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用户画像人物素材
用户角色userpersona从用户群体中抽象出来的典型用户,常用于产品设计阶段、原型开发阶段,帮助建立行为模型,设计产品基准线(产品早期)描绘用户需求,帮助不同角色在研发过程中站在用户角度思考。 建立用户角色的作用 1、了解用户共性与差异(可以通过调查问卷、访谈等)汇成不同的虚拟用户 2、审核产品(当产品到后期往往会皮哪里当初设计而通过用户画像跳出离散需求,能很好的审视产品) 3、研究用户体验、使用流程(围绕用户的需求、场景)例如典型用户和典型场景 4、明确功能:典型用户+典型场景+心里目标=用户行为 创建用户角色的七要素(persona) P代表基本性(primary):指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈; E代表同理性(empathy):指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述,该用户角色是否有同理心 R代表真实性(realistic):指对那些每天与顾客打交道的人来说,用户角色世枝如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,彼此很好有相关性 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,是否包含关键词来描述目标; N代表数量性(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代表应用性(applicable):设计团队是否能使用用户角色作为一种使用工具进行设计决策 常见用户角色七要素&角色基本性 P代表基本性(primary):指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈; 文件分析 访谈:1对1 问卷调查 观察法 焦点小组:主题专家1对多 引导式研讨会 用户角色总结 1、用户角色通常出现在产品研发阶段及产品上线初期,鉴于企业手中没有大量的用户数据和行为记录,只能通过采集需求,根据典型的用户提出的需求建立用户角色; 2、创建用户角色需要参考7个维度,主要考虑角色是否来源于真实需求,角色要设计姓名给出照片,角色数量科学且逐步创建,以及角色可以有力的放置在需求&技术问题的解决方案中使用。 3、我们根据角色应该源于真实需求给出了产品团队采集用户需求的常见渠道,接下来我们学习了解用户画像后将深入分析产品需求与用户画像关系 用户画像userprofile互联网进入大数据时代,带给企业及用户行为一系列的改变与重塑,用户的一切行为在企业面前将是“可视化”,随着大数据技术的深入研究与应用,深入研究潜在的商业价值等,于是用户画像概念应运而生。 建立用户画像的作用 用户需求:他是关注人口属性、生活等静态信息,而“用户准备消费什么”动态信息需要分析判断 标搭胡签化:可视化用户,但是有时效性(用户的兴趣等不适一成不变的相反会很快) 覆盖:提供细粒度的画像,基于一级分类逐级细分(用户画像群) 用户群划分:核心用户群、次要用户群、小众用户群、负面用户群 核心用户群:核心用户群泛指用户群体普遍规模大,忠诚度高,方便培养成社群核心,具备反哺平台的能力,能为平台创造价值实现盈利。 次要用户群:次要用户群泛指用户群体规模相对大,忠诚度较高,乐于参与但创造价值能力有限。 小众用户群:小众用户群泛指用户群体规模较小,忠诚度不高,留恋平台某单一功能,活跃度低。 负面用户群:负面用户群泛指用户群体行为言论主要针对平台缺陷功能提出问题或质疑,重视该群体声音可以快速改善用户体验。 用户画像7步骤&创建用户画像模板步骤流程 发现并确认模型因子,活动(用户行为、频率等),状态(用户对待产品的态度)能力(用户的学习成本)、技能(在领域下技巧例如你是一个提高会计工作的产品那么针对会计的技术)大家用户使用场景 访谈目标用户:制定方案-招募用户-访谈执行-整理结果 识别行为模型 确认用户特征和目标 检查完整性和重复 描述典型场景下的用户行为:关键词法(简单便于统计但缺乏逻辑性关联)、列表法(罗列信息包括不利于横向比较)、卡片法(横、纵向比较均兼顾,有利于一致性) 指定用户类型:优先级:主要用户-次要用户-小众用户-负面任务角色 创建用户画像的方法&标签建模 互联网公司根据用户对产品的使用习惯和行为记录给用户“打标签”是用户画像最核心的部分。所谓“标签”,就是浓缩精炼的、带有特定含义的一系列词语,用于描述真实的用户自身带有的属性特征,方便企业做数据的统计分析。处于不同的受众群体、不同的企业、不同的目的,给用户打的标签往往各有侧重点,应该具体问搜启题具体看待。但是有些标签适用于所有情况,应该加以理解和掌握。我把常见的标签分成两大类别:相对静止的用户标签以及变化中的用户标签。 创建用户画像的方法&标签建模&静态标签 人口属性标签是用户最基础的信息要素,通常自成标签,不需要企业过多建模,它构成用户画像的基本框架。 人口属性包括人的自然属性和社会属性特征:姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型等。自然属性具有先天性,一经形成将一直保持着稳定不变的状态,比如性别、地域、血型;社会属性则是后天形成的,处于相对稳定的状态,比如职业、婚姻。 心理现象包括心理和个性两大类别,同样具有先天性和后天性。