP内已经将电商与运动健身巧妙的融合，同时意图在现有模式基础上进行运动大数据平台建设，为行业未来发展助助力。

2020年，用户体验研究人员该如何理解用户体验研究的现状呢？又该如何把握用户体验的核心要点呢？在过去几年里，UX（用户体验）领域经历了巨大的转变。随着企业目标的改变、技术的改进和设计思维的扩展，用户体验研究方向必须转变，以在下一代的交付体验产生最大的影响。在2020年，用户体验研究人员还需要注意哪些主要的新兴趋势？去年，我写了一篇关于「用户体验研究现状」的文章。且针对驱动数字商业战略的用户体验研究、数据驱动的设计流程和敏捷用户体验研究提供了自己的看法。今年，我决定增加一些新兴的趋势，为去年的主题添加更多内容。以下是2020年UX研究的主题：民主化——以及需求和痛苦之间的鸿沟产品和研究运营——我需要数据和用户NPS（净推荐值）战争——关于研究的悖论CX（客户体验）& UX（用户体验）——是我的工作还是你的工作？数字化战略——从产品到平台一、用户体验研究的民主化我出色的同事 ：Joanne McLernon和Steve Mulder去年在UXPA波士顿大会上做了一个关于「民主化用户体验研究」的精彩演讲。至今，这张图仍在我脑海中浮现，它描绘了痛点和需求间的鸿沟。图片来源: Steve Mulder & Joanne McLernon这个概念拥有的项目远远多于可用的研究资源，是团体组织之间共同面临的挑战。为了继续发展用户体验，公司必须学会有效地学习。现在，我不是说你的CEO需要去运行一个高度复杂、混杂着各类方法的研究，但是设计师、产品经理、甚至一些开发人员可以开始学习如何在资源稀缺时管理低复杂度的研究项目。随着这一趋势的延续，研究团队正在开发工件以更好地帮助我们的大家庭；剧本、最佳实践、案例、模板以及培训只是组织在创造性解决这一挑战的方法、只要确保你的培训工件简单易用。二、产品和研究运营——我需要数据和用户Pendo将产品运营定义为“一种能够优化产品、工程和客户成功之间集合的运营方法”。这个定义使我们远离了运营成本和产品收入的标准概念，并且允许建立一个更全面的、以顾客为中心的心理模型。随着产品行业从“虚荣心”转向“可执行的度量指标”，仅仅说产品A的月经常收入（MRR）或用户增长或损失X%是不够的，虽然知道了这些信息是件好事，但是它没有告诉我们这是为什么或这该做什么。成熟的数据机构能够将多个数据源（财务、用户行为、净推荐值或反馈等）整合起来，从而更好地理解产品变化如何影响业务。尝试将性能指标和感知指标结合能够帮助我们更好的理解体验，并帮助我们优先考虑那些研究能产生更大影响的地方。在设计和研究迭代之后，可以扩展这个方法，让设计或流程中的改变与业务级的KPI相关联。讲述这类业务故事的能力对于UX领导力至关重要，并且要求团队具有一定水平的数据素养。产品运营将能够协助提供有用的数据，但是我们仍然需要研究运营数据帮助我们更快地获得洞见。我将从2019年两个案例来介绍研究运营，在这两个案例中我尝试解决需求大于资源的挑战。第一个例子是在谷歌最近一次演讲的结尾，一位听众提问道：“你是怎样为这项研究招募人员的？” 来自谷歌的研究员答复：”嗯… 我们是谷歌…我们拥有一个专门招募参与者的团队。“第二个例子与微软的研究人员的对话，他解释说他们利用运营团队招募用户，可以在一周以内进行研究项目。听起来研究运营对微软和谷歌很有好处，但为什么它很重要呢？随着敏捷开发的不断发展（无论是好是坏），我们在适当的时间范围内提供可靠的研究变得越来越难。提前进入冲刺周期可能会有所帮助，但实际上，招募顾客是最大的瓶颈（尤其B2B公司）。现在尝试预算、组织、雇佣和维持一个研究运营团队对于大多数公司来说可能不太可行，因此我推荐两件事：（1）利用您的销售和客户团队使用这个方法具有价值的网络效应。对于客户而言，他们有机会解释他们对于产品的需求和期望。