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用戶(hù)模型(Persona)是Alan Cooper在《About Face：交互設(shè)計(jì)精髓》一書(shū)中提到的研究用戶(hù)的系統(tǒng)化方法。它是產(chǎn)品經(jīng)理、交互設(shè)計(jì)師了解用戶(hù)目標(biāo)和需求、與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)及相關(guān)人交流、避免設(shè)計(jì)陷阱的重要工具。

但在現(xiàn)實(shí)中，一般只有很少的成熟公司，產(chǎn)品經(jīng)理、交互設(shè)計(jì)師或用戶(hù)研究人員才會(huì)花時(shí)間構(gòu)建用戶(hù)模型，個(gè)人認(rèn)為之所以這樣，至少包含兩方面原因：

一個(gè)主要原因在于，按照傳統(tǒng)方法構(gòu)建用戶(hù)模型的成本高、時(shí)間長(zhǎng)，不是一般公司和團(tuán)隊(duì)所能承受的;

另一個(gè)原因在于，傳統(tǒng)方法對(duì)用戶(hù)模型構(gòu)建者的要求很高，尤其是對(duì)用戶(hù)的訪談和觀察，其中有很多的方法和技巧，不少產(chǎn)品經(jīng)理不敢嘗試，有些人嘗試后并沒(méi)有得到有用的信息，后面往往就不再做了。

本文將嘗試提出一種基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的快速構(gòu)建用戶(hù)模型的方法。

用戶(hù)模型構(gòu)建的傳統(tǒng)方法

Alan Cooper提出了兩種構(gòu)建用戶(hù)模型的方法：

用戶(hù)模型：基于對(duì)用戶(hù)的訪談和觀察等研究結(jié)果建立，嚴(yán)謹(jǐn)可靠但費(fèi)時(shí);

臨時(shí)用戶(hù)模型(ad hoc persona)：基于行業(yè)專(zhuān)家或市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)用戶(hù)的理解建立，快速但容易有偏頗。

方法1：基于訪談和觀察的構(gòu)建用戶(hù)模型(正統(tǒng)方法)

在Alan Cooper的方法中，對(duì)用戶(hù)的訪談和觀察是構(gòu)建用戶(hù)模型的重要基礎(chǔ)。完整步驟如下圖：

第0步：對(duì)用戶(hù)的訪談和觀察(及其他研究)。將用戶(hù)當(dāng)成師傅，自己作為徒弟去觀察師傅的行為，并提出問(wèn)題。在整個(gè)過(guò)程中收集并研究用戶(hù)行為、環(huán)境、談話內(nèi)容等信息，以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的行為、情境和目標(biāo)。(比如，某兒童社區(qū)的用戶(hù)角色大致分為孩子、媽媽、爸爸和祖輩等四類(lèi)，需要分別研究)

第1步：根據(jù)角色對(duì)訪談對(duì)象進(jìn)行分組。根據(jù)研究結(jié)果和理解對(duì)用戶(hù)進(jìn)行大致的角色劃分，并根據(jù)角色對(duì)要訪談的用戶(hù)進(jìn)行分組。

第2步：找出行為變量。把每種角色的顯著行為列成幾組行為變量。一般包括用戶(hù)的活動(dòng)(行為及頻率)、(對(duì)產(chǎn)品及相關(guān)技術(shù)的)態(tài)度、能力、動(dòng)機(jī)、技能幾個(gè)方面。

第3步：將訪談主體和行為變量對(duì)應(yīng)起來(lái)。實(shí)際上就是為每個(gè)訪談?dòng)脩?hù)標(biāo)注各項(xiàng)行為的情況。

第4步：找出重要的行為模型。發(fā)現(xiàn)訪談?dòng)脩?hù)中的中的顯著的行為模式組合。(比如兒童社區(qū)產(chǎn)品的「某些家長(zhǎng)」會(huì)「密切關(guān)注」孩子在社區(qū)中的一舉一動(dòng)，而「另一些家長(zhǎng)」則只是「偶爾了解」一下孩子的情況)

第5步：綜合各種特征，闡明目標(biāo)。從用戶(hù)模型的行為細(xì)節(jié)中綜合/挖掘出用戶(hù)的目標(biāo)和其他特性。

第6步：檢查完整性和冗余。為每種用戶(hù)模型彌補(bǔ)行為特征中重要的缺漏，將行為模式相同而僅僅是人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有差異的用戶(hù)模型合并為一個(gè)。

第7步：指定用戶(hù)模型的類(lèi)型。對(duì)用戶(hù)模型進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，確定主要、次要、補(bǔ)充和負(fù)面用戶(hù)模型。主要用戶(hù)模型是界面設(shè)計(jì)的主要對(duì)象，一個(gè)產(chǎn)品的一個(gè)界面，只能有一個(gè)主要用戶(hù)模型。

第8步：進(jìn)一步描述特征和行為。通過(guò)第三人稱(chēng)敘述的方式描述用戶(hù)模型，并為不同用戶(hù)模型選擇恰當(dāng)?shù)恼掌Ｖ链耍脩?hù)模型構(gòu)建完成。