对于企业来说,研究用户的心理现象,特别是需求、动机、价值观三大方面,可以窥探用户注册、使用、购买产品的深层动机,了解用户对产品的功能、服务需求是什么;认清目标用户带有怎么样的价值观标签,是一类什么样的群体。 心理驱动:认知(感觉、知觉、记忆、思维、现象)、情感、情绪、意志 个性:个性心理特征(能力、气质、性格)、个性倾向性(需要、动机、信念、价值观、人生观) 创建用户画像的方法&标签建模&动态标签 网站行为属性:这里我们主要讨论的是用户在网站内外进行的一系列操作行为。常见的行为包括:搜索、浏览、注册、评论、点赞、收藏、打分、加入购物车、购买、使用优惠券等。在不同的时间,不同的场景,这些行为不断发生着变化,他们都属于动态的信息。企业通过捕捉用户的行为数据(浏览次数、是否进行深度评论),可以对用户进行深浅度归类,区分活跃/不活跃用户。 社交网络行为:是指发生在虚拟的社交软件平台(微博、微信、论坛、社群、贴吧、Twitter、Instagram)上面一系列用户行为,包括基本的访问行为(搜索、注册、登录等)、社交行为(邀请/添加/取关好友、加入群、新建群等),信息发布行为(添加、发布、删除、留言、分享、收藏等) 动态标签就是根据用户的操作行为给用户打上不同的行为标签,可以获取到大量的网络行为数据、网站行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据。这些数据进一步填充了用户信息,与静态标签一起构成完整的立体用户画像,就是所说的3D用户画像。 如果PPT内容和毛爷爷无关,不能使用,否则涉及违法,严重的涉及犯罪。 使用他人肖像,要合理合法,不得诋毁或者有其他损害他人名誉人格等行为。 用户画像又称用户角色,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。 目前市场是分为ToC和ToB两类用户画像需求,网上传播的用户画像一般以C端为主,它们模版多,方法全,RFM模型成熟,并逐渐衍生出一些用户洞察公司,帮助企业完善用户画像。但这些C端模版对于ToB端的企业来说无法直接套用,并且两者用户画像研究群体不同,导致在洞察方法上也略有差异。 此处我以制作ToB用户画像为例进行阐述,希望可以解决你的疑问,它的的主要内容包括: 1、用户基本信息 用户基本信息很好理解,B端客户一般为企业,它的基本信息就包括企业信息,组织架构,公司特征等,这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息,可以将用户团队规模大致分为10人以下、20人～50人、50人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。 此处,我们以20人～50人的公司为例,模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。 完成基本信息的输入,20～50人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前,这种信息类似于C端用户画像的信息,很好地解决了“用户是谁”这个问题,将一行行数据和文字具象化,让产研人员可以感受到活生生的用户,而不是陷入自我想象的循环圈。 2、购买决策链。 建立用户基本轮廓后,我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力,以及他们对产品的需求,那么才能提高获得订单的成功率,进而完成我们对用户核心诉求的探索。 以蓝湖一个PM画像为例,Kevin是产品负责人,在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准,而是以好为标准。目前,很注重流程的管理以及文档沉淀,深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个All-in-one工具能更便捷的使用。 人数不同的公司,决策链的长短也有区别,小公司PM的影响力可以占到70%,而中大型团队PM还有总监、VP、CEO等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况,有针对性地进行补充其他关键用户画像,完善决策链。 3、用户核心诉求。 在了解各个关键角色的用户画像之后,我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结;一方面,从使用者、决策者的双维度出发,帮助产品不断优化和迭代;另一方面,为客户精细化运营提供抓手和依据,实现产品增长目标,从而提高企业的市场占有率。 如果调研足够深入,甚至还可以得到一些用户的关键数据,例如DAU、WAU等,这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。 在搜集以上信息结束之后,你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充,比如重新进行用户分类,更改用户的公司规模,增加关键人物画像等。 洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情,无论你是产品、设计还是运营、销售,了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。 这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」,大家可以在创建文档时直接选择,希望你能喜欢!