对于产品团队而言，他们有机会更快地招募用于研究的用户，因为他们正利用着一个不断增长的名单。为了有效地工作，向客户团队解释招募用户所带来的的价值是非常重要的。（2）当获得产品反馈时（通过产品内部的沟通渠道），只需询问客户他们是否愿意参与未来的研究我在公司里做过几个类似的项目，并且能够建立参与者数据库用于将来的用户体验研究。这大大减少了我们针对这些产品的招募用户时间，反过来又意味着更快的研究和在产品开发中提供更多的见解（并降低了风险）。我们很难说服团队放慢产品开发的速度，让我们有更多的时间进行研究，所以我们需要对我们的解决方案进行创新，来确保我们的产品不是在无方向的情况下进行快速开发的。三、NPS（净推荐值）战争——关于研究的悖论图片来源: feedbacklabs.org在0-10的分数范围内，你有听说过净推荐值（NPS）的概率是多少？很可能是10。这一块内容可以单独做一篇文章，但是我尝试去总结一些关键点。我首先要说的是，NPS在某些情况下效果很好，而在其他情况下效果不佳。在用户体验世界中，我们有一些资深人士对NPS持强烈的观点（而且声音很大），但不幸的是，对于我们这一行业，这些资深人士在表达自己的意见时并未做任何研究来验证他们的观点。这就像是对一个设计方案有自己的想法，然后说”不，我就是对的，就让我们继续这个设计”一样——如果我们要求产品团队使用研究来改善他们的产品决策，为什么不使用研究来更好地理解我们对NPS和指标的看法？好吧，但是幸运的是，像Jeff Sauro这样的人对该主题做了详尽且广泛的研究，他建议作为研究人员应该对NPS是否适用于其所在的组织进行研究。话虽如此，反对用户体验中的度量标准是一个危险的谬论。作为一名用户体验专家，忽视度量指标和数据肯定会将你处于一个不利地位。这样想一下，如果有人问你，“我们根据您提供的研究建议所做出的设计改变，是否真的有效提升了体验？”——这是任何一个研究人员都应当有信心通过合适的度量来回答的问题。我的建议是：熟悉什么是度量、如何度量、以及如何将其转化为业务语言。这不仅增加了用户体验研究行业的可信度，而是帮助我们推动公司数字化战略的门票。四、CX （客户体验）& UX（用户体验）——这是我的工作…还是你的工作？我首先给研究人员的回答是：视情况而定。从最高层级而言，我们都在同一个团队中，努力确保为客户（CX）、用户（UX）、开发人员（DX）、合作伙伴、员工以及与我们产品有关联的任何其他人提供尽可能好的体验。在B2C领域，我们的客户通常也是我们的用户，也许企业已经将客户体验（CX）结构化为购买流程，将用户体验（UX）结构化为产品使用流程。在B2B领域，我们的客户通常不是我们的用户；他们是决策者，但是客户组织中有”使用”产品的团队。这里有一些重要的事情需要记住：客户、用户等永远不应该看到明显的边界问题，体验应该在全流程上是“一致的”及“无缝的”。CX和UX应该共同努力，并在最佳的前进道路达成一致。在我的团队中，我们开始利用内部营销和产品会议来保持一致。建立团队间的良好关系；CX和UX研究人员应该都有很好的定性和定量研究方法，并且应该分享最佳实践结果。归根结底，提供最佳体验的方法是有效地交流和共享理想交付体验的统一愿景。五、数字化战略——产品→平台这是我最喜欢的主题之一：「企业如何根据新技术来调整数字化战略，并坚持改变用户行为的？」这是2019年我最喜欢的一本书中的一句话：“围绕你的客户去定义你的业务，而不是你的产品或竞争对手”。亚马逊就是一个最好的例子。在2008年《连线》杂志的一篇文章中，对贝佐斯决定进军云计算决定的批评是这样的“对杰夫·贝佐斯提问：你是零售商。为什么将盒子里的贵重物品换成便宜的比特币？”他回答是“我们很容易被误解。”截止至2017年，亚马逊云计算服务已经同比增长43%。很长时间以来，亚马逊已经意识到围绕客户需求和生态系统来定义业务，而不是竞争对手。