用户画像的步骤——“七步人物角色法”
*******************************************学习是一种习惯，读书是一种坚持**********************************
　　大神：为了让团队成员在产品设计的过程中能够抛开个人喜好，将焦点关注在目标用户的动机和行为上进行产品设计。
因为，产品经理为具体的人物做产品设计要远远优于为脑中虚构的东西做设计，也更来得容易​(作者：sunsun)
　　​我：简单讲就是通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，抽象模拟出的一种调查分析报告，是用户信息标签。譬如在百度指数输入产品关键词，就会得出搜索该产品消费人群的行为喜好。
　　​用户画像创建步骤：
　　1. 发现并确认模型因子 典型用户集群的行为变量集合(活动[频率和工作量] 态度[如何看待
生活必须?提高效率?消遣娱乐打发时间?] 能力[受教育和培训程度 自我学习能力] 技能[在什么领域使用的产品
有哪些使用技巧和特殊技能])
　　2. 访谈目标用户 将访谈对象和行为变量一一对应，定位到某个范围的精确点(20%重价格 20%重功能 60%重品牌
其中A用户就是这60%的大多数) 将用户进行四象限分类，不同类型的用户看重的产品侧重点和比例不同
　　3. 识别行为模式 在多个行为变量上看到相同的用户群体→同一类用户群体的显著行为模式
若模式有效，那行为变量和用户角色就有逻辑关系/因果关系(爱听音乐的人会购买高质量耳机)
　　4. 确认用户特征和目标
用户特征：从数据出发，综合考虑细节，描述潜在使用环境、使用场景和当前产品的不足、用户不满等(对一两个典型形象进行刻画，可视化人物角色，如姓名
年龄 特征)目标：初级目标——有用 体验目标 人生目标【生活目标 隐形目标[自我实现] 炫耀】
　　5. 检查完整性和重复(检查人物和行为模式的对应关系 是否存在重要缺漏 是否缺少重要的典型人物 是否缺少重要的行为模式
确保人物角色和行为模式的独特性和差异性)
　　6. 描述典型场景下用户的行为(表述模型：虚拟事件和用户的反应
介绍用户角色，简略勾画关注点、兴趣爱好以及工作生活中与产品的直接关系) 传达情感化信息 同理心感受用户　　
指定用户类型(对所有用户角色进行优先级排序→首要设计对象)【典型用户、次要用户、补充用户、负面人物角色即非目标用户】
【描述方法：关键词 列表法
　　1、 关键词法——将用户特质标签化，用关键词记录用户的信息、喜好、态度、行为等
　　优：直观简单、便于归类统计、赋予关键词权重(大/小标签)→不同的人物角色合集
　　缺：缺乏逻辑关联性，无法逻辑的表达出用户角色和行为的关系，易出现缺漏和重复，不能建立起行为和人物的关系。
　　2、 列表法——最常用的描述方法
　　不易在用户与用户之间进行横向比较，较难对用户角色排序，较难分清主要和次要角色
　　3、 卡片法——将用户标签写出来，让团队成员进行横向/纵向排序
　　项目需求迅速达成一致
　　让团队形成UCD的思路和流程 将用户模型和用户画像引入产品设计的方方面面
　　避免用户画像的以下错误：
　　1. 典型用户≠用户细分 (给用户建模，更关注用户如何看待和使用产品、如何与产品互动，是一个较连续的过程)
　　2. 典型用户≠平均用户(在社会科学中，人群特征按正态分布 经济统计学中的“二八定律” 20%的人占有80%的社会财富
取中位数!) 应关注典型用户或使用户典型
　　3. 典型用户不是只有一个(类)【受欢迎的典型用户和不受欢迎的典型用户 与产品目标的相符度】
　　4. 典型用户不是真实用户(重点关注一群用户需要什么、喜欢什么)
　　5. 除了典型用户还有其他人物角色
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。什么是用户画像？如何分析用户画像？_百度知道
什么是用户画像？如何分析用户画像？
我有更好的答案
用户画像：定位用户有很多的方法，比如用户调研、问卷访谈、数据分析、市场调研等等，海量甚至不可计数。我们针对自家产品的特点和自身的实际情况，更多的使用“用户画像”这种方法，来迅速、准确定位服务群体，提供高水准的产品设计服务。 关于如何分析用户画像：业内有很多关于创建用户画像的方法，比如Alen Cooper的“七步人物角色法”，Lene Nielsen的“十步人物角色法”等，这些都是非常好并且非常专业的用户画像方法，值得我们借鉴和学习。事实上，当我们了解了这些方法之后，就会发现这些方法从流程上可以分为3个步骤：获取和研究用户信息、细分用户群、建立和丰富用户画像。在这3大步骤中，最主要的区别在于对用户信息的获取和分析。获取和分析数据使用的工具一般为：Google Analytics；Mixpanel；数极客；友盟；百度分析等
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用户画像的方法与案例
摘要：用户画像，可以简单，也可以复杂，本文试图用通俗的文字将专业的用户画像方法进行简单的表达，让没做过用户分析的同学也能看的明白用户画像究竟是什么，在产品侧如何应用。
三年前，还在腾讯的时候，我对“用户画像”产生浓厚兴趣，开始海量的用户群中开始探索和实践，后来在腾讯学院开发了一门课程《用户数据分析方法与案例》，其中有一部分是用户画像。
个人对用户画像的理解是三个层次，可以说是三个步骤吧，从群体用户的问卷调研、数据分析到具象的个性描述，再到抽象应用，如下图所示：
& & & & & & & & & & & & & & &
&简单的说下对这三个层次的认知与实践。
&一、群体定量统计分析
&做用户画像的基础，是通过数据对海量用户有一个初步的了解，一般采用用户数据提取分析与问卷调研两种方式进行，根据产品目标确定统计分析的维度指标。
&分析的维度，可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析，
