用户研究工具

当你需要关于自己产品的用户体验数据时，然而，你却不知道从哪里获取？那么首先，你需要选择正确的研究方法。接下来，我们来看看这些当下最流行的定量研究方法。许多用户体验专家倾向于采用定性的研究方法，原因在于他们认为：定性的研究方法要比定量的研究方法更容易操作和节约成本。其实，他们忽略了与定量分析联系紧密的大样本量以及数据统计的巨大前景。如果你也是这样认为的，那你也就错了！定量的研究方法是任何有经验的UX研究人员必须掌握的重要技能。定量用户研究的方法允许你做以下事情：用一个数值来表示你产品的可用性。数值有时比质量检测的结果和视频更有说服力（特别是当你试图说服像高管这样的人）时。比较不同的设计（比如，你的产品的新旧版本，或者是你的产品与竞争对手的产品相比），并且确定你观察到的差异是否具有统计学意义，而不是随机的。改进用户体验权衡决策。比如，如果预期的设计改进成本很高，那么它值得做吗？如果你已经想到这种改变会提高可用性，那么定量研究方法可以帮助你验证重新设计是否值得。将用户体验的改进与企业目标以及关键绩效指标结合起来（从而证明你的投资回报并且证明你的用户体验团队存在的价值）。这篇文章可以让你清楚的知道，用户研究的第一步是：确定要使用哪种定量的研究方法。接下来，我们将会给大家介绍一些当下最流行的定量研究方法：定量可用性测试（基本测试）网站分析（或APP分析）A/B测试或者多变量测试卡片分类法树状测试调研或者问卷调查聚类定性评价满意度调研眼动测试以上每种方法都会产生有价值的定量数据，但是这些方法在收集的数据类型以及所需的资源和工作量方面差别很大。一、九种定量用户研究方法概述本文列出了这些方法最常见的示例，并对每种方法的成本和难度进行了评估。与其它任何研究方法一样，这些方法中的每一种都可以适用各种不同的需求。根据具体情况，你的成本和困难可能与我们的粗略估计有所不同。此外，你应该意识到，这些方法中的每一种都需要不同的最小样本量来确定统计的意义。1.定量可用性测试（基本测试）：用途：随着时间的推移跟踪可用性；与竞争对手比较。成本：中等收集难度：中等分析难度：中等方法类型：行为（用户做了什么？）使用的情境：基于任务尽管不常用，但是，定量可用性测试（有时也称为可用性基准测试）与定性可用性测试其实非常相似：两种方法都要求用户使用产品去执行实际的任务。两者的主要区别在于：定性可用性测试优先考虑如何观察用户行为，比如，识别可用性问题。相比之下，定量可用性测试的重点则是收集数据指标，比如任务时间或者成功率。一旦你收集了相对较大的样本量（大约35个或者更多），你就可以使用它们来跟踪产品的可用性，或者将其与竞争对手产品的可用性进行比较。如果在产品的迭代过程中，你一直追踪着一些产品的可用性指标，那么你就可以创建一张类似这样的趋势图。这种类型的信息可以帮助你持续关注产品的用户体验，并确保它随着时间的推移而逐步改进。你所选择的可用性测试的类型（现场测试、远程引导测试或远程无引导测试）将对成本产生影响，并且难以与此方法相关联。由于定量和定性可用性研究的目标不同，测试的结构和进行的任务也需要有所不同。2.网站分析（或者APP分析）：用途：发现问题或确定问题的轻重缓急；监测性能。成本：低收集难度：低分析难度：高方法类型：行为（用户做了什么？）使用情境：现场分析数据，描述了用户使用线上产品的各种操作行为，比如，他们去了哪里，点击了什么，使用了什么功能，他们从哪里来以及到哪里去。这些信息可以帮助你做各种各样的用户体验活动。特别是，它可以帮助你监测各种内容、UI或产品功能，并识别哪些不能正常运行。3.A/B测试或者多变量测试：用途：对比两种设计方案成本：低收集难度：低分析难度：低方法类型：行为（用户做了什么？）使用情境：现场虽然，你可以使用分析指标来监控产品的性能（如上所述），但你也可以创建一些实验，来检测不同的UI设计，然后，通过A/B测试或多变量测试来改变这些指标。在A/B测试中，团队需要创建同一界面的两个不同的最新版本，然后将每个版本展示给不同的用户，用来确定哪个版本的性能更好。例如，你可以创建同一个操作按钮标签的两个版本：“获得定价”或“学习更多”。然后，你就可以跟踪统计两个版本中按钮的点击次数。多变量测试的操作方式也是类似的，但是，它与A/B测试不同的是：多变量测试需要同时测试多个不同的设计元素（例如，测试可能涉及不同的按钮标签、排版和页面上的位置）。这两个基于分析的实验，对于决定同一个设计的不同变体非常有用，并且可以结束团队关于哪个版本最好的争论。A/B测试是将网站流量（用户）拆分为两部分：一部分导入到A方案，另一部分则导入到B方案。这种方法的一个主要缺点是：它经常会被滥用。有些团队没有尽可能长时间地运行测试，收集不到足够的样本，就匆忙的下了结论，这样的结论往往失败的风险很大。4.卡片分类法：用途：确定信息架构的标签和结构成本：低收集难度：低分析难度：中方法类型：态度（用户说了什么？）使用情境：不使用产品在卡片分类研究中，参与者会拿到一些内容项（有时是写在索引卡上的），并要求以一种对他们有意义的方式对这些项目进行分组和标注。这个测试既可以亲自进行，也可以使用物理卡片或者使用类似于OptimalSort这样的卡片排序平台进行远程测试。当卡片排序测试是亲自进行时，用户对物理卡片进行排序和分类，每张卡片都包含了它所代表的内容的描述。这个方法可以让你有机会了解用户的心理模型。他们使用什么术语？他们是如何将这些概念组合在一起的？对创建类似分组的参与者的百分比进行定量分析，可以帮助确定哪种分类方法对大多数用户来说是可以理解的。5.树状测试：用途：评估信息架构的层次结构成本：低收集难度：低分析难度：中方法类型：行为（用户做了什么？）使用情境：基于任务而不是使用产品在树状测试中，会让参与者尝试使用网站的分类结构来完成任务。这种方法本质上是一种评估界面信息架构的方法，通过这种方法可以将界面上的其它信息区分开来。例如，假设你的产品是一个宠物用品网站，而这是它顶层的层次结构。网站信息层次结构的显示可能看起来是这样的，树状测试要求参与者在这样的层次结构中找到一个特定的条目（例如，项圈），他们首先看到的只是顶层的分类（例如，狗狗、猫咪、小鸟等）。一旦他们做出一个选择（例如，狗狗），就会看到自己选择相应选项的子类别。你可以要求你的参与者在一个任务中找到狗项圈。对树状测试结果的定量分析将显示人们是否能够在信息层次结构中找到该项的正确路径，以及可以确定有多少参与者选择了错误的类别。这种方法有助于确定界面信息架构的结构、文案以及放置的位置是否符合用户的心理预期。6.调研或者问卷调查：用途：收集调研用户的态度和行为信息成本：低收集难度：低分析难度：低方法类型：态度（用户说了什么）使用情境：任何问卷调查是一种灵活的用户研究工具。你可以在不同的环境中进行测试，比如，在一个实时网站、电子邮件或可用性测试之后进行简短的拦截调查。调研时可以同时获得定量和定性的数据，比如评分、多项选择题中的答案的比例，再加上开放式问题的答案。你甚至可以把对调查的定性回答转化为数字数据(参见下面的代码质量评论部分)。像这样的语义差别等级量表，每个单选按钮代表一个数值。被调研的用户可以选择：1.容易使用；5.难以使用；或选择介于两者之间的选项。对这个问题的平均回答来衡量你的应用程序在使用上的难易程度。你可以创建自己的自定义问卷，也可以使用其它已经建好的问卷模版（例如，系统可用性量表或网络推广者评分）。问卷的一个优点是：可以经常将你的调研结果与行业或竞争者的分数进行比较，看看你做得怎么样。