平台最初被认为是将买卖双方联系起来的市场（例如Ebay或Craigslist），但是目前平台策略已经远远超出了典型的买方和卖方市场。谷歌对Nest的投资并不是为了让谷歌进入恒温器市场，而是Nest将要成为智能家居平台这一战略愿景。作为平台战略的一部分，你可以浏览Google商店查看所有已经被重新命名为Nest的产品。这一战略也不局限于B2C领域，越来越多来自其他行业的公司正在利用平台策略作为竞争优势。例如，通用电气（GE）开始收集更多资产数据用于提升效率；这导致内部和外部的应用都是基于他们以云为基础的系统Predix构建的，这允许通用电气不仅仅销售产品还能够销售基于结果的服务。这对用户体验（UX）意味着什么？这意味着我们不仅要更好地理解单一产品的”快乐路径“工作流，还需要更好地理解用户如何参与产品或应用的生态系统并与该生态系统进行互动。我们不仅需要考虑多种交互渠道 （比如移动端和桌面客户端），而且还需要考虑平台中的其他多个应用程序，对其中许多应用程序的补充利用，提高完成任务的效率。总结用户体验研究的现状，以及用户体验的核心要点，无论是在2010年，还是2020年，都是围绕最核心的要素：人（用户/受众群）。第二个问题是，用户体验研究需要在可靠数据的支撑下进行，具备实力的公司，可进行体验团队的招募，以此确保客观性地理解用户对产品使用体验问题；如果条件不充足的话，可以采用其他调研方式，如小组访谈、田野调研等。最后需要考虑的，还是用户与产品的联系问题，包括需求联系和情感联系，需求是痛点，情感是亮点。作者：Mitch Collum翻译：Jaylon原文：https://uxdesign.cc/the-state-of-ux-research-in-2020-e41362b7b54a#专栏作家#本文翻译发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自 Unsplash ，基于 CC0 协议

在现代营销的背景下，越来越多的非互联网企业已开始认识到，为了聘请乙方市场研究公司，以提供专业服务的市场调研和用户调查，每年几百亿美元的重要性，或我花了数亿美元。在学习了乙方先进的市场研究方法工具后，他经常订购自己的研究团队，如蒙牛、伊利（乙方市场研究公司逐渐成为纯粹的研究和执法公司）我开始建立它。公司人员的性质很接近。研究专业人员自出现以来存在的合理性和价值受到质疑。最典型的是“三个问题”。“研究的目的是什么，你如何与之合作？”“我们都知道这项研究带来的见解，你能告诉我们一些我们不知道的事情吗？”“这项研究提供的报告非常好，但你怎么降落？”即使有“使用已死”的观点，原因是什么？、研究职业挑战的主要原因测试文章2.1专业分工的研究角色过于狭窄互联网企业研究的诞生，是在第四阶段的互联网后设计为主导的“以用户为中心”的发展时代的到来。是：在产品设计早期，产品完成后的可用性测试，反馈收集和用户体验分析中洞察用户需求。初步研究和开发工作的责任中心用“用户体验的设计和测量”一句概括。这也适用于与UED团队相关的许多当前研究项目。有识别力的人可以看到研究的使用与产品经理、交互设计师的专业工作内容之间存在匹配。这是一个基于两个细分的更细分的工作。没有大工厂的位置和位置“锦上添花”。互联网的用户研究后不是一个公司，负责人的传统市场领域，如、品牌部门，它已被细分由营销策略支持专业的基础上。企业外部营销环境宏观环境、行业现状、包括实时跟踪调查。它是互联网公司的研发是从“用户体验设计和测量”的位置不同，可以说是营销策略的支持和市场的机会点挖掘，后者过于狭窄，这也是毋庸置疑的很大一部分决定指向互联网公司的使用测试文章。2.2降雨不足和研究能力瓶颈随着移动互联网时代的到来，产品开发周期变短，重复率增加，传统的研究方法和工具，适应于瀑布流开发敏捷开发的脸一直是个难题。同时，国内研究是一项新的职业，大多数公司的研究团队都在5岁以下（估计为3年）。