上周有讀者問(wèn)了個(gè)問(wèn)題，個(gè)思大(da)意是個(gè)思說(shuō)??對用戶(hù)畫(huà)像覺(jué)得很懵逼，那么今天就聊一聊。個(gè)思
「用戶(hù)畫(huà)像」這個(gè)詞，個(gè)思(si)其實(shí)(shi)在國內的個(gè)思互聯(lián)網(wǎng)大概率是錯用的。
這里有兩個(gè)英文詞，個(gè)思第一個(gè)叫「PERSONA」，個(gè)思這是個(gè)思Allen Cooper提出來(lái)的一種通過(guò)調研和問(wèn)卷獲得的典型用戶(hù)模型，用于產(chǎn)品需求挖掘與交互設計的個(gè)思方法。
其中：
P代表基本性(Primary)：指該用戶(hù)角色是個(gè)思否基于對(dui)真實(shí)用戶(hù)的情景訪(fǎng)談;
E代表同理性(Empathy)：指用戶(hù)角色中包含姓名、照片和(he)產(chǎn)品相關(guān)的個(gè)思描述，該用戶(hù)角色是個(gè)思否引同理(li)心;
R代表真實(shí)性(Reali??stic)：指對那些每天與顧客打交道的人來(lái)說(shuō)，用戶(hù)角色是個(gè)思否看起來(lái)像真實(shí)人物;
S代表獨特性(Singular)：每個(gè)用戶(hù)是否是獨特的，彼此很少有相似性;
O代表目標性(Objectives)：該用戶(hù)角色是個(gè)思否包含與產(chǎn)品相關(guān)的高層??次目標，是個(gè)思否包含關(guān)鍵詞來(lái)描述該目標(??-)?;
N代表數量性(Number)：用戶(hù)角色的數量是否足夠少，以便設計團隊能記住每個(gè)用戶(hù)角色的姓名，以及其中的一個(gè)主要用戶(hù)角色;
A代表應用性(Applicable)：設計(′?ω?`)團隊是否能使用用戶(hù)角色作為一種實(shí)用工具進(jìn)行設計決策。
而另一個(gè)單詞，叫「Profile」，是利用已經(jīng)獲得的數據，用來(lái)勾勒用戶(hù)需求、用戶(hù)偏好的數據分析方法。
這兩個(gè)詞，都可以翻譯為「用戶(hù)畫(huà)像」，但第一種，用于產(chǎn)品用研與交互設計，第二種，用于運營(yíng)與數據分析。
所以，必須ヽ(′ー｀)ノ要先明確用的是哪一種，考慮到亮哥的用戶(hù)結構，我就說(shuō)第二種了。
如何獲得用戶(hù)畫(huà)像獲得用戶(hù)畫(huà)像的基礎，是數據。
這是一句廢話(huà)，但對于一些創(chuàng )業(yè)公司來(lái)說(shuō)，這是真理。
如果今天我們要分析一個(gè)人，我們會(huì )從哪些角度去分析呢？讓我們回憶一下，我們多年來(lái)填寫(xiě)過(guò)的表格里都讓我們填什么：
姓名性別民族戶(hù)口ˉ\_(ツ)_/ˉ所在地目前居住地聯(lián)系方式以上這些好像是標準要填寫(xiě)的內容，但還會(huì )碰到：
血型星座興??趣愛(ài)好工作經(jīng)歷家庭成員收入情況甚至更多，讓我們先在這里打住。
我們通常情況下想要了解一個(gè)人，會(huì )需要知道這個(gè)人的基本信息，也就??是(′?｀)上面1-6的部分，當然，根據需求??，可以??或多可以或少，但一般不會(huì )超過(guò)??上(shang)面列舉的部分。
而除了了解這些基本信息之外，我們還會(huì )通過(guò)和他長(cháng)時(shí)間(?????)的接觸，了解到基本信息之外的部分，譬如說(shuō)：
性格是外向還是內向？有沒(méi)有口頭禪，是什么？空閑的時(shí)候喜歡做什么，是宅著(zhù)，還是出去玩兒？對食物有哪些偏好，愛(ài)吃甜還是愛(ài)吃辣？好朋友多不多，是否受人歡迎？……
這些需要一段時(shí)間接觸獲得的信息，就不是基本信息，而是更接近于一些私隱和偏好信息。
今天，當用戶(hù)越來(lái)越多的使用產(chǎn)品，我們就會(huì )逐漸提高對用戶(hù)的認知。
在這個(gè)過(guò)程中，我們通過(guò)一些手段，可以對用戶(hù)的習慣、行為、屬性貼上一系列標簽，最終，用戶(hù)可能會(huì )變成這樣：
當我們拿到了??一堆這樣的標簽之后，有啥用呢？
精細化運營(yíng)。
本質(zhì)上說(shuō)，廣告推薦、內容分發(fā)、活動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)都需要這一套東西，作為基礎。
善用標簽在整個(gè)畫(huà)( ?ヮ?)像過(guò)程中(zhong)，標簽其實(shí)是個(gè)必備的玩意兒。??
