最近，我自己一直在做一些活動(dòng)頁(yè)面和移動(dòng)端游戲，我漸漸意識到角色模型的重要性。角色模型，是設計產(chǎn)品時(shí)的指路燈，是產(chǎn)品經(jīng)理和交互設計師的設計參考。
創(chuàng )建角色模型，是在剝皮(就像剝洋蔥一樣，雖然會(huì )流淚，但洋蔥的味道還是不錯的)嗎?是的，我們需要剝出用戶(hù)的靈魂，然后再為這些靈魂賦予血肉，穿上外衣(人口統計學(xué)特征)。這樣的話(huà)，我們會(huì )感覺(jué)用戶(hù)就在我們身邊，生動(dòng)形象，印象深刻。僅僅剝皮是不夠的，我們還需要總結歸類(lèi)，了解用戶(hù)的目標、觀(guān)點(diǎn)和行為，發(fā)現用戶(hù)間的差異和共同點(diǎn)。
按用戶(hù)研究類(lèi)型和分析方法的不同，創(chuàng )建角色模型有三種方法：定性人物角色、經(jīng)定量驗證的定性人物角色和定量人物角色。結合阿里巴巴中文站交易線(xiàn)用戶(hù)角色模型項目，對以下創(chuàng )建方法進(jìn)行分析： 一些事
研究方法也有很多，常用的方法有：調查問(wèn)卷、用戶(hù)訪(fǎng)談、現場(chǎng)觀(guān)察、可用性測試、數據分析、網(wǎng)站流量/日志分析。交易線(xiàn)項目中，訪(fǎng)談、調查問(wèn)卷和數據分析有利于發(fā)現用戶(hù)的目標和觀(guān)點(diǎn);現場(chǎng)觀(guān)察、網(wǎng)站流量/日志分析有利于了解用戶(hù)的行為。
在創(chuàng )建角色模型的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì )遇到以下幾個(gè)問(wèn)題：
1. 怎么利用數據進(jìn)行細分?怎么看數據的規律?
從數據中找出緯度差異，并找出造成這種差異的所有相關(guān)因素。
2. 怎么設計調查問(wèn)卷?有何緯度?
按交易整個(gè)流程訂單-管理-支付-物流和產(chǎn)品維度(考慮用戶(hù)實(shí)際操作流程)。 一些事
3. 怎么寫(xiě)深訪(fǎng)提綱?
了解用戶(hù)的哪些信息，參考用戶(hù)角色劃分維度問(wèn)卷。
4. 怎么進(jìn)行CRM分析?見(jiàn)相關(guān)專(zhuān)題
5. 怎么進(jìn)行交叉表分析?見(jiàn)相關(guān)專(zhuān)題
6. 怎么細分用戶(hù)?
一般來(lái)說(shuō)，按用戶(hù)目標細分、按使用周期來(lái)細分、用行為和觀(guān)點(diǎn)的組合來(lái)細分。在交易線(xiàn)人物角色項目中，細分角色是按照驅動(dòng)用戶(hù)目標、行為和觀(guān)點(diǎn)產(chǎn)生差異的關(guān)鍵因素， 如：貨物來(lái)源不同，購物動(dòng)機不同。
7. 怎么初步檢驗細分緯度?
細分群體可以解釋已知的關(guān)鍵差異，如：買(mǎi)房目標(二手房用戶(hù)和新房用戶(hù))不同，可以解釋關(guān)鍵字搜索使用存在的差異);細分群體應該在決定功能設計、交互設計和草圖方面起決定性作用。
6. 定量驗證都有哪些方法? yixieshi
數據交叉Tab分析(CRM分析、定量問(wèn)卷、網(wǎng)站流量/日志分析)、統計式的分析。
7. 人物角色需要哪些特征?
參考角色模型參數，人物角色是由目標、行為和觀(guān)點(diǎn)來(lái)驅動(dòng)的，而非一些簡(jiǎn)單的人口統計特征。
8. 人物角色模型的使用?
開(kāi)發(fā)新功能及功能改進(jìn)(了解用戶(hù)需求)，交互設計細節(了解用戶(hù)習慣)。 yixieshi
創(chuàng )建角色模型時(shí)，需要學(xué)習的相關(guān)專(zhuān)題： 互聯(lián)網(wǎng)的一些事
1. CRM數據分析
將某個(gè)用戶(hù)的歷史記錄和價(jià)值與他的調查問(wèn)卷綁定在一起，尋找內在關(guān)聯(lián)從而更好的定義或描述人物角色。其包括：交易記錄、財務(wù)數據和人口統計信息三類(lèi)數據。
交易記錄，顯示了用戶(hù)購買(mǎi)過(guò)哪些產(chǎn)品或服務(wù)，購買(mǎi)頻率，這將強烈影響網(wǎng)站的目標和行為，可作為用戶(hù)細分的依據之一。財務(wù)數據，使用數字來(lái)測量不同人物角色的財務(wù)價(jià)值，也就能幫助確定各個(gè)人物角色的優(yōu)先級別。財務(wù)數據可以與用戶(hù)調研問(wèn)卷關(guān)聯(lián)在一起。人口統計信息，對于人物角色創(chuàng )建沒(méi)有很大決定意義，人物角色是由目標、行為和觀(guān)點(diǎn)驅動(dòng)的。 互聯(lián)網(wǎng)的一些事
2. 網(wǎng)站流量分析 一些事
兩種方式：a. 尋找其決定作用的行為模式，分析數據，力圖使數據結果和細分群體行為聯(lián)系起來(lái)。b. 把個(gè)別用戶(hù)的點(diǎn)擊流和他回復的問(wèn)卷綁定在一起，進(jìn)一步詳細分析。探索用戶(hù)的各種行為，包括：入口頁(yè)面(從哪里進(jìn)入網(wǎng)站)、引用頁(yè)面(從哪里來(lái)，如搜索關(guān)鍵字頁(yè)面)、出口頁(yè)面、常用路徑、功能用途(訪(fǎng)問(wèn)最多的內容和功能)、搜索條件、轉換率、持續時(shí)間和訪(fǎng)問(wèn)頻率等等。 一些事
3. 細分用戶(hù)
目標細分：用戶(hù)目標如：想購買(mǎi)房子、想了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和想出售貨物等;使用周期細分：同一個(gè)人在不同時(shí)期是作為不同的人物角色來(lái)使用網(wǎng)站的;行為和觀(guān)點(diǎn)細分：如果網(wǎng)站功能過(guò)多或產(chǎn)品類(lèi)別多時(shí)，不易按目標細分，可考慮使用此種方式細分。通過(guò)行為和觀(guān)點(diǎn)矩陣，得出的象限成為細分用戶(hù)的主要依據。
4. 定量驗證
數據交叉tab分析，分析細分緯度是否可以解釋或影響存在的其他關(guān)鍵差異，驗證細分緯度是否正確(可使用excel數據透視表)。統計式分析，計算這些細分數據的ANOVAS(方差分析)，來(lái)衡量這些差異在統計上是否有意義。
聯(lián)系客服