即使你创建了自己的自定义问卷，也可以随时间的推移对自己产品平均分数进行追踪，来监控产品的改进情况。7.聚类定性评价：用途：确定定性数据中的重要主题成本：低分析难度：中收集难度：中分析类型：态度（用户说了什么？）使用情境：任何这种技术不是数据收集的方法，而是定性数据的分析方法，它包括根据共同主题对定性研究（例如日记研究、调查、焦点小组或访谈）的观察结果进行分组。如果你进行了大量的观察，你就可以计算出一个特定主题被提及的实际数量。例如，假设你做了一个日记本研究，让参与者在他们的日常生活中，每周都要报告他们使用产品的时间，目的是理解他们使用产品的背景，你可以算一下用户在工作、家中或外出的时候使用产品的比例。这种方法可以识别特定主题或情况的流行程度或频率，例如，用户抱怨的频率或UI问题。这种方法可以很好地从大量的定性信息中挖掘数值数据，但它可能耗时会非常长。8.满意度调研：用途：确定与你的产品或品牌相关的属性成本：低分析难度：低收集难度：低分析类型：态度（用户说了什么？）使用情境：基于任务定量可用性测试试图使用量化的方式来衡量产品的质量，比如：审美情趣、品牌实力、语气等。这些研究可以根据你的研究问题进行定制，但这些方法通常会首先让参与者接触到产品（通过向他们展示静态图片或者要求他们使用现场产品或原型）。然后，要求用户通过从描述性的词语列表中选择一个来描述当前设计。如果你获取自身目标用户的样本量足够大，那么整体趋势就会显示出来。例如，你可能会有84%的受访者将此设计描述为“最新”。9.眼动研究：用途：确定哪些UI元素是分散注意力的、可发现的或可找到的成本：高分析难度：高收集难度：高分析类型：行为（用户做了什么？）使用情境：基于任务眼球追踪研究需要特殊设备来追踪用户的眼睛注意力轨迹，因为他们在界面间移动。当许多参与者（30个或更多）在同一个界面上执行相同的任务时，有意义的趋势就会出现，你可以清楚地看出页面的哪些元素会吸引用户的注意力。眼动跟踪可以帮助你确定哪些界面和内容元素需要强调或者弱化，从而使用户能够轻松的实现他们的目标。眼球追踪软件可以使用聚合的凝视数据（用户在这里查看界面，用绿点表示）来创建各种可视化效果。进行眼球追踪研究的一个主要障碍是高度专业化、价格昂贵和不稳定的设备，这些设备需要大量的培训才能使用。二、选择一种方法（九种方法概况表）上表提供了上面讨论的研究方法的概况。三、从你的研究问题开始1.当你要确定使用哪种定量研究的方法时：首先，你得先确定你要研究的问题：你想知道什么？以上方法中有一些非常适合一般性的研究问题。例如：我们产品的可用性是如何随着时间变化的?和竞争对手相比，我们做得怎么样?我们的哪些问题对于产品的影响最大？我们该如何确定其优先级?对于这些类型的问题，你可能需要使用：定量的可用性测试、web分析或调查问卷。2.当你有一个想要回答的具体问题时：以上方法中也会有好的方法来研究以下这些问题。例如：我们应该如何调整我们的全球导航分类？我们的大多数用户怎么看待我们的视觉设计？在dashboard中，我们应该使用这两种设计方案中的哪一种呢？对于这些研究问题，你可能需要使用：A/B测试，卡片分类，树状测试，编码定性评论法，满意度调研，或眼球追踪。然而，在这些建议的方法中有一些不可控的因素。例如，由于安全或者技术原因，你的公司可能不会选择A/B测试的方法。如果是这样的话，你能做的就是发起一个面对面的可用性研究来对比两个原型。然而，这并不是定量可用性测试的典型应用，所以我在这里就不讨论它了。四、考虑研究成本在研究问题之后，选择研究方法的第二大影响因素是成本。这些方法在成本上的差异很大程度上取决于你如何实现该研究。你使用的工具，要求的参与者数量，以及研究人员花费的时间都将影响最终的成本。更复杂的是，许多团队的研究预算也有很大差异。再者，这里的成本估计是相对的。预算相对较低的团队可能需要依靠数据收集分析的方法，比如，使用远程可用性测试、在线卡片排序平台（如OptimalSort）、A/B测试以及网站分析（或APP分析）的方法。根据经验，面对面的方法（比如面对面的可用性测试，面对面的卡片排序）往往成本比较高，因为它们需要很多的研究人员和时间成本。此外，他们还要求外出和租赁专业设备。眼动测试应该是这里列出的最昂贵的方法了，只有那些拥有大量预算和专门的用研团队才会使用它。这张图显示了本文中讨论的定量研究方法的位置，即它们适合于研究问题（一般到特定）的不同维度级别。五、总结一旦你选择了一个方法，就要去了解和学习！结束之后，确保你能够按照你想要的方式和计划进行研究，并保证能得到对自身有用的结果。要注意的是：你不能只收集数据指标，不做任何统计分析就开始做决定。仅仅收集5个用户的评级响应是不够的，要取一个平均值，然后再继续。对于这里讨论的每种方法，都有不同的建议最小样本量。为了获得可靠的数据和确定统计的意义，你可能需要收集数据点的数量需要达到最小样本量才行。如果不这样做，就不能保证你的发现或者结论是正确的。不管你使用哪种方法，一定要把握好需要你研究相关统计学概念的时间，以及获取正确的最小样本量的成本。你要相信，这并不像表面看起来那么困难，而你最终获取的定量数据一定是有价值的。原文作者：Kate Meyer原文链接：s/quantitative-user-research-methods/译文校对：不器#专栏作家#熊猫小生，，人人都是产品经理专栏作家。高级交互设计师，UED负责人。关注互联网C端产品设计相关，擅长移动端产品交互设计，前沿设计风格探索，设计流程优化和管理，欢迎交流~本文翻译发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图由译者提供

本文介绍了七种UX用户研究方法，分别是：卡片分类法、专家评审、眼神追踪、实地考察、可用性测试、远程可用性测试以及用户角色。考虑进行一些用户研究? 想知道哪些技术最有可能提供有用的结果? 可是却没有结果。因此我们编制了 7 项优秀的经过测试和实验的 UX 技术列表, 这7种方法可以为 UX 带来真正的价值。方法1：Card Sorting 卡片分类法卡片分类法是很久以前用于心理学研究的一种用户体验研究的方法。这是一个简单的概念,你写单词或短语在卡片上,然后你要求用户分类他们。您也可以要求他们标记类别。这是确定您的产品 信息架构(IA) 正朝着正确的方向前进,或验证新产品的信息架构是否正确。有各种卡片分类的方法,重要的是要选择适用的。更妙的是,有一堆在线工具,让你现在远程进行卡片排序 – 允许您在全球范围内使用该技术,而不仅仅是本地。为什么卡片分类是一种很好的方法这是一种非常廉价的研究形式——相对于昂贵的面对面的访谈等, 或者是使用线上工具可能更为便宜；这是一个非常简单的技术,无论是用户还是客户等都可以理解；可以作为 UX 项目早期一种简单的验证用户操作的方法。卡片分类这种方法几乎不需要太多的准备工作。方法2：The Expert Review 专家评审专家评审涉及单个”专家”通过用户界面 (UI) 使用产品,并浏览产品的设计、可访问性和可用性问题。没有固定的流程可遵循,专家评审可能在不同的产品上给到不同的专业评审。审查员在可用性和用户体验设计方面拥有的专业技能越多,(在大多数情况下)其付出就越有价值。为什么专家评审是一种好技术?这是一个快速、简单、便宜的方法。当您将其与更正式的可用性测试方法进行比较时,情况就更加明显了。只需一名专业人员即可进行专家评审。这是为进一步用户体验研究提供信息的好方法,但是需要注意的是，这种方法只可以进行表面的实验，但不代表进一步的用户测试。