說(shuō)到標簽，可能很多人會(huì )ヽ(′ー｀)ノ有點(diǎn)頭痛，因為標簽到底怎么打，很多人會(huì )覺(jué)得是問(wèn)題，但其實(shí)，沒(méi)那么復雜。
首先是分類(lèi)。
假設，我們的運營(yíng)工作是面向C端客戶(hù)的，那么我(/ω＼)們可以先簡(jiǎn)單的分這么幾類(lèi)：
1、人屬性標簽即，利用用戶(hù)留在系統的信息，我們可以為他的人屬性打上各種標簽，譬如：
男、女，這是性別分類(lèi)里的??標簽；90后、80后，這是年齡分類(lèi)里的標簽；獅子座、射手座，這是生日分類(lèi)里的標簽……
2、行為屬性標(biao)簽即，用戶(hù)在系統中真實(shí)發(fā)生的行為，我們可以為行為屬性打上標簽，譬?如說(shuō)：
如果有消費行為，那么我們可以根據(ju)時(shí)間維度和單次消費金額或累計消費金額進(jìn)行標簽分類(lèi)，如：土豪是在360天內，累積消費金額超過(guò)10萬(wàn)元或單次消費金額超過(guò)1萬(wàn)元的用(′?ω?`)戶(hù)。
3、社交屬性標簽大V是在該社區內被超過(guò)50000人關(guān)注的用戶(hù)；萬(wàn)人迷可以是因為其關(guān)注者構成中，80%為異性所以被分到這個(gè)類(lèi)型。
……
還可以(yi)繼?續打其他類(lèi)型的標簽。
如果簡(jiǎn)單點(diǎn)兒說(shuō)的話(huà)，就是標簽本身只是用來(lái)分類(lèi)的一個(gè)條件，即便沒(méi)有標簽，(′ω｀)只要你能說(shuō)得清楚行為之間的關(guān)聯(lián)和所需條件的疊加，我認為問(wèn)題也不大，但經(jīng)驗告訴我，真是這種情況的話(huà)，會(huì )比較制約需求的復雜度。
重在使用亮哥一直認為，增長(cháng)黑客其實(shí)就是系統化的運營(yíng)。
而增長(cháng)黑(?????)客與大多數公司的運營(yíng)之間的差距，其實(shí)就是對數據的利(li)用，以及建立假設之后的數據驗證拿到結(′_ゝ`)果的??速度和持續??驗證的能力。
因為，我們通過(guò)Profile去描繪出的用戶(hù)需求也好??、用戶(hù)ヾ(＾-＾)ノ角色也( ?ω?)好，實(shí)際上幾乎可以100%認為是滯后的。
利用這些滯后的數據，我們實(shí)際想要實(shí)現的是預測，否則無(wú)法獲得商機。
咱們這樣來(lái)看，一個(gè)用戶(hù)A今天在平臺上買(mǎi)了5斤蘋(píng)果，請問(wèn)下一次該用戶(hù)什么時(shí)候會(huì )產(chǎn)生買(mǎi)蘋(píng)果的需求，以及如何保證他下次還在我們平(/ω＼)臺上買(mǎi)蘋(píng)果？
如果僅從??理論上來(lái)思考。
或者換個(gè)思路：
通過(guò)數據分析，算算看，A家有幾口人計算5斤蘋(píng)果大概是多少個(gè)。假設一天每個(gè)人吃一個(gè)蘋(píng)果，最(zui)多幾天吃完更??換假設條件，??獲得不同的吃完天數在不同??的天數上對用戶(hù)A做推薦(╬ ò﹏ó)，驗證效果??。你會(huì )發(fā)現，其實(shí)預測需求比判斷需求要難的多。
而(er)在實(shí)際操作中，我相信，如果你僅僅是推薦蘋(píng)果，恐怕是不夠的，要考慮人們的決策過(guò)程，就需要更加深入去了解人(′ω｀)性。
而這，就是另??一個(gè)話(huà)題了。