&人口属性：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；
&产品行为：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等；
&以下是腾讯开放平台的一些产品用户属性，年龄与性别的交叉分析，付费用户与年龄的交叉分析。无论是后台数据分析还是用户问卷调研，都需要进行研究的效度与信度论证，保证数据尽量准确可用。
&做问卷调研，需要做多少份问卷呢？一般是4000份以上，这个时候的抽样置信区间可以达到99%，错误率幅度在2%左右。如果保持错误率2%的水平，置信水平95%，那么问卷数量可以下降到2500份。需要注意的是一般我们回收问卷，还会通过答题完整性、一致性等多项标准剔除无效问卷，所以回收问卷尽量高于标准数量的10%。
&案例：页游用户年龄与性别分布
数据来源：2013年腾讯开放平台白皮书
&案例：付费用户年龄分布
&数据来源：2013年腾讯开放平台白皮书
&这本白皮书还是有不少用户数据可以供大家参考，有兴趣的同学可以去腾讯开放平台下载：http://open.qq.com/
&二、具象的定性个体描述
也就是创造人物角色，这里先说一个概念：Persona。Alan Cooper提出了Persona这一概念。《赢在用户》这本书将其翻译为“人物角色”，是在上面的海量数据分析基础上，进行具象化得到一个的虚拟用户。
&有兴趣了解AlanCooper的可以去他的Google+主页看看。
链接：https://plus.google.com//about
&他的个人简介是：I'm a software guy. I invented personas. They call me "The Fatherof Visual Basic". I'm also the proprietor of Monkey Ranch, a former dairyfarm in Petaluma CA.
& PERSONA的含义
&P&代表基本性（Primary research）指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈
&E&代表移情性（Empathy）指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引起同理心。
&R&代表真实性（Realistic）指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&代表独特性（Singular）每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。
&O&代表目标性（Objectives）该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来阐述该目标。
&N&代表数量（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。一个产品，一般最多满足3个角色需求。
&A&代表应用性（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。
& 我们通过调研去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，例如：一些个人基本信息，家庭、工作、生活环境描述，赋予一个名字、一张照片、场景等描述，就形成了一个具象的典型用户画像。人物角色一般会包含与产品使用相关的具体情境，用户目标或产品使用行为描述等。为了让让用户画像容易记忆，可以用具体的名字、标志性语言、几条简单的关键特征进行描述。一个产品通常会设计3～6个角色代表所有的用户群体。
&譬如下面就是我们去年做YY用户画像的一个案例：
&具象的用户画像作用&
&理解用户。人物角色是海量用户“打包”后的研究结果，是用户研究结果的生动呈现方式，是用户心里模型好的载体，可以让产品经理、设计师进行方便的换位思考。
&提高沟通效率。由于人物角色是用户研究结果的具象化，它不但生动，而且代表着用户真实的目标和动机等信息，基于统一用户认知基础的沟通，可以大大提高团队的沟通效率。&&
&设依据。人物角色，让设计师找到了“以用户为中心的设计”的着力点——“用户”，在团队成员间对设计方案存在分歧时，可以依据“人物角色”来选择最佳的设计方案。
& &三、数据建模与产品应用
&用户研究的价值，最终还是要体现在产品的应用上。
一方面是产品经理、设计师在进行视觉设计、交互设计等方面进行参考。另一方面，更重要的是将用户角色落实在在实际的产品中，用数据做产品在当前热议大数据的时代越来越受到重视。
&数据建模的方法太多了，神经网络、遗传算法、蒙特卡罗算法、聚类分析、关联算法等等。在
目前的产品应用中，最常见的是用户分类、各种推荐算法、防流失模型等。这里我们举几个常见的案例。
&案例一：英雄联盟对新用户的类别划分
&新玩家进入游戏后，不同的游戏水平，将会有不同的引导体验。
&我是新手：刚开始接触战略游戏和英雄对战游戏。
我玩RTS：玩过一些即时战略游戏，但是并非高手。
我玩MOBA：玩过MOBA类游戏，知道打钱、杀人、推塔、拆基地。
大师你懂吗：团队顶梁柱，反黑主力军，打辅助也能杀超神，没有什么能比你更强力。
&案例二：QQ音乐猜你喜欢
&Fm.qq.com，这个案例，是当年在腾讯ISD团队时候经常打交道的O胖、春哥等哥们的作品，从歌手、专辑、单曲三个维度，融合离线计算与在线实时推荐机制进行设计与开发。
&以下也是某音乐产品的推荐逻辑：
&案例三：流失预警模型决策树算法
TA的最新馆藏[转]&[转]&[转]&[转]&[转]&[转]&
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