此外，根据同行业的科研团队沟通，团队成员的结构一般都是年轻人，用不到三年的这项研究经验的很大一部分工作经验，广大科研人员的反复这篇文章的继承这意味着不是由于。这是一个长期“野蛮成长”的状态，或“感觉石头过河”。在移动互联网时代使用的研究方法工具的缺乏系统的能力，而缺乏工作经验，提出战略建议，更何况，很多是通过全面、最佳匹配的研究方法来解决问题它直接导致研究人员。2.3单模操作目前，国内的研究团队将能够说大多数都采用了顺序的工作模式，即“经营方提出需求 - 研究人员，研究部门，评估需求这种工作模式的前提是研究团队将自己视为一种公共资源，是一个独立于企业的“观察者”。这种工作模式的问题主要体现在两个方面。首先，使用研究来应对需求的速度很慢。根据当前的时间表，研究部门需要根据团队成员的情况更改时间表，重新分配资源，项目负责人需要时间来沟通需求，并了解产品/业务的实际问题是的，你。而这个过程就像是冬季汽车的冷启动，需要花费很多时间。其次，研究的使用不能保证结果的质量。由于研究是相对独立的，产品/业务的介入不深，不整洁，你明白的要求，它直接影响到设计和研究成果，更多的要求有严格的群体。2.4以需求为导向而非以价值为导向基于订单的工作模式意味着研究人员只需对项目（订单）负责。总之，作为一名研究人员，我只需要精美地运行项目，一份漂亮的PPT报告输出基本完成。许多公司的研究团队的绩效评价，主要基于在、年完成的项目数量（有关是否不能满足业务方面的期望和需求，而不是实际的应用程序的更多信息）。当然，我们看到越来越多的研究团队开始建立跟踪机制。然而，从实际效果的角度来看，很难获得真正的实现和持久性，并且它们中的大多数最终都会丢失。根本原因是，该研究工作还没有联系到业务团队KPI（如转换回购、收入、）和、因为没有话语资源的权利，你可以不参加促销的结果测试文章。三个、成长年龄3.1扩大研究定位和边界升级能力模型的使用该公司的高级管理人员，包括研究团队的首席，是研究小组的定位很重要，定位过于狭窄，对关税和研究机构的功能是非常单一的，没什么说。对于研究的研究范围是主要局限于产品层面，这依赖于UED研究小组的价值将是很有限的事情。在成长的时代，研究范围包括产品层、业务层、公司/战略层、可持续发展（前沿研究）的研究团队将能够真正释放值，例如，腾讯互动娱乐集团（ IEG下的MUR用户研究中心）相应的研究人员应具备相应的专业知识和技能系统，包括：（1）用户调查对此，基金会的研究人员，基金会的身体，是学习一些不同的定量和定性研究方法的需求，以及最新的高效研究方法比、国家的最先进的。最重要的是，您可以根据情景和问题学习最合适的研究方法。（2）数据分析研究人员需要具备一定的数据处理能力，但主要关注“小数据”（研究数据）。后台有助于快速检索和验证数据，但这并不重要。生长季节的研究，数据必须能够打开和关闭大数据不只是用于验证的能力，以实现1 + 1>必须以“小数据”相结合。2效果。研究人员需要知道他们需要分析哪些大数据，构建解决问题的研究解决方案，在高水平的大小数据集成上建立价值。（3）内部和外部环境分析它主要体现在行业研究和公司（竞争）调查中。许多研究团队正在这样做，但很有礼貌地说，大多数国内研究项目都没有经过系统研究和公司（竞争）研究和培训。基本数据收集、信息集成、分析工具和弱的典型应用，其结果是，它所作的报告缺乏的深度和系统，你将不能够洞察环境和发展趋势。（4）商业思维不了解商业的研究并不能很好地利用研究，因为研究的价值是通过商业价值来实现的。商业思维是关于顶级设计和判断。例如，游戏中心曾经是在线好生意吗？由于这个问题是不同的研究者之间的不一致，因为结论和建议不同，经营思路是使用的研究能力的最高水平。除了学习相同的MBA培训课程，商业杂志的文章（推荐《，业务》）读取，最好把重点放在企业家相关的分析案例。测试文章3.2成长思维在增长的时代，研究需要进一步了解跨境学习和管理，尤其是复杂的管理。