方法2：構(gòu)建臨時(shí)用戶(hù)模型(ad hoc persona)

在缺乏時(shí)間、資源不能做對(duì)用戶(hù)的訪談和觀察時(shí)，可以基于行業(yè)專(zhuān)家對(duì)用戶(hù)的理解、或市場(chǎng)研究中獲得的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立「臨時(shí)用戶(hù)模型」。

「臨時(shí)用戶(hù)模型」的構(gòu)建過(guò)程與「用戶(hù)模型」的構(gòu)建過(guò)程很像，只是其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)一個(gè)是來(lái)自對(duì)真實(shí)用戶(hù)的訪談和觀察，另一個(gè)是來(lái)自對(duì)用戶(hù)的理解。二者的準(zhǔn)確度和精度都有差別。

基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)快速、迭代構(gòu)建用戶(hù)模型的方法

到現(xiàn)在，距離Alan Cooper***提出用戶(hù)模型(Persona)概念已經(jīng)過(guò)去快20年了。在這期間，軟件產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的過(guò)程方法以及公司的運(yùn)作方式都發(fā)生了很大改變：以快速迭代為特點(diǎn)的敏捷開(kāi)發(fā)方法取代了傳統(tǒng)的瀑布模型，以「開(kāi)發(fā)→測(cè)量→認(rèn)知」反饋循環(huán)為核心的精益創(chuàng)業(yè)方法在逐步影響和改變公司的運(yùn)作方式……

而傳統(tǒng)的用戶(hù)模型構(gòu)建方法，從誕生之日起并未發(fā)生特別大的變化。對(duì)于已經(jīng)習(xí)慣了敏捷、快速的產(chǎn)品經(jīng)理和交互設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)：一方面，花很長(zhǎng)時(shí)間去研究用戶(hù)構(gòu)建用戶(hù)模型需要下相當(dāng)大的決心、更需要下很大力氣才能爭(zhēng)取到所需的時(shí)間和資源;另一方面，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品冷啟動(dòng)耗費(fèi)的時(shí)間越來(lái)越短，為了降低成本和風(fēng)險(xiǎn)，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)在啟動(dòng)期往往會(huì)選擇盡快將產(chǎn)品推向用戶(hù)，盡快獲得反饋以「快速試錯(cuò)」，現(xiàn)實(shí)和壓力迫使大多數(shù)新產(chǎn)品的PM不敢投入大量時(shí)間精力深入的進(jìn)行用戶(hù)研究。這就很容易理解，為什么大家都覺(jué)得用戶(hù)模型很好，卻鮮有人在工作中真正運(yùn)用它。

接下來(lái)，我們將提出一種基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的快速、迭代構(gòu)建用戶(hù)模型的輕量方法。

首先，在開(kāi)始時(shí)，整理和收集已經(jīng)獲得的任何對(duì)用戶(hù)的認(rèn)知、經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)。

它們可能是您和所在團(tuán)隊(duì)對(duì)用戶(hù)的理解，也可能是您產(chǎn)品的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄的用戶(hù)相關(guān)信息(比如用戶(hù)的性別、年齡、等級(jí)等屬性)，還可能是用戶(hù)(在產(chǎn)品內(nèi)外)填寫(xiě)的任何表單或留下來(lái)的信息(比如用戶(hù)填寫(xiě)的調(diào)查問(wèn)卷、留下的微信賬號(hào)等等)。

您可以將這些信息映射成為用戶(hù)的描述信息(屬性)或用戶(hù)的行為信息，并存儲(chǔ)起來(lái)形成用戶(hù)檔案(最終形成的結(jié)果如下圖示意)。

注意：從這一步開(kāi)始，你就需要一個(gè)存儲(chǔ)了用戶(hù)信息和用戶(hù)行為信息的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，它能夠支持你快速的進(jìn)行接下來(lái)的各種分析和探索，直至形成用戶(hù)模型。如果您團(tuán)隊(duì)的技術(shù)人員沒(méi)有時(shí)間為您搭建這樣的系統(tǒng)，您可以考慮引入類(lèi)似于諸葛io這樣的分析工具，它可以幫您存儲(chǔ)用戶(hù)及行為數(shù)據(jù)，以方便查詢(xún)使用，您還可以在您的App或網(wǎng)站中集成諸葛io的SDK，方便的記錄用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)。

然后，根據(jù)已獲得的認(rèn)知和經(jīng)驗(yàn)對(duì)用戶(hù)分群，這些用戶(hù)群是進(jìn)一步研究的基礎(chǔ)。比如，你覺(jué)得用戶(hù)也許可以分為孩子、媽媽、爸爸和祖輩等四類(lèi)，或者你認(rèn)為購(gòu)物的用戶(hù)可以分為男女兩類(lèi)，那就根據(jù)數(shù)據(jù)劃分好了。如果在諸葛io中，您可以通過(guò)定義用戶(hù)群實(shí)現(xiàn)(如下圖)。