方法3：Eye Movement Tracking 眼神追踪这种方法相当有效，尤其是当用户使用您的系统时,你想要了解用户在浏览的模块。它有助于 UI 设计,并有助于了解如何确定某些类型内容的优先级。该技术被开发用于学术研究,并已广泛用于医学研究,现在已成为一种被 UX 团队使用的流行方法，并且经济实惠。为什么眼神追踪是一种很好的技术?现在的技术已经足够先进, 眼神追踪系统不再那么笨重和具有侵入性,它们不会干扰可用性测试的结果；这项技术现在相当实惠。它并不适合每个项目的预算,但它通常不会需要支付高昂的费用；该技术现在足够可靠,结果也易于复制,并且可以输出可靠的结果给到研究人员。客户喜欢眼神跟踪。这是一个很好的方式来证明为什么他们可能想要投入到进一步的可用性测试。方法4：Field Studies 实地考察这实际上是一个广泛的标题下的若干种方法。这一切都是走出去,观察用户的”户外”,以便观察产品在实际场景中的使用行为。它包括:人种学研究, 访谈和观察, 还有使用场景的调查。为什么实地考察是一种好技术?没有比观察用户使用您的产品时的行为更强烈的研究形式了。研究人员喜欢这些技术,并且经常热衷于说服他们的客户加入这些技术;如果进行得良好,实地考察的研究成果对用户问题以及如何解决这些问题提供了最深刻的见解。方法5：Usability Testing 可用性测试在用户体验研究方面拥有悠久的历史。可用性测试是对用户尝试使用产品去执行任务的观察。它们可以专注于单个流程,也可以更广泛地应用到整个使用场景中。为什么可用性测试是一种好技术?你能想出一个更好的方法来理解用户做什么,而不是仅仅观察他们的行为操作? 当然,你必须选择正确的用户——唯一的限制就是他们的行为操作可能代表了一个整体的用户群；可用性测试产生特定结果, 导致特定行为操作。更妙的是,人们很难反驳基于这些测试的决定;几乎不可能反驳用户行为的证据。您可以作为观察者轻松地将客户引入可用性测试。这增加了他们对此类测试的热情,并清楚地说明了为什么此类测试会增加价值。方法6：Remote Usability Testing 远程可用性测试这个可用性测试,无需将用户拖入实验室环境。它曾经复杂而昂贵,但技术已经发展起来,现在设置起来相当简单,而且物有所值。为什么远程可用性测试是一种好技术?与实验室测试相比,它通常可以节省时间和金钱,并且参与者不需要呆在实验室中,它可以涉及更广泛的参与者。它在某些方面更接近于现场测试,因为测试是在用户的环境中进行的,而不是人工实验室环境。这在许多情况下比实验室环境提供更好的结果。方法7：User Personas 用户角色用户角色是理想用户的虚构表示形式。他们专注于用户的目标、他们的特点以及他们表现出的态度。他们还检查用户对产品的期望。用户角色由其他形式的用户研究创建,因此提供了深入的真实生动的肖像,在整个团队设计产品时很容易记住。用户角色具有名称和背景故事。他们可以激发设计者的想象力,并专注于用户的使用习惯和场景中。为什么用户角色是一种好技术?它们比旧用户配置文件高出一步,可以更深入、更具体地查看用户。他们很容易与人交往,并成为团队的一部分,因为他们可以在项目期间经常被谈论。它们很有趣,而且往往很有趣,很容易与人们进行互动, 比许多其他研究成果更令人难忘。总结虽然目前有许多用户研究技术, 但这7个技术已经反复表明, 为项目中的用户体验提供了有价值的投入。你最喜欢哪一个?文章翻译自：《7 Great, Tried and Tested UX Research Techniques》本文由@vivi 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。

用户调研是产品人在做产品必须走的第一步。很多时候用户自己也说不清楚自己需要什么，只有在面对真实的产品已经场景时，通过使用才能对产品进行反馈。艾老思自媒体专栏作家艾永亮在《腾讯之道：我们应该向腾讯学什么？》书籍中在产品维度深度解剖腾讯视如何比用户更懂用户，总结出腾讯最有效的三步法用户研究方法论。1，成为用户2，了解用户3，超越用户一，成为用户这是企业的产品想要获得成功最首要条件，但现实上太多的产品（这里的产品包括了互联网的产品以及项目，公司，服务等）都是老板拍脑袋做出来的，然后用过千万种营销方法，商业模式去推广，最终生存下来的寥寥无几。想要成为产品的用户第一步就是使用自己的产品，如果连自己都不使用，那么如何能发现的产品的问题，如何做优化做迭代。很多的产品经理（不单指互联网的产品经理，包括产品的策划者决策者）都是把产品按照自己的想象做出来，然后把自己的想法强加到用户身上，说这就是用户需要的什么什么功能，忽略了用户的真实需求，最终导致了产品走向终点。这里一个最简单的案例便是高铁以及火车的购票系统，用户是需要用这个产品去购票，但是产品经理却为了防止黄牛党刷票的初衷设计了一系列的各种验证，各种奇葩的图片找验证码。活生生变成了防刷软件，而不是便捷的购票软件。为什么别人还是继续用，不得不啊，尽管系统经常崩，输入各种各样的验证码，变成了极其不流畅的体验。所以你会看到很多第三方的软件遭热捧，几步就完成了，剩下来的就交给第三方平台帮我们购买了。很多的产品人都很容易忘记一开始的初衷，把产品做的离用户越来越远。成为用户就是为了让产品人忘记自己的人生，抛弃自己的专业知识重新审视自己的产品，通过频繁使用产品成为忠实用户来为产品出谋划策，找到用户最真实的痛点，通过优化迭代去满足用户的需求。二，了解用户成为用户是首要条件，但是如果不能了解到用户群体，那么看到的问题，提出的问题都涉及个人色彩，最终的产品还是逃脱个人化的本质，艾老思认为想要了解用户主要有两个方面。1，秒变小白微信张小龙曾在一次分享中这样解释，那就是瞬间变成白痴级用户的速度，乔布斯在一秒内可以让自己变成“白痴”用户，马化腾需要三秒，自己需要五秒。腾讯很多员工在入职的第一天都会被安排到客服部门去接听用户咨询热线，就是为了让他们知道他们以后所要服务的用户是一个怎样的群体，他们会遇到什么问题，他们是以怎样的角度看产品。腾讯的客服经常会听到用户超级“小白”的问题，如我要点哪里，怎么改头像，怎么改名称，哪里改密码，我要点哪里等问题。产品经理总会以“最优”的做法去做产品，但却忘了这个产品并不是为产品经理自己定制，而是为了用户。只有用小白的角度重新审视自己的产品才能做出真正解决问题的产品，让用户用的爽，用的明白，用的简单。2，挖掘用户需求说到这里，艾老思不得不再重申一下传统的问卷方式，很多人都喜欢用问卷来挖掘用户的需求，问卷的设置都是各种暗示性的问题，驱使用户做预示的答案。问卷只能作为验证需求的方式，并不是用来挖掘需求的。绝大多数的情况下，用户都会有意无意把真实的想法隐藏起来，反馈给你的都不是真实的想法。如果产品真的做得很糟糕，直接就卸载或者丢掉了，用户根本就不会反馈给你，另外的一大部门是选择沉默，凑活着用就行了吧。腾讯著名的“千百十”法则，要求每一个产品经理每周至少看一千篇关于产品的帖子或者新闻，一百个博客，十个用户调查，这比传统的400电话要使用很多。挖掘完需求之后并不是就完成了这个阶段，及时的解决问题也不够，只有深入分析真伪需求，洞察一切问题背后的深层次需求，通过蛛丝马迹去获取用户的懂点，掌握用户的使用习惯，使用行为及心理变化，从根本上解决问题才是产品制胜之道。三，超越用户在还是马车盛行的时代，你问用户需要什么，他们回答是一辆更快的马车，如果我们都是与用户同行，那就是引入更优质的马，造更好的轮子，永远都不会有汽车的出现。有先见之明的福特让“马车”更快更舒适，汽车就这样传奇般的诞生了。汽车是人类史上跨时代的发明，它让人类重新定义了代步工具，更给人类生活带来从未有过的便捷。《乔布斯传》中提到“消费者并不知道自己需要什么，直到我们拿出自己的产品，他们就发现，这是我要的东西”也是同理。但是这有一个前提，你已经对旧一代的产品相当的熟悉，属于产品创新的阶段，而不是在完全不熟悉的情况之下就用颠覆性的做法祈求引领行业。用户不知道现在的科技可以做什么，他们不会去想完全没有出现过的东西，超越用户是在洞察用户需求，满足用户的需求的前提下，运用新的技术，新的商业模式对原有产品进行创新让产品更好地解决用户的需求。

