认识达内从这里开始

随着互联网技术的进步，越来越多的企业对自己的用户已经不单单是靠市场去预测了，而是通过用户对产品的使用和关注程度等大数据上去构建用户模型了，那么，在构建用户模型的时候，我们可以采取什么样的用户构建方法呢？

今天，我们主要就来分析一下，当我们手头有许多数据的时候，如何通过数据来构建用户模型的问题。

基于用户行为数据快速、迭代构建用户模型的方法

到现在，距离Alan Cooper首次提出用户模型(Persona)概念已经过去快20年了。在这期间，软件产品开发的过程方法以及公司的运作方式都发生了很大改变：以快速迭代为特点的敏捷开发方法取代了传统的瀑布模型，以「开发→测量→认知」反馈循环为核心的精益创业方法在逐步影响和改变公司的运作方式……

而传统的用户模型构建方法，从诞生之日起并未发生特别大的变化。对于已经习惯了敏捷、快速的产品经理和交互设计师来说：一方面，花很长时间去研究用户构建用户模型需要下相当大的决心、更需要下很大力气才能争取到所需的时间和资源;另一方面，互联网产品冷启动耗费的时间越来越短，为了降低成本和风险，产品团队在启动期往往会选择尽快将产品推向用户，尽快获得反馈以「快速试错」，现实和压力迫使大多数新产品的PM不敢投入大量时间精力深入的进行用户研究。这就很容易理解，为什么大家都觉得用户模型很好，却鲜有人在工作中真正运用它。

接下来，我们将提出一种基于用户行为数据的快速、迭代构建用户模型的轻量方法。

首先，在开始时，整理和收集已经获得的任何对用户的认知、经验和数据。

它们可能是您和所在团队对用户的理解，也可能是您产品的业务数据库中记录的用户相关信息(比如用户的性别、年龄、等级等属性)，还可能是用户(在产品内外)填写的任何表单或留下来的信息(比如用户填写的调查问卷、留下的微信账号等等)。

您可以将这些信息映射成为用户的描述信息(属性)或用户的行为信息，并存储起来形成用户档案

注意：从这一步开始，你就需要一个存储了用户信息和用户行为信息的数据库系统，它能够支持你快速的进行接下来的各种分析和探索，直至形成用户模型。如果您团队的技术人员没有时间为您搭建这样的系统，您可以考虑引入类似于诸葛io这样的分析工具，它可以帮您存储用户及行为数据，以方便查询使用，您还可以在您的App或网站中集成诸葛io的SDK，方便的记录用户的行为数据。

然后，根据已获得的认知和经验对用户分群，这些用户群是进一步研究的基础。比如，你觉得用户也许可以分为孩子、妈妈、爸爸和祖辈等四类，或者你认为购物的用户可以分为男女两类，那就根据数据划分好了。如果在诸葛io中，您可以通过定义用户群实现。

接下来，您就要对上一步的用户群逐个进行分析，并尝试从中发现显著的行为模式。

对于每个用户群，分析步骤如下：

从用户群中随机选取一些用户(一般根据您的时间情况，可以选取几十到上百个用户，建议最少不低于30个);

逐个用户解读其属性特征和行为记录，努力通过这些数据还原出用户的真实使用场景和过程，并尝试推测其目标。在解读的同时，随时记录你发现的有趣的行为模式、以及不解之处。(注意，这一步的工作至关重要，对用户及其行为的感性认识是后续工作的基础。要记住：读用户如读书，读其百遍、其义自现!)

根据上面步骤中发现的典型行为模式和场景、目标的推测，对用户群进行更细致的划分。比如，你发现一些用户会定期采购大量的办公用品(有趣的行为模式)，并推测这些人可能是企业行政部门的采购人员，他们要根据其他员工的需求定期完成采购任务(场景和目标)，那么你就可以将这群人划分出来，作为一个单独的用户群(候选的用户模型)，进行后续的研究。

对上一步形成的候选用户模型(用户群)，对其属性和行为数据进行统计分析，初步验证您的猜想。如果使用诸葛io，您可以通过用户群的「群体画像」、「行为(事件)概览」等功能快速完成所需分析

接下来，对上面形成的每个候选用户模型，进一步完成其目标和动机的推测。同样，在过程中有任何不解之处，请记录下来。

从每个用户模型中选取少量具有代表性的用户，进行访谈或调查，以消除您在前面研究中遇到的不解之处。在这一步，如果您有足够的时间和资源，那么可以多选一些用户，并尽可能的做现场的访谈和观察;如果您时间和资源有限，那么可以少选一些用户，或者采用电话、问卷等方式完成访谈，对于配合度较高的用户，可以考虑采用录屏或QQ远程协助之类的工具观察用户的真实行为。因为您在前面的步骤中已经对用户的真实行为有了一定的了解，所以在这一步，您可以不必严格的执行Alan Cooper的用户研究方法，从而节省大量的时间和资源。但是，如非特殊情况，请尽量不要跳过这一步。记住：哪怕是与用户进行很少量的沟通，也有助于发现未知的问题，这是非常值得的。

在完成了上面的工作之后，接下来，您就可以对候选用户模型进行逐个的审视和修正。 合并相似的，补充不完整的，采用叙述的方式描述每个用户模型，并为其选择适当的照片，这样就得到了本次迭代的用户模型。您可以用这个模型指导界面设计、与团队沟通……

最后，根据您的认知变化和产品需要，可以在合适的时机对之前得到的模型进行新一轮的修正。 修正的过程和前面相同，可能您会在几次产品迭代中穿插进行一轮用户模型的迭代，时间越久，用户模型就越接近真实的用户情况。

小结

本文提供了一种借助行为数据和工具快速、迭代的构建用户模型(Persona)的方法，这套方法与传统的用户模型构建方法相比损失了一定的质量但效率更高，更适合今天的互联网团队的工作方式和节奏。

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