接下來(lái)，您就要對(duì)上一步的用戶(hù)群逐個(gè)進(jìn)行分析，并嘗試從中發(fā)現(xiàn)顯著的行為模式。

對(duì)于每個(gè)用戶(hù)群，分析步驟如下：

從用戶(hù)群中隨機(jī)選取一些用戶(hù)(一般根據(jù)您的時(shí)間情況，可以選取幾十到上百個(gè)用戶(hù)，建議最少不低于30個(gè));

逐個(gè)用戶(hù)解讀其屬性特征和行為記錄，努力通過(guò)這些數(shù)據(jù)還原出用戶(hù)的真實(shí)使用場(chǎng)景和過(guò)程，并嘗試推測(cè)其目標(biāo)。在解讀的同時(shí)，隨時(shí)記錄你發(fā)現(xiàn)的有趣的行為模式、以及不解之處。(注意，這一步的工作至關(guān)重要，對(duì)用戶(hù)及其行為的感性認(rèn)識(shí)是后續(xù)工作的基礎(chǔ)。要記住：讀用戶(hù)如讀書(shū)，讀其百遍、其義自現(xiàn)!)

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根據(jù)上面步驟中發(fā)現(xiàn)的典型行為模式和場(chǎng)景、目標(biāo)的推測(cè)，對(duì)用戶(hù)群進(jìn)行更細(xì)致的劃分。比如，你發(fā)現(xiàn)一些用戶(hù)會(huì)定期采購(gòu)大量的辦公用品(有趣的行為模式)，并推測(cè)這些人可能是企業(yè)行政部門(mén)的采購(gòu)人員，他們要根據(jù)其他員工的需求定期完成采購(gòu)任務(wù)(場(chǎng)景和目標(biāo))，那么你就可以將這群人劃分出來(lái)，作為一個(gè)單獨(dú)的用戶(hù)群(候選的用戶(hù)模型)，進(jìn)行后續(xù)的研究。(如下圖示例)

對(duì)上一步形成的候選用戶(hù)模型(用戶(hù)群)，對(duì)其屬性和行為數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，初步驗(yàn)證您的猜想。(如果使用諸葛io，您可以通過(guò)用戶(hù)群的「群體畫(huà)像」、「行為(事件)概覽」等功能快速完成所需分析，如下圖所示)

接下來(lái)，對(duì)上面形成的每個(gè)候選用戶(hù)模型，進(jìn)一步完成其目標(biāo)和動(dòng)機(jī)的推測(cè)。同樣，在過(guò)程中有任何不解之處，請(qǐng)記錄下來(lái)。

從每個(gè)用戶(hù)模型中選取少量具有代表性的用戶(hù)，進(jìn)行訪談或調(diào)查，以消除您在前面研究中遇到的不解之處。在這一步，如果您有足夠的時(shí)間和資源，那么可以多選一些用戶(hù)，并盡可能的做現(xiàn)場(chǎng)的訪談和觀察;如果您時(shí)間和資源有限，那么可以少選一些用戶(hù)，或者采用電話、問(wèn)卷等方式完成訪談，對(duì)于配合度較高的用戶(hù)，可以考慮采用錄屏或QQ遠(yuǎn)程協(xié)助之類(lèi)的工具觀察用戶(hù)的真實(shí)行為。因?yàn)槟谇懊娴牟襟E中已經(jīng)對(duì)用戶(hù)的真實(shí)行為有了一定的了解，所以在這一步，您可以不必嚴(yán)格的執(zhí)行Alan Cooper的用戶(hù)研究方法，從而節(jié)省大量的時(shí)間和資源。但是，如非特殊情況，請(qǐng)盡量不要跳過(guò)這一步。記住：哪怕是與用戶(hù)進(jìn)行很少量的溝通，也有助于發(fā)現(xiàn)未知的問(wèn)題，這是非常值得的。

在完成了上面的工作之后，接下來(lái)，您就可以對(duì)候選用戶(hù)模型進(jìn)行逐個(gè)的審視和修正。 合并相似的，補(bǔ)充不完整的，采用敘述的方式描述每個(gè)用戶(hù)模型，并為其選擇適當(dāng)?shù)恼掌@樣就得到了本次迭代的用戶(hù)模型(如下圖示例，圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò))。您可以用這個(gè)模型指導(dǎo)界面設(shè)計(jì)、與團(tuán)隊(duì)溝通……

***，根據(jù)您的認(rèn)知變化和產(chǎn)品需要，可以在合適的時(shí)機(jī)對(duì)之前得到的模型進(jìn)行新一輪的修正。 修正的過(guò)程和前面相同，可能您會(huì)在幾次產(chǎn)品迭代中穿插進(jìn)行一輪用戶(hù)模型的迭代，時(shí)間越久，用戶(hù)模型就越接近真實(shí)的用戶(hù)情況。

小結(jié)

本文提供了一種借助行為數(shù)據(jù)和工具快速、迭代的構(gòu)建用戶(hù)模型(Persona)的方法，這套方法與傳統(tǒng)的用戶(hù)模型構(gòu)建方法相比損失了一定的質(zhì)量但效率更高，更適合今天的互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)的工作方式和節(jié)奏。