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。

本文以用户研究工作人员为出发点，讲述了这一职业在职场上与专业技能上需要注意的要点。讲一个我前同事的事儿。认识他的时候，他心理学硕士刚刚毕业，开始从事用户研究。名校毕业，科研训练扎实，工作又认真努力，所以他项目上手很快，业务方对他也是赞不绝口。领导信任他，开始让他承担一些更重要、更复杂的项目。然而过了一段时间，业务方开始向他领导吐槽，抱怨他项目进度太慢，报告不能按时产出。领导很纳闷挺靠谱一个人怎么忽然就不行了，于是找他谈话；原来他自己也很痛苦很焦虑，明明已经在拼命加班了事情还是完不成。跟他深聊的时候，我慢慢意识到他遇到这种挑战的原因。虽然离开了高校，但是他仍然在按照科研人员的标准来要求自己：要求研究结论尽可能精确。为了对自己的结论有信心，他花了大量的时间收集更多的数据，做更多的分析，结果导致工作迟迟不能完成，项目最终被迫延期。这个同事的处境让我想起自己的经历。博士毕业刚参加工作，第一次绩效面谈的时候，领导给我的一条评价是“学生气太重”。在我看来，这位同事之所以遇到问题也是“学生气”结果。科学研究与用户研究没错，用户研究岗位对研究能力要求很高。从业者要掌握科学研究的方法论（问题分析-假设检验-研究结论），熟练利用科学的研究方法（问卷、访谈等），对结果做出有说服力的解读。从这个角度讲，用研工作与科学研究是非常相似的。但二者的差别也非常明显，主要是在目标和成功标准上：科学研究的目标是发现客观规律，从而能够对事物进行描述、解释和预测。用户研究也对用户相关现象进行描述、解释和预测，但公司雇佣用户研究人员的最终目的是通过这个过程为业务问题的解决提供输入，或提供最终的解决方案。这构成了用户研究（或公司里其他研究岗位）的核心目标。目标不同，成功的标准、卓越的标准也就不一样：科学研究求真，所以优秀的研究者投入大量时间让自己的理论和发现足够精确无误。而用户研究追求的是解决问题，所以一个优秀用户研究人员的结论应该在有限的时间内做到足够“有效”，也就是提供的建议或方案对于问题的解决有实际的效果。在我看来，优秀的学术训练以及个人性格的特点让同事走入了误区：在用研工作中用“精确”代替了“有效”；用“完美”代替了“效率”。针对“问题解决者”和“有效”，我们已经在别处做了讨论，这里着重说说“完美”和“效率”的问题。追求效率的根本原因：公司在有限的时间内最大化资源的价值The outcome of business operations is the harvesting of value from assets owned by a business.一个博士学位要读三到四年，不顺利的话则要更久；很多研究者可以穷其一生投入在某个研究主题或理论上。人们给予了科学研究更多更充分的时间（如果不考虑科研从业者的晋升压力），尤其是对基础研究日益看重的今天。而在商业环境中，时间是最稀缺的资源。在商业竞争中，速度对成败的重要性不言而喻。在电商行业有阿里、京东、拼多多等大佬；尤其像阿里这样庞大的企业仍能够持续保持超过40%的增速，正所谓会跳舞的大象。网易的电商业务作为后来者，在基础设施和能力上跟竞争对手差很大一截，不管是对电商和零售业务逻辑的理解上，在中后台的建设上，在对消费者的理解和洞察上，还是在产品设计的能力上。在这种竞争环境下，只有保证足够快的发展速度，才能够避免被紧追不舍的大象踩死。对于那些能够在更长期更大范围内产生价值的研究主题，社会的资金投入也是巨大的，国家、省市都会有科研基金的支持。与科研环境相比，商业环境的资金资源就显得非常稀缺。哪怕是头部的大公司，在成本上也是要精打细算的。即使是上市的大型企业也可能因为资金链断裂而被迫退市破产；对于创业企业来说，资金就更为有限，有大量的创业企业因为资金问题而失败。显然，用研需要消耗公司的资源当用研工作陷入对精确性的追求时，更多的时间和金钱就被投入来收集新的数据，做更全面的分析。这些都需要花费公司的人力、资金。发放问卷或执行访谈往往需要支付用户一定的费用；当采用外部公司进行调研时，费用的成本会更高，一份问卷的价格可能会达到近百元，一个访谈的价格更是要几百块。公司的用户资源本身也是一项稀缺资源。比如互联网公司的用研项目常常需要向用户推送或短信发送问卷。每一次对用户的打扰都可能对用户体验带来负面的影响，造成用户关闭push消息或屏蔽短信号码；更验证的情况下甚至可能造成用户的流失。反过来讲，这些触达用户的机会本来可以用来进行营销推广和商业变现。用研人员也是公司的一项稀缺资源。用研团队规模一般都不会很大，通常是几个人负责一个产品，甚至一个人负责多个产品的用研工作。由于用研工作对研究能力的要求高，用研从业者的学历水平一般也相对比较高。这样数量有限、高学历水平又高的人员被分配来解决什么问题就变得极为重要。用户研究项目的各环节往往还要花费其他人的时间，比如需求沟通流程对业务方时间的要求。尤其是在公司流程比较复杂时，从研究策划到开展可能都需要数周的时间。上诉这些不同方面的投入构成了一项研究的成本，它与研究价值的比较也就是衡量一项研究是否值得做的底线。ROI的最大化也是对用研工作的要求由于资源的稀缺性，公司里的各类经营活动都要评估ROI。营销活动是非常典型的例子，一场广告营销活动耗费大量的资金，究竟给公司带来了多大的价值，不管是在实际的成交上，还是在品牌的宣传上？所以在一些公司里会对营销活动的效果做不少调研来进行评估；也诞生了很多公司专门做广告投放效果的监测和评估，而各个广告平台（如腾讯的广点通、阿里的阿里妈妈等）也会提供相应的工具。而Facebook和Google能赚得盆满钵满也部分是因为广告投放优化算法方面的优势。回到用户研究中，用研上的投入虽然在公司的支出中占比可能不高，但也同样需要考虑ROI的问题。上述这些人力和资金本来可以花在其他地方，这也就是所谓的“机会成本”。（这可能是小公司不养用研的原因。）因此，我们会强调一定要让自己的研究结果是有效的，即有足够大的产出，同时也强调我们投入的资源是合理的，即有高的ROI/效率。完美在这里不是必须的，甚至是不提倡的。几点建议在上面提到的用研工作消耗的资源中，用研人员的有效工作时间可能是最宝贵的资源。对于从事这个行业不久的同学，我给出一下两条建议：有效工作的两条建议1. 用投资的视角来思考自己精力的使用方式估计不少同学都懂，精力管理比时间管理更重要，想想自己一脑袋浆糊加班的样子就知道了。因为对工作比较陌生，能力也有待提升，初入职场的同学们常常要工作更长时间。但精力差的时候，人反而容易出错，创造力也受限。所以，首先用精力管理代替时间管理，不鼓励加班。投资强调投入和产出，两个概念特别重要：收益和风险。比如，我会把自己的钱分散到几类投资中：余额宝这类货币基金虽然收益低，但风险也特别小，作为一个保守风格的人，我就多投一些；股票基金的风险高一些，但长期坚持的回报比较高，那也可以多投一些；个股投资需要懂行业懂公司，成为韭菜被人割的风险比较大，那就选几个自己稍懂的公司投一点。