用户画像三个层次的认知与实践

个人对用户画像的理解是三个层次，可以说是三个步骤吧，从群体用户的问卷调研、数据分析到具象的个性描述，再到抽象应用，如下图所示：

简单的说下对这三个层次的认知与实践。

一、群体定量统计分析

做用户画像的基础，是通过数据对海量用户有一个初步的了解，一般采用用户数据提取分析与问卷调研两种方式进行，根据产品目标确定统计分析的维度指标。

分析的维度，可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析，

人口属性：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；

产品行为：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等；

以下是腾讯开放平台的一些产品用户属性，年龄与性别的交叉分析，付费用户与年龄的交叉分析。无论是后台数据分析还是用户问卷调研，都需要进行研究的效度与信度论证，保证数据尽量准确可用。

做问卷调研，需要做多少份问卷呢？一般是4000份以上，这个时候的抽样置信区间可以达到99%，错误率幅度在2%左右。如果保持错误率2%的水平，置信水平95%，那么问卷数量可以下降到2500份。需要注意的是一般我们回收问卷，还会通过答题完整性、一致性等多项标准剔除无效问卷，所以回收问卷尽量高于标准数量的10%。

案例：页游用户年龄与性别分布

数据来源：2013年腾讯开放平台白皮书

案例：付费用户年龄分布

数据来源：2013年腾讯开放平台白皮书

这本白皮书还是有不少用户数据可以供大家参考，有兴趣的同学可以去腾讯开放平台下载：http://open.qq.com/

二、具象的定性个体描述

也就是创造人物角色，这里先说一个概念：Persona。Alan Cooper提出了Persona这一概念。《赢在用户》这本书将其翻译为“人物角色”，是在上面的海量数据分析基础上，进行具象化得到一个的虚拟用户。

有兴趣了解AlanCooper的可以去他的Google+主页看看。

链接：https://plus.google.com/101097598357299353681/about

他的个人简介是：I’m a software guy. I invented personas. They call me “The Fatherof Visual Basic”. I’m also the proprietor of Monkey Ranch, a former dairyfarm in Petaluma CA.

PERSONA的含义

P 代表基本性（Primary research）指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈
E 代表移情性（Empathy）指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引起同理心。
R 代表真实性（Realistic）指对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物。
S 代表独特性（Singular）每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。
O 代表目标性（Objectives）该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来阐述该目标。
N 代表数量（Number）用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色。一个产品，一般最多满足3个角色需求。
A 代表应用性（Applicable）设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策。

我们通过调研去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，例如：一些个人基本信息，家庭、工作、生活环境描述，赋予一个名字、一张照片、场景等描述，就形成了一个具象的典型用户画像。人物角色一般会包含与产品使用相关的具体情境，用户目标或产品使用行为描述等。为了让让用户画像容易记忆，可以用具体的名字、标志性语言、几条简单的关键特征进行描述。一个产品通常会设计3～6个角色代表所有的用户群体。

譬如下面就是我们去年做YY用户画像的一个案例：