用户角色&用户画像
相亲的趋势
人们登录“人形软件”，AI通过自主学习，1:1复刻用户的外表、兴趣和生活方式，成为用户在网络世界的虚拟代理人。这位“AI替身”能够与另一名用户的“人形软件”在虚拟世界中聊天、喝咖啡、逛街……在确定二者的匹配度后，高匹配度的两人将在真实世界正式见面。
这下可好，各位单身男女们省了不少事儿，一键登录，AI就可以帮用户自动选择约会对象，并完成基本的聊天，从而使在线相亲匹配简单化，人民公园相亲角的那些大爷大妈总算可以休息了，
而且，这可不是小说作者一厢情愿的幻想，近日，伦敦帝国理工学院研究人员对约会的未来状况作出了预测——到2025年，基因匹配和人工智能的结合，可以预测单身男女之间的吸引力和相容性，从而进行匹配。
爱情，这一人类永恒的主题，随着科技的发展，似乎发生了一些微妙的变化。
科学相亲时代，劝你不要太期待
近几年，网络婚恋交友行业发展迅速。根据艾瑞监测报告显示，2023q2中国网络婚恋交友服务PC端覆盖人数依次为938万人、1018万人和886万人，而在移动端，用户日均有效使用时长持续增长，Q2各月分别为6720万分钟、6847万分钟和7058万分钟，环比增长依次为－0.2%、1.9%和3.1%，网络婚恋移动端用户粘性持续提高。
但是，在这过去的几年里，在线婚恋行业也出现了不少问题，比如网恋骗局、用户交友疲劳、信息滥用等，面对这些难题，AI配对应运而生。通过大数据，深度学习，AI能够不断挖掘人们的相拍团亲需求，进而使得相亲流程更加高效化和清晰化，在配对后期，AI还能对这段关系进行更长期的关注，提供测试、咨询等功能，这都是人工难以顾及到的。
目前，市面上的有AI元素的“红娘“也不少见，包括我们熟知的探探、网易花田，以及世纪佳缘、百合婚恋等网站，智能相对论（ID:aixdlun）在梳理了这些产品的底层AI逻辑后，发现所谓的智能配对，还是存在着一些缺陷，这主要体现在两个方面。
一方面，“AI红娘”基于拿拆社交信息为爱情定性。如今，各种各样的社交网络平台涌现了巨量而丰富的情感信息，AI能够挖掘网络上的文本信息，通过深度学习对网络文本进行细粒度的情感分析，进而达到即时获取人在网络世界的情感特征，美国的AI约会平台Viola.AI便是如此。
但AI如何能审查得了感情上的“真心实意”抑或“虚情假意”呢？在具体的操作中，交往过的男／女友，社交上的“摇一摇”匹配附近好友，说不定就成为了给当事人的爱情定性的重要指标。同时，人们消贺枣的恋爱动机也会被AI看穿，而在恋爱自由的时代，你可能还会因为“不以结婚为目的的谈恋爱”受到算法的“歧视”。更敏感的是，食色性也。人性在男女关系上不一定经得起检验，检验工具却已就绪，我们做好它进入我们日常生活的准备了吗？