这样虽然收益不会特别大，但总体比较稳定。在工作中也可以借鉴这样的思路。对应于投资中的收益和风险，不同用研项目的价值差别很大，而项目输出有效产出的可能性也不同。要判断项目的价值，需要我们懂业务，甚至懂战略。如果自己尚不能判断，则可以多跟领导、前辈来沟通，让他们帮忙判断。有些新同学对前辈或上级有畏惧心理，完全没有必要。从项目价值和难度出发，大概有三类项目：第一类项目是常规的，自己熟悉的，产出比较有保证。这类项目做了能保证自己有持续稳定的成果，但可以慢慢压缩它们占据的时间，比如让这些项目流程化，或者产品化。第二类项目挑战大一些，比如是自己没有遇到过的问题，或者需要在方法上有所创新。这些项目对自己成长有帮助，产出对业务方的价值也可能比较大，可以多投入一些时间在这上面。第三类项目挑战很大，做到让人满意的几率比较小。最好的办法是把这类项目变成第二类项目。比如，你可以找资深的同事请教，或者求助公司外部的业内人士等。这类项目不会太多，因为领导一般也不会分配这类项目给新人。但如果遇到了，那可以多投入精力，抓住机会，有可能“一举成名”。即使做得没那么理想，也不用灰心，都是自己学习积累的过程。随着个人能力的提升，个人在上述三类项目上分配的精力比例也不断变化。好的领导也会主动去调整下属在这三类项目上的比例，帮助大家成长。2. 提升工作的效率，提高自己的professionalism如何成为一个职业的人，不少新同学在这一点上有挑战，尤其我们的教育中都没什么涉及。对于这个大话题，有两点我觉得可以优先做起来：一是要快速掌握起常用工具的高效使用方法。现在的办公软件都比较复杂，但当你掌握了一些基本技巧之后，你的使用效率往往会大幅提升。实习是获得这类技能的一个好途径。如果没有的话，要培养自己学习这类技能的能力，毕竟在工作中遇到这类新东西的情况也很多。第二点是养成良好的工作习惯。这又是一个很大的话题。上面提到积极及时与上级沟通，也是工作习惯的一部分。很多习惯其实是个人能力的一个反映。粗略来说，有几类习惯是可以不断去优化的：让内容系统化的，比如工作文档的命名、格式、存档避免风险的，比如项目过程中与业务方及时沟通风险，沟通结论是书面确认等提高效率的，比如每天早上建立日程安排，工具的设置，邮件的管理规则，工作的流程优化等如果你已经经验比较丰富，开始带人了，可以考虑以下两点学会授权前面提到三类项目在个人精力中的占比，把一些项目或项目的部分内容分配出去，是调整精力分配的一种好方法，自己则更加聚焦在那些对组织和自己更有价值的工作内容上。分配出去不是撒手不管，你需要跟进任务的进度，毕竟你是为项目最终结果负责的人。任务分配出去也不是为了让自己更轻松。相反，在分配的初期可能自己会变得更累，因为对方并不一定完全胜任这些任务，而你需要承担起一部分培养人的工作。我就曾遇到过很多次对方不靠谱，从而导致数据分析需要复核的情况。但这类投入长期来看能降低自己在任务跟进上花的时间，我认为是值得的。在团队层面，做好风险和收益的权衡上面提到的投资视角管理个人精力，我认为在团队层面也一样适用。在此不再赘述。只是作为团队leader，懂业务和懂战略的要求会更高，否则很难对项目的价值做出判断，甚至需求都聊不清楚。如果你职位更高一些，那还有最后一点建议在组织层面，减少对有效工作时长的损耗微软第三任CEO Satya Nadella 在上任之后修改了公司的使命：to empower every person and every organization on the planet to achieve more.通过更先进的工具和更好的流程使企业效率提高，这使得各个行业竞争激烈的美国出现了很多类似于微软的成功的2B企业。在组织的小环境中，员工最大的时间损耗基本是公司内部的“摩擦”。比如在部门间沟通中大家都互相扯皮，面前答应回头反悔。比如超长的超级复杂的流程严重拖慢项目速度。比如宁愿使用自己开发的差工具和系统，也不用更有效的、长期迭代优化的外部工具等等。更高的管理者在组织中也承担了赋能的任务，通过规则、流程、文化等建设和优化减少组织内部的损耗，让大家有更多的有效工作时间。用研和科研人员都使用科学的方法论，而前者可能对投入产出的要求更加迫切，这是商业社会的本质：获得的回报与创造的价值高度相关。围绕价值创造这个话题，每个用研从业者都是一个投资者，精进的路没有尽头。本文由 @益者友多闻 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

为什么你网站的访客不断的离开，甚至有些永远都不再回来！本文介绍的14个免费访客行为分析工具将帮助你：你需要搞清楚的是，为什么大部分到访的用户来过一次之后就再也不来访问你的网站？ 如果你想让你网站的访客成功的转换为你的客户，或者忠实读者，你首先要考虑你的网站设计和布局上是不是存在问题。你可以按下面的步骤和方法去分析：了解你的访客需求提升用户体验提高网站可用性留住更多的回头客提高销售的成功率很多访客来了又走走了又来，有时候你根本就不知道他们要干什么，也没有留下他们的足迹，这个时候，你无法判断他们的需求是什么，更不知道他们会为什么产品买单。但是现实生活中的实体店铺则不同，他们会经常跟顾客打交道，能够听到他们的意见和建议，并且调研他们的需求是什么，这样就会不断改善自己的产品和升级他们的服务。可是在虚拟的互联网上去捕获访客的需求信息就没有那么容易了，但是你可以通过一些工具来帮你捕捉，提供数据让你分析你网站访客的行为。下面介绍的14款免费工具或许可以帮到你：1、通过Google Analytics跟踪访客来源，以及他们都点击了哪些网站链接Google Analytics（分析）是企业级的网络分析工具。此工具提供了强大且灵活的功能，操作起来简单方便，你可以通过它查看并分析流量数据，让你进一步了解网站的流量和营销效果。通过 Google Analytics的分析的数据，你可以清楚的知道你的访客需要什么，从而撰写和发布你访客感兴趣的内容，达到强化营销的目的，从而提高网站的转化率。2、简单直观的“heatmaps（热图）” 工具Crazy Egg能够准确的告诉你访客在你网页上的哪些部位进行了点击，即使点击的那个位置不存在链接。访客的点击行为以 “热点地图”的形式显示，你可以清楚的看到他们都点击了哪里，也就知道他们喜欢什么。3、ClickTale工具ClickTale实现的是页面间跳转的跟踪和统计，相对于其他的分析软件，该软件主要考虑页面与页面之间的变化。与Crazy Egg的功能相类似，不过，它还能够捕捉用户键盘输入、鼠标滚动条、鼠标移动轨迹等更多的数据。这款软件的出现，完美的补充了Google Analytics的不足。4、Google Talk Chatback（在线聊天工具）这是一款在线聊天工具，可以直接与你的访客沟通，然后直接了解到他们的需求。5、SurveyMonkey（在线问卷调查）SurveyMonkey是一款简单的在线问卷调查工具，你可以通过该工具向你的访客发放问卷，从而收集优秀的用户需求。6、4Q（在线访客调查工具）向你的访客咨询为什么他们访问你的网站，还有他们是否找到了需要的信息。Web 分析导师Avinash Kaushik建议你应该调查那些离开了你的网站的访客，他还提议你问下面的问题，答案对你非常有用：问题 1:“基于今天的访问，你给网站的总体体验打多少分？”问题2:“下面的那一个叙述是你拜访我们网站的主要原因?”