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4点简介其模型流程 用户角色模型创建流程

一、什么是用户角色模型（用户画像）？ 概念和功能
用户角色模型是真实用户的虚拟代表，目标用户模型是通过一系列真实数据分析得到的 。模型通过抽象来表现复杂的现象 。好的模型强调结构的显著关系，弱化不重要的细节 。我们要理解和可视化用户与用户、用户与期望、用户与环境、用户与产品之间的关系 。
这里的可视化可以理解为:海量数据标签(tagging，数据可视化) 。比如我们需要统计每个用户的行为特征，细分为基本的人口统计属性、社交属性、生活习惯、消费行为等信息，抽象出每个具体的标签，给出名字、照片、一些人口统计因素、场景描述等等，最终形成一个人物角色 。
创建用户角色模型的好处
与利益相关者和产品团队，在R&D抛开个人喜好，在用户动机和行为上聚集，了解用户深层动机和心理；
(抛开个人喜好:产品团队很容易把自己的目标、动机、技能代入产品设计，这是设计师的心理模型)
避免设计陷阱，让产品设计更加专注，防止偏差，避免在其他边缘功能上花费过多心思 。
(多聚焦，防止偏离:以人物模型为基准，团队可以清晰地划分功能的优先级，聚焦于核心功能和解决用户诉求的功能，从而避免关注非核心和次要的功能点 。)
帮助为营销活动、组织结构、客户支持、战略规划和设计决策提供有价值的信息 。
是什么做的？
显性画像:用户群体的基本信息描述，如目标用户的年龄、性别、职业、地域分布、兴趣爱好等信息，一般通过客服人员的在线交流、用户账号数据、经常关注的内容来判断，间接获取数据；
隐性画像:用户群体的深层次特征描述，比如使用产品的目的，解决什么问题，喜好，需求，场景，愿景，使用频率等 。数据直接通过问卷、访谈和反馈获得 。
用户画像说到底就是对代表性用户的特征进行逐一描述，然后对共性特征进行提炼分类，最后对用户进行标签化和数据可视化 。
二、用户画像构建的基本流程 用户的角色模型不是拿来用的，也不是扔掉的，而是基于系统的调查分析和真实数据统计得出的有力结论 。
这里要考虑用户画像的优先级 。一般有多个(多个用户)画像 。通常，一个用户只能有一个 。我们无法为三个以上画像的用户设计产品，容易产生需求冲突 。我们要区分核心用户(目标用户和产品支持者)和非核心用户，所以我们的设计目标是维护、培养和提升核心用户 。
同时要以满足产品团队和项目的需求为出发点 。用户画像不是静态的，而是根据实际情况同步更新的 。现在，我们将制定一个四步人像构图方法:
1 。确定分析维度
用户角色模型是针对特定产品或功能的，所以人物角色的分类一般是基于用户的目标(用户需求)、行为和观点(行为倾向) 。
示例:
目标？是什么促使你使用这个产品？解决你的问题？
观点？产品中最喜欢的功能？为什么喜欢？你达到你的期望了吗？
行为？您最后一次使用该产品时做了什么？花了多长时间？
以下是两个维度供参考:
2 。基本数据收集
数据是有力的证据，是构建用户画像的核心基础 。在基础数据收集方面，我们可以先列出构建用户画像所需的基础数据 。
具体思路如下:
上面列出的数据纬度比较大，在建立用户画像的过程中可以根据需要进行筛选 。
这些数据来源于三个方面:相关文献和研究报告、产品数据背景、问卷调查和用户访谈，可以根据以下维度进行区分:
(这涉及到用户研究中的重要环节:用户访谈和数据收集，将在下一篇文章中总结为单独的知识点进行分享 。期待有你~)
3 。分析建模
以上采集方式采集成功后，下面将开始不同角色的分类(通常采集多个用户作为参考，比如单个用户可以直接标记，然后放入一个完整的模型中) 。
(1)首先确定产品属性，根据用户角色进行分类 。比如外卖APP，有三个角色:商家、消费者、骑手 。图例:
(2)然后，在不同组的行为变量中列出用户在角色中观察到的一些显著行为，如对产品的热情、热情、学习能力、熟练程度、消费观等 。
(3)将受访者与行为变量进行匹配 。
这里以电商产品为例，把用户的性格(行为变量)做成一个区间轴，然后把受访者放在区间轴上对应，不用那么精确，只要标出相对位置就可以了 。
注意:有两种行为变量 。
一是连续性 。比如使用频率的描述是:从经常到从不 。


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