在操作环节的研究能力模型的增长模式（AARRR）是，从根本上改变研究的情况，而不是业务KPI负责该项目。示例：过去，业务方提到了请求：而不是很多用户到达交易发布订单的最后一步，有很多取消订单，甚至退款，理解为什么请使用调查来帮助。这是一个非常普遍的要求。如果研究人员只根据业务需求访问取消订单、的用户，调查损失原因并发布漂亮的PPT报告，则很难创造太多价值。使用增长思维的研发旨在了解当前商业人士想要解决的问题，减少损失，改进转型，然后从长远角度设计系统诊断计划我会的。如下丢失用户的肖像（关注大小和数据组合，丢失原因）产品（前端）诊断（客户文本数据分析+可用性测试+轨迹数据分析等）后端诊断（供应链资源、成本和价格模型等）环境诊断（行业最先进的趋势、市场环境和竞争对手的分析）根据诊断计划，指定的转换促销计划包括但不限于：产品（前端）迭代优化建议（您需要跟踪A / B测试文章结果）关于优化后端调整的提案针对外部环境变化的有效运营策略提出建议“成千上万的面孔”基于用户肖像标签丢失的智能营销策略3.3从“依赖”到“独立”，“相互依存”《七位高绩效人士的习俗》自推出以来，该公司在国内外已售出超过1亿份，影响了无数人。这本书提供了符合生长规律的通用方法，连续的，高度体现在综合处理个人和人际关系的有效性，因为体验独立性和依赖性，从而，非常感谢。他们互相倾斜，正在前进。利用研究定位和研究边界扩展，利用研究能力模型进行升级，并结合成长思维，这些仅仅是利用研究人员实现独立能力。同时，在观察研究组织模型的演变时，存在着“依赖”的“独立”和“相互依赖”倾向。在上述情况下，即使将增长诊断用于系统诊断和解决方案，即使与业务团队“冲突”无法实现，其价值也无法实现。那么，你如何实现“相互依赖”？首先，在独立研究和人力支持的前提下，研究人员完全被淹没，与业务线建立一对一的约束关系。当前腾讯MUR部门正在做。二，研究的负责人，以连接到特定的业务线，被集成到业务团队，你将需要参加“参与”的工作。为了真正实现了相互了解和信任，在附近工作，参加业务方面的重要会议，还包括业务团队与企业方共同生活了一顿饭，这是基础研究工作这是一个前提。同样，如果需要的话，而不是被用于研究只能进行研究工作，计划、的操作和帮助优化产品的副本，它可能有助于杂。因为每个人是一个共同成长的目标下，团队中的一员，需要适当的“跨界”。最后，采用OKR工作方法，以促进有效利用的建议的研究计划、策略，这意味着项目PM的作用的部分。当前的业务团队有深刻的理解，而不是在很多情况下，好的建议不解决方案、策略，如果你遇到一个创业团队，特别是更注重短期利润，研发资源它将由项目不是总的紧急情况下占用。目前，使用的研究，你将不得不说服决策者、，以促进该项目的最后期限的重点项目的进度测试文章、。3.4创建闭合闭环但从负责人的科研队伍的角度，研究人员不能够成为一个商业人士，它可能无法给予。为了带出的价值和使用的科研队伍，有没有办法避免这样的问题。首先，当研究人员使用OKR的工作方法，以促进一些项目的业务线，专注于迭代优化的价值和项目设计后，扩展链接/策划、程序启动匹配很重要。例如：运营团队必须实现增长，通过社会分工的用户。研究人员通过将监测和竞争使用自传播主题的基础研究自我繁殖活动的跟踪进行指导理念的输入，我们策划了一些社会裂变活动与运营团队的合作。然后，研究人员做了一些行动计划概念的初步研究，了解用户的反馈，我们有一些调整计划的可行性初步核查活动规则。活动开始后，在同一时间，当运营团队和研究人员共同开展的证明数据的分析，用户群体是收集用户的建议，为持续优化，用户的提议的一部分，是为了球队好灵感我们进行了在线活动。即使扩张和创新也能带来更好的结果其次，研究人员快速扩张和再利用的方法，而你要注意在国内外享有很高的球队传福音的共享。例如：实现上述活动情况的结果后，研究人员进行的有问题的经验总结，以实现用户增长模式引起一系列社会分工，停靠其他业务与研究团队分享这个范例。