问题 3:“您今天的访问达到您的目的了吗？”如果问题 3她回答了yes…问题 4:“你怎么评价[公司名]的网站？”如果问题 3她回答了no…问题4:“请告诉我们为什么你无法完全完成访问的目的？”7、Steve Krug’s book获得大量真实的访客活动信息可用性测试只是涉及对网站访客的行为监测，并让你知道问题所在。它其实是很普通的一个分析工具，但是确是这些工具中最有用的一个。运行可用性测试的方法有很多，不过用的最多的就是给参与者设定一个任务，并记录他们的想法，供以后分析。8、Ethnio弹出式问卷调查，强制招募访客参加你的可用性测试Ethnio 能够为网站添加一个弹出式的调查表，向你的访问者发出邀请参加可用性测试。你可以自定义一些调查内容，问他们一些关于网站的细节问题。比如：您是否第一次访问本站？您为什么对本站感兴趣？9、聆听和讲述到线下去推广和征集意见，用你的耳朵去听，用你的嘴巴去说，如果你连面对面都不能卖给你客户东西，那你就更不能指望在网上把它卖出去了。10、Tell-a-Friend King（朋友圈推荐）口碑相传，你的客户才是你最好的营销人员，通过他们的使用和用户体验，推荐给更多他们身边的朋友圈。11、Kampyle将用户反馈转变为营销线索Kampyle 让你的访客通过每个web页面侧边的几个按钮在线发送反馈信息。(我们网站是一个绿色的 GIVE US FEEDBACK按钮，在页面的右手边) 这个按钮可以弹出调查表，让访客可以发送回执。网站所有者可以通过注册Kampyle的网站用户，通过管理界面管理所有接收到的回执。（看上去有点像电子邮件的客户端，有收件箱和目录）如果访客留下了他们的电子邮件，网站管理者可以在处理完反馈的信息后，容易的通知他们。12、Google Site Search网站搜索服务Google Site Search（简称GSS）是谷歌推出的特定网站搜索服务。可以记录用户搜索的记录、关键词等信息，帮你了解访客的需求。13、Serph 搜索引擎Serph是一个实时跟踪信息的搜索引擎，让你可以发现人们都是如何在博客、论坛以及社会化网络上谈论你的网站的。你可以把它作为 Google 快讯的补充，同时使用他们。14、Google Website Optimizer网站优化工具Google提供了一个 Website Optimizer 工具，可以用来检查网站，以提供优化建议。这个工具需要有Google帐号，注册即可使用。工具目前可以检查两种情况：A/B Experiment A/B体验：这个方法是检验两个完全不同的页面的运行效率情况，适用于：页面周访问量小于1000，你想移动栏目或变换页面布局。Multivariate Experiment：这个方法是比较内容在多个页面位置的运行情况，适用于： 页面周访问量小于1000，页面中不同部分的内容都有同时的改变，使用方法，注册账号后即可以按照Google的提示进行测试 。通过使用这些工具一段时间之后，产生数据，你可以对这些数据进行分析。从中了解和获得用户的需求和访问行为，帮助你提高网站的可用性，并留住你的客户。

编辑导语：在这个大数据时代，数据变得越来越值钱，用户画像也被越来越广泛的应用。即使在用户画像这么火的情况下，仍然有多人不知道该如何创建和使用用户画像。今天，本文作者就结合自身经验，为我们做了总结，帮助你创建用户画像，了解用户想法，满足用户需求。在《重新认识用户画像》一文中，我们从定义产品和服务的功能角度，重新审视了用户画像的定义、作用和重要性，本文我们将重点讨论：如何创建和使用用户画像。过去的产品设计思维，不考虑用户分类，不做针对性需求分析，而是追求大而全的设计。但实际上这种大而全的设计反而不能有效的获取用户，自然也很难达到好的销售效果。比如做一款车，不同人群对于车的需求是不同的：孕妇对车的要求首先是安全性和稳固；大学生会追求炫酷；驴友则是需要底盘高、操控能力好的越野车。如果一款车，符合所有人群的需求，那这个车就会变成四不像；同样的，如果一款车，能够满足每个人60%的需求，这个产品最多打60分。因为从根本上说，这款车并没有真正满足任何一方的需求。只有搞清楚目标用户，针对这部分用户，把产品做到他们心目中的100分，才是一个好的设计。搞清楚目标用户，就需要通过创建用户画像来实现：一、创建用户画像的思路以用户为中心的产品设计路线图用户画像不是简单的用户细分，也不是平均用户，更不是某一个真实用户。而是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。无论是做设计、做营销策略，还是做广告，都需要事先通过各种手段勾勒出目标用户，然后将设计或自然、或“劲爆”地融入到目标用户的生活轨迹中。用户研究的过程实际上是一个定性研究和定量研究循环穿插的过程，用户画像的创建也是如此，下面是创建用户画像的三种思路：1. 创建定性用户画像的过程Step A：进行定性研究，通过一些小样本的研究，比如用户访谈、可用性测试、现场调查等形成直观感受。Step B：用户细分，基于用户的目标、观点或行为将相似的人群归集到群组中。Step C：建立用户画像，为每个细分群体加入详细信息。2. 创建经定量检验的定性用户画像的过程Step A：进行定性研，通过一些小样本的研究，比如用户访谈、可用性测试、现场调查等形成直观感受。Step B：用户细分，基于用户的目标、观点或行为将相似的人群归集到群组中。Step C：定量研究验证用户细分，调查问卷、网站流量分析等方法核实用户群的差异。Step D：建立用户画分，为每个细分群体加入详细信息。3. 创建定量用户画像的过程：Step A：进行定性研究，通过一些小样本的研究，比如用户访谈、可用性测试、现场调查等形成直观感受。Step B：形成分类假设，得到用于定量分析的多个候选细分选项列表。Step C：定量研究，调查问卷、网站流量分析等收集细分选项的数据而非证实。StepD ：用户细分，基于统计聚类分析来细分用户。Step E：建立用户画像，为每个细分群体加入详细信息。二、创建用户画像的方法前面提到，创建用户画像是一个定性和定量研究循环穿插的过程。实际执行中，可以根据时间的跨度、用户画像的精细度和用户覆盖度来决定，先做定性研究，定量研究，还是定性定量研究结合进行。这里，我们先从定性研究开始。1. 第一步：定性研究定性研究从用户访谈开始。访谈的步骤不再赘述，需要注意的是，对于定性研究中的用户访谈，一般会覆盖以下几方面的内容：产品的使用情况：接触渠道和方式、接触原因、第一印象、使用产品的关注因素、使用频率等；行业经验和知识：对行业的理解、同类产品对比、其产品的优劣势等；目标和行为：使用步骤、典型过程、使用功能或内容、未满足的需求、可优化的地方等；观点和动机：对产品的描述、可能的推荐动机、最喜欢/不喜欢的地方、提升使用频率的可能性等；机会点和反馈：新功能新内容的反馈、新功能的使用情况、需要重点改进的地方、机会点和创意点等。除此之外，为了能够获得更丰富完整的用户画像，常常会把情景研究、概念验证和可用性测试和用户访谈进行结合。2. 第二步：用户分类经过定性研究，我们搜集了创建用户画像的素材，接下来就需要对这些用户进行分类。1）创建定性细分以健身房用户为例，为健身房的20个用户做用户画像，首先要有几个关键的维度，把这20个人进行有效分类，然后再去详细地刻画每一类人的特征。分类有很多种不同的维度，比如身材管理、生命周期和阶段、身体健康情况、自制力或者对健身的专业性要求等等。如何做用户的定性分群，关键在于研究的主题。选取的维度可以根据用户目标、使用周期、用户的行为和观点进行划分，这个是需要大量的时间探索。2）评估分类选项分类可以考虑这几个选项：这些群体分类是否可以解释已知的关键差异：比如健身房要卖私教课，关键差异是需要被解释的，为什么 a和b这两类人不一样？首先，用户的支付能力和支付意愿可以很好的解释a和b之间的差异。其次，用户有没有时间也可以解释a和b之间的差异，所以找到分类的维度，可以很好的解释买不买的关键差异；这些群体分类是否已经足够不同：划分出来的人与人之间会不会有很大的交叉。这些群体分类是否像真实的人：要保证每一类都像真实的人；这些群体分类是否能快速地被描述出来：比如给健身房的人贴一些标签：他是健身达人、他可能存在身材管理的问题、他又穷又懒等等，可以很有效、很明确地把每一类人标识出来；这些群体分类是否覆盖了全部的用户；这些群体分类将如何影响决策制定。3. 第三步：定量验证这一步是对定性研究所搜集到的问卷调查结果和产品行为数据进行分析和检验，检查上一阶段形成的用户细分群体之间是否存在差异和遗漏。4. 第四步：建立画像设置形象照，可以是图片或卡通形象，看上去更真实。揭示关键差异（目标行为和观点）：给用户一个比较典型的名字，这个名字要把产品最关键的特点凸显出来，也可以从目标行为和观点上去定义。姓名、照片、个人信息、家庭结构：一个虚构的典型用户，可能跟某类用户的大部分人比较相似，但不会是某一个具体的人。有了这些个人信息，能够让用户画像看起来更像一个真实的人，更容易引起用户的同理心。相关设备产品使用情况：标识出相关特点，比如产品的使用情况，一天的生活轨迹等等，这部分内容主要跟产品、研究对象、研究目标相关。简介场景：比如某父母类产品，最典型的场景是跟小孩有关。所以产品需求就是容易操作，跟小孩有关。其他重要属性：其他的重要属性可以帮助我们去理解用户，为了让用户形象更生动，还可以添加用户语录，帮助我们更好的理解用户的需求。三、用户画像的使用1. 产品设计决策指导建立信息架构和交互设计、根据用户画像确定内容、风格和语气、为每个角色建立风格指南指导视觉设计。2. 产品功能定义使用用户画像引导头脑风暴、产出满足用户需求的想法、参考竞品和用户画像确定功能优先级。3. 商业策略将用户需求和策略整合可以弥补用户空白、易理解的普通人的故事可以弥合沟通的差距、可以作用于策略制定到执行的全流程。作者：刘溯源，中山大学社会学博士、ISAR华南项目总监、国家高级用户研究工程师。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。

今天是0.01打卡第47天最近围绕交互设计和用户研究给小伙伴们做了几次分享，从写PPT到内部分享，我觉得收获最大的应该是我自己了。这就好像是：我从书上或者别人那里听到一个知识点，当时看懂了是一个层面，事后会用了又是一个层面，会用并把它写出来或者讲出来，又是一个层面，这其实就是一个刻意练习的过程。产品经理为什么要掌握用户研究的技能产品经理需要了解用户的工作、痛点、期望才能针对性的寻找到契合的产品解决方案。那在了解用户的过程中，掌握一些基本的用户研究方法和套路还是会起到事半功倍的效果的。虽然在《启示录》里是有提到交互设计来负责用户研究，而在有些成熟的互联网公司，一般都有独立的ued团队，有专业的用研团队来做用户研究。但是现实中大部分中小型公司的产品经理们，是没有这么好的待遇的，什么都要自己来。所以在这里我们就不纠结用户研究到底是哪个岗位来负责执行的问题，不同的公司有不同的分工和岗位要求，但是技多不压身，产品经理本来就是个需要横向发展的岗位，凡事能自己搞定的尽量不要老是求助于别人，把人情用在刀刃上，当然个人魅力极强的人除外。产品经理常用的用户研究方法用户研究分为定性和定量，定性更偏重于研究特定用户的行为和动机，是偏感性的，多以文字型的描述为主；定量是建立在一定的数据基础上，有数据支撑，偏理性，但会缺乏同理心。但实际应用中，一般都是相互结合使用，常用的研究方法有以下几种：情绪板调研，这个是视觉设计阶段常用的，视觉是个很感性的东西，比如之前我们针对高端用户群体做一个旅游产品，那怎么体现高端，我们会先去发散一些关键词，最终确定3个左右的关键词，然后根据关键词去找图片，邀请用户来选出大家普遍都觉得符合关键字的图片，基于这些图片，我们来定义设计风格，提取设计元素；用户画像persona，结合用户访谈得出用户的基础信息，社会信息，行为信息，心理消费信息等；从而将一个任务抽象出来一个虚拟的任务画像，来指导设计；眼动实验需要机器设备的，他会抓取用户瞳孔，抓取用户的浏览轨迹，通过实验室，我们可以观察到用户的表情，行为，来为后期的设计提供依据，模拟用户同理心；VOC即客户之声（Voice of the Customer），其实很喜欢一句话“客户投诉是最好的礼物“。之前携程很重视这块，有专职人员每周统计整理用户反馈，将有价值的共性较高的反馈到产品和设计团队。用户研究方法在项目周期中的应用用户研究贯穿于整个项目周期中，直接上图：这里重点说下灰度发布，就是AB两套线上方案，一部分用户看到A版，一部分用户看到B版。其实灰度发布分2大类，一种是运维层面的，为了减轻大量客户访问造成的服务器压力，但大部分时候用于A/B测试，特别是toC端的产品，发布的一些功能先给小部分用户看到，观察数据情况和用户反馈，然后持续的扩大流量，是一种快速验证方案快速试错的方法。写完这篇我自己都觉得太虚，太空泛，毕竟基本的方法大家都知道，只是从知道到会用，还有很长的路要走，一起慢慢练习吧，下一节给大家分享卡片分类法的使用，敬请期待~~。

文章推荐了两款经典的商业分析工具，希望能够给你带来帮助。对于用户体验从业人员，不同的产品线，不同的岗位，工作内容可能有很大的区别，但都会面临以下共同的问题：产品不断改版，设计中核心环节也不断变化，如何抓住核心环节进行设计，这是设计师的烦恼。研究中，研究报告没有价值，研究结果不能落地，这是用户研究员的烦恼。对于设计同学（ui、视觉、动效、交互），了解商业模式和产品中的核心环节能帮助你培养设计中的价值导向思维；对于研究人员（用户研究），了解商业模式和产品中的核心环节能让你基于业务核心提出好的研究。本篇就试着把自己对研究的一些思考和实践和大家进行分享。希望能为大家提供一套快速了解产品模式、把握关键环节进行设计和研究的通用方法。商业模式理论商业模式（Business Model），最早由美国学者Timmers于1998年提出：商业模式是产品、服务和信息流的体系，并借鉴波特价值链，通过描述不同参与者和他们的角色以及这些参与者潜在利益和最后收入来源。经过多年的发展，商业模式的定义形成了四大流派。这四大流派分别从运营视角、盈利视角、战略定位和系统论的角度阐述商业模式。侧重运营模式的商业模式观关注企业的价值创造和价值传递活动及相应的支撑系统，并把企业的价值活动放在社会价值网络来审视，强调企业嵌入商业生态系统的方式；盈利视角商业模式观将商业模式定义为对企业如何赚钱的描述与总结；战略定位视角的商业模式定义是基于企业战略的考量；系统论视角的商业模式定义则认为商业模式是多因素构成的系统，是一个体系或者集合，是多角度的整合和协同。实际生活中大多数人所说的商业模式都是基于盈利视角观的表述，即产品或企业是怎么赚钱的。商业模式分析模型对商业模式的概念有了初步了解后，还需要知道商业模式分析的常用模型。经过多年的发展，主流的商业模式分析模型分为4种，分别是三维度模型，四构面模型，交易组合模型和九要素模型。三维度模型对商业模式的本质进行了全面概括和高度浓缩,并将商业模式解构为市场定位、经营系统和盈利模式3个要素。