研究人员可以快速重新使用的模式，就可以完成的反馈研究者和对球队的价值贡献。再次，研究人员将促进其他业务领域的成功，并迅速重现、数据的共享。作为公共部门，并获得多种业务领域，积累了各个业务领域的成功案例，但具有的优点是数据可以理解，打开各个业务领域之间的边界不能正常测试文章。例如，研究人员负责一个企业的，因为他们知道，即使乙企业做社会分工战略的实践中，有关事故的经验和数据，通过对接乙企业的研究和数据分析学习是的。我们将分享快速复制和扩展的关键业务。最后，形成了一个闭环研究，总结如下。

3月29日消息，据移动应用数据分析公司Sensor Tower最新的数据显示，App Store用户的订阅费用将快速增长，将从2018年的470亿美元增加到2023年的960亿美元，增长104%。与此同时，Sensor Tower预计Google Play也将从2018年的250亿美元增长到2023年的600亿美元，增长140%。尽管Google Play未来的用户支出增长速度会比App Store快一点，但Sensor Tower预测2023年App Store的收入将会占这两家商店产生的所有收入的62%。另外就各个地区的应用支出而言，Sensor Tower预计非洲和拉丁美洲将会在这两个应用商店表现出强劲的收入增长，但美国和中国仍然是App Store最大的市场，而美国、韩国和日本将会是2023年在Google Play支出最高的国家。Sensor Tower称，到2023年，Google Play和App Store的总支出将达到1560亿美元，与2018年相比增长了120%。Sensor Tower还预测美国的App Store支出将在2020年前短暂超过中国，这是由于此前iPhone在中国的销售放缓，导致中国App Store的收入可能会减少。Sensor Tower的数据表明，娱乐订阅应用程序的持续增长推动了App Store的成功，预计未来五年内娱乐订阅应用程序将增长24%，游戏增长率为10%。

本文主要从用户产品形态及关键指标、商业化策略及业务现状、变现成功要素及风险评估三个角度来写的2020年运动健身App商业化研究报告。本报告的研究产品：“运动健身”泛指增强体质、减肥塑形等运动，包括但不限于健身、跑步、游泳、瑜伽、球类等项目。运动健身App主要为健身群体提供数据记录、运动社区、健身课程、健身装备等服务。本报告的整体内容：主要从以下三个方向做闭环研究：用户产品形态及关键指标、商业化策略及业务现状、变现成功要素及风险评估。本报告的研究逻辑：对于运动健身App这种后端变现产品（即通过规模化用户资源变现），首先要从宏观分析产品形态及核心用户数据，做好资源评估；其次对于可以变现的资源进行分类分析，并设计匹配的变现产品；再次对于每款变现产品的成功要素及风险进行评估。01 运动健身App的用户产品形态及关键数据1.1 典型产品及融资情况据商业化VIEW调查研究显示，中国运动健身行业市场规模在2020年将接近2000亿元人民币。截止目前，互联网运动健身领域尚未出现IPO案例，但经过近十年的发展，当前存在大量B轮及以上轮次的融资企业。本报告选取5个典型的运动健身App产品，不以融资额度及用户规模为选取标准，而是更方便多元商业化分析。1.2 各家App的用户产品形态各家产品在起步期往往靠单点突破，但在发展期，源自用户在线运动的多样化诉求，加之来自用户使用频次、时长等关键数据指标提升诉求，以及App商业化变现的压力，产品形态逐步丰富。但各家产品的发展路径不一样，这也造成了当前用户产品的形态差异。从运动健身App全行业来看，Keep、咕咚、悦动圈等成立时间更早且完成多轮次融资的头部产品在各个形态维度趋于均衡。1.3 典型产品的关键用户数据据QuestMobile发布报告显示，2020年 2月，运动健身App行业活跃用户规模快速上涨至8928 万，同比增长了93.3%。