但该模型没有界定企业边界和顾客界面,因此,在一定程度上也就难以清晰反映企业与各利益相关者之间的关系。四大构面,即核心战略、战略资源、顾客界面、价值网络,四大构面为企业营运的重要考虑对象,各个构面之下包含多个子要素。四构面模型的提出是为了引导企业变革，只是一个概念性的模型，在实际应用实施时缺乏可操作性，同时有些要素的选择上也值得进一步商榷。交易组合模型则将商业模式看作一种描述企业如何同顾客、合作伙伴和供 应商“做生意”的经营活动体系,这一运营体系超越了企业的运营边界,它既包括企业的运营活动,也包括了企业的合作伙伴、顾客或供应商的运营活动，但缺乏对价值主张系统的思考,且具体的操作性也尚待进一步提高。九要素模型，具体包括:核心能力、资源配置、价值主张、分销渠道、目标顾客、伙伴关系、成本结构和盈利模式九个要素。九要素模型由于完整地反映了企业的战略定位、运营过程和利润来源,且具有一定的操作性得到了学者们的广泛认同，在现实的商业活动中也得到深入应用。此外，九要素模型的提出者Osterwalder基于九要素模型提出商业模式画布（Business Model Canvas），同时融入了战略定位的视角，如此一来，商业模式画布更容易落地分析，也因此成为许多初创企业和转型企业分析商业模式的有力工具。基于此，本文选取商业模式画布作为商业模式的分析框架。基于商业模式画布的贵金属交易平台商业模式分析商业模式画布分为9个方面和4个视角。9个方面分别是：价值主张，客户细分，用户获取渠道，客户关系，收益流，核心资源，关键业务，重要伙伴，成本结构；4个视角分别是：为谁提供，提供什么，如何提供，如何赚钱。具体在使用的时候可以用以下的顺序来梳理逻辑：首先给自己的企业做一个定位，然后要了解你的目标用户群，确定他们的需求以及目前存在的痛点，接下来你要考虑如何接触到他们，和他们保持怎样的关系，最后就是凭借什么筹码和方式来实现盈利。在这个过程中有哪些合作伙伴，当然别忘了，你需要综合考量成本和盈利目标。重点分析贵金属交易平台的商业模式。按照刚才提到的梳理逻辑来分析贵金属行业。首先，就平台而言，贵金属交易平台应当致力于为投资者提供一个稳定且可靠的交易平台。投资者属性方面，参与贵金属交易的投资者都是能承受一定风险的用户，根据用户价值又可以进一步分为普通用户和高价值用户；按照投资经验的多少，又可以分为小白用户、有一定经验的投资者、资深投资者。投资者来到贵金属交易平台是希望通过交易获得收益。传统的贵金属交易平台交易体验差、品牌可信度差，青睐贵金属投资品的用户找不到可信优质的投资平台，这就是用户痛点。新兴的贵金属交易平台则在产品视觉、交互设计等方面进行了创新和升级，提升了投资者的用户体验。获取用户的渠道方面，通过百度知道、百度贴吧、百度文库，天涯等免费互联网渠道进行宣传推广，同时在百度搜索引擎推广、今日头条等付费渠道进行推广，以此接触潜在的投资者并与之建立联系。客户关系方面，双赢和持久是任何一个平台希望与客户建立的关系，双赢不仅限于客户通过平台交易赚到钱，也包括客户投资水平、投资技能的提升。双赢和持久的目标，离不开分析师、投顾、客服、运营研发人员等相关人员的共同努力，离不开优质的服务。成本结构方面，贵金属平台的成本支出包括人员工资以及网络基础设施投入。收入主要来自己手续费和交易收益。手续费具体包括佣金、点差、滞纳金、融资融货费等，不同的贵金属平台收益结构不尽相同。当然收入的实现离不开关键活动的支持，关键活动包括通过内部推广和外部推广获取用户，以及营销活动、运营活动引导用户入金交易。为了实现业务的正常运作，交易所、银行以及网络基础设施提供商都是贵金属平台的重要伙伴。以上就是贵金属平台的典型商业模式。通过商业模式画布对业务模式及关键环节有了整体的了解后，还需要结合用户获取、用户流程、用户创造价值等关键环节进一步分析每隔关键转化步骤存在的问题以及优化方案，这时候需要用到另外一个分析工具——AARRR模型。AARRR模型与应用这是笔者绘制的一个AARRR转化漏斗模型，实际中的转化并非单一线性模式同时转化的复杂度受到产品模式的影响。AARRR模型描述了产品不同发展阶段用户参与行为的深度与类型。AARRR，即是海盗指标，最早来自Dave McClure的著名分享，他提出了创业公司赢得客户的五个阶段：获取(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、收入(Revenue)、推荐(Referral)。这五个阶段不是孤立的线性关系，不同的产品这五个阶段关系不尽相同。在用户获取(Acquisition)阶段，主要关注潜在用户如何找到我们，怎么才能吸引用户的注意力；在用户激活(Activation)阶段，主要关注如何引导用户进行产品的初次使用尝试；在用户留存(Retention)阶段，用户使用产品后对产品的第一印象以及使用一段时期后产品能否给用户带来价值是重点关注问题。在实现收入(Revenue)阶段，重点关注产品的盈利模式；在推荐(Referral)阶段，产品是否自带传播功能和产品的口碑是用户推荐的关键环节。以网络直播平台为例，线上渠道，包括门户网站、搜索引擎、应用商店排名等，线下渠道，如地铁、易拉宝、LED屏广告、小区电梯内等，线上线下渠道的广告投放是直播平台获取用户的主要方式。当用户来到网站活下载App后，被高颜值主播、新奇事件直播等抓住眼球的视觉效果吸引后，继续使用直播平台的产品，当需要购买礼物进行打赏或升级VIP服务时，在平台充值就能为平台创造收益，此外，用户点击平台上投放的广告也能为平台创造价值。利用AARRR模型，结合实际业务，在用户研究的实际工作中，找出产品创造价值的关键环节，如注册激活、充值、交易等，围绕关键环节进行研究分析。此外，还能探索有价值的研究点，确保用研的产出报告有价值、能落地。总结回顾商业模式画布完整地反映了企业的战略定位、运营过程和利润来源，在实际应用的过程中能够帮助各岗位同事快速了解对应的关键环节，能帮助各岗位同事结合产品的发展阶段制定重点工作和产品的关键性指标，同时能对产品现阶段的发展情况和未来发展趋势进行诊断和预测。AARRR模型是一项通用转化梳理工具，结合不同产品的特点，梳理出转化的核心环节，针对有价值的关键环节进行优化，就能帮助产品实现更大的商业价值。对于希望提升商业思考能力和分析能力的同学可以进行以下3方面的实践：阅读行业分析报告和上市公司财报。阅读专业书籍，如杰克韦尔奇所著《商业的本质》，Osterwalder所著《商业模式新生代》等。学习创业公开课， 如网易公开课之《斯坦福大学公开课：如何创业》。今天的两个研究方法，希望能帮助你更快更全面了解业务，更大程度发挥自己的价值。参考文献：OsterwalderA, Pigneur Y. Business model generation: a handbook for visionaries, gamechangers, and challengers[M]. John Wiley & Sons, 2010.成文, 王迎军, 高嘉勇, 等. 商业模式理论演化述评[J]. 管理学报, 2014, 11(3): 462-468.张永安, 王学涛.网络直播平台盈利模式、利润变化及驱动因素研究 ——基于欢聚时代的探索性案例研究[J]. 中国科技论坛, 2017（in press）作者：王学涛，网易UEDC用户研究员本文来源于人人都是产品经理合作媒体@网易UEDC，作者@王学涛题图来自 Pexels，基于 CC0 协议