虽然增长数据与疫情催化运动需求有关系，但本质还是存量市场渗透。但从几款典型头部产品的用户数据来看，月活用户数基本都在千万级别。一般用户会选择长期使用一款App，说明用户较分散，App间的相互渗透率不高，用户集中度低。另外，从用户使用数据来看，无论是活跃度、使用时长、使用频次等，关键用户数据在整个互联网领域处于一个中低水平。02 运动健身App的商业化策略及业务现状2.1 典型产品及融资情况运动健身App依靠积累的规模化用户及数据资源，加之App多样化用户产品形态，具备了多元化变现能力。其中，线上变现层通过深挖用户消费需求形成了一系列增值服务产品，包含了内容、硬件、电商、服务等多种变现产品，他们的共同特征是“数字化、智能化”，这也将与线下变现场景的数字化体验融为一体。2.2 典型产品的2C变现业务现状运动用品（2C电商）及广告产品（2B产品，见下页）是健身App覆盖度最广的变现产品；智能硬件是头部App的标配变现产品（软件+硬件）。Keep推出了智能健身房产品KeepLand与线下体验店KeepStore，咕咚推出线下体验店CODOONIN；PGC课程（Keep、咕咚、悦动圈）通过直播变现，PUGC/UGC课程以短视频形式为社区增加粘性，同时为直播变现（糖豆的礼物打赏）场景导流；Keep、咕咚、悦动圈均推出会员服务进行权益整合售卖；赛事活动及衍生品（赛事旅游、赛事周边、装备销售等）成为重要变现产品。2.3 典型产品的2B变现业务现状广告产品是运动健身App在实现规模化用户后的通用变现产品，但受限于运动健身App用户规模、使用时长、使用频次等关键变现因素，该品类广告市场规模尚处低位，但由于掌握了用户运动大数据，可以提升广告精准度，一定程度弥补了流量资源不足。咕咚有专门的企业服务产品“企业咕咚”，提供功能、数据、课程、活动等综合服务，悦动圈也与多企业达成战略合作，Keep在2020年2月份首次共享运动内容，为多家企业提供居家运动服务，共同抗疫；咕咚是首个将运动数据资源开放并商业化的头部产品。03 运动健身App的变现成功要素及风险评估3.1 从流量生命周期分析关键变现路径（以咕咚、Keep举例）App摆脱单一产品形态，实现多元化流量成为变现成功的首要因素；大数据与AI的应用成为增长驱动因素；线下变现成功待验证。3.2 电商变现（智能硬件/运动用品）的成功要素及风险评估（以咕咚、Keep举例）健身App通过数字化、智能化的精准变现，已经成为新兴用户购买渠道，但市场份额远不及综合电商（淘宝、天猫、京东等）。变现成功要素见报告图表。变现风险方面，从消费者定义（人）及变现场景（场）维度风险较低。但从变现产品（货）维度，由于电商产品与运动健身App对于用户来讲，对应不同的用户心智，健身App需要去影响用户的购买选择，即让用户从健身App购买而不去综合电商平台。因此，App电商引入的运动用品需要精准定义并培养用户心智，否则会造成流量泛消耗，且遭遇来自综合电商平台的竞争。Keep、咕咚采取了避险策略。3.3 内容变现（健身课程/计划）的成功要素及风险评估（以咕咚、Keep举例）线上课程依靠丰富的课程内容及灵活的教学方式迅速普及，加之用户洞察及内容分发的提效，变现成功率高。因为内容本身就是健身App的用户价值，通过内容增值变现是高成功率的变现方式，但要关注线上教学体验。3.4 线下变现（健身房）的成功要素及风险评估（以Keepland举例）与传统健身房相比，互联网化的教学模式（线上双师）可以长期降低教学边际成本，按次付费打破传统办年卡模式，变现成功待验证。变现成功要素见报告图表。变现风险方面，在变现产品（货）与变现场景（场）均出现了“不同”的结果，具备诸多变现风险，需要塑造差异价值，寻求长期增长模式。本文由 @木一 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议