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創建一個有效的用戶畫像 用戶畫像怎么做4個步驟( 二 )

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例如，當我們尋找金融產品及服務的目標客群時，導致用戶是理財還是消費，去線下辦理還是用手機銀行等不同類型金融相關行為差異的核心因素可能如下：
收入水平、消費觀念、理財觀念、互聯網使用水平等 。這些核心因素直接影響到用戶需要什么樣的金融服務，用戶會在哪些渠道辦理這些金融服務 。而性格特征、文化水平等屬性，雖然會對用戶的某些行為產生一定影響，但在用戶聚類的階段可以暫時視為低信息含量的噪音處理 。
確定關鍵變量后，我們將每個變量作為一個核心維度去分析收集到的用戶數據，將用戶相關的行為數據化作一些“信息值”分布在這個維度上 。例如，若“互聯網使用程度”、“人生階段”及“經濟條件”是用戶對某項產品或服務的需求及態度產生差異的關鍵變量，我們可以將收集到的用戶信息在這三個維度上做均勻排布（如下圖所示），選取一些典型的用戶特征作為這個維度上的“信息值” 。
至此，我們便完成了用戶聚類的第一步，即關鍵變量框架的搭建 。

創建一個有效的用戶畫像 用戶畫像怎么做4個步驟

文章插圖
Step3：聚類關鍵變量是幫助用戶聚類的核心維度，有了關鍵變量后則可以通過將每個維度上的“信息值”串聯，得到Persona的核心特征，所以接下來的工作就是“連連看” 。
首先，回顧收集到的用戶數據（將每個受訪用戶的行為標記在各個維度以記錄該行為特征出現的概率，用以推算該信息值覆蓋的用戶數量） 。
接下來，嘗試連接分布在每個維度上的“信息值”，找出具有代表性的用戶形象 。根據經驗，典型用戶的分布規律一般有以下兩種情況 。
1. 盡量合理覆蓋每個變量兩端的“極端信息值” 。
Persona的制作過程是在眾多的目標用戶群中尋找有代表性的典型用戶，所謂典型用戶則是在其擁有的核心特征中，某一個或多個特征是在所有用戶群中具有極端需求的，我們覆蓋了這部分用戶的極端需求，從設計的角度上來說就找到了需求的邊緣及設計的邊緣，覆蓋到了極端的邊緣需求，理論上來說不超過邊緣范圍的需求也可以被覆蓋到 。這里要注意到的是，很多研究員或者設計師在設計時往往能夠注意到“高信息值”邊緣，也就是偏向于專家用戶的那一段，對于“低信息值”邊緣，也就是極端小白用戶端，則往往比較容易忽略，我們在制作persona的時候，還是需要全面的考慮到目標用戶群的覆蓋范圍 。
另外，這里需要特別提到“合理”二字 。有些人可能一味的追求連接所有變量兩端的極端值，以希望尋找最典型的目標用戶 。但當我們將連接起來的變量還原為一個生動的用戶形象時，我們可能會覺得這類人在生活中很少見，甚至是奇葩，或者有些畸形 。當然，如果你的目標用戶就是奇葩用戶，則要另當別論了 。因此，合理的連接極端值，則非常重要，要保證我們連接出來的用戶是真實存在的，最簡單的方式就是回頭去看看受訪的用戶中，是否有真實的人物原型可以匹配上 。
2. 盡量合理的連接用戶行為集中的信息值 。
所謂的典型用戶，換個角度說也代表具有一定群眾基礎的用戶，即相對來說基數較大的用戶群 。因此，我們在連接關鍵變量中的信息值時，也需要考慮該行為特征所屬用戶群的數量 。這時，我們之前標注的受訪用戶出現頻率則派上了用場 。也就是我們只需要將行為分布密集的信息值連接起來，很大程度上就可以順利的找到目標用戶了 。當然，這里同樣要注意合理二字，以防我們連接出來的只是個架空人物，或理想用戶，而現實生活中則不存在這類用戶 。
當然，如果在連接關鍵變量的信息值時可以兩個原則兼顧，則我們制作出一個成功的persona的概率則會大大增加 。
到這里，我們的用戶聚類工作基本已經完成了，為了幫助大家理解，我們選取唐碩之前的一個項目作為案例說明 。該項目是受某公司委托研究美食消費的用戶行為，也就是研究吃貨 。
通過一系列的調研，我們收集到了豐富的吃貨行為特征 。通過分析，我們選取了“美食消費觀”、“美食熱衷度”、“美食主見度”及“美食社交傾向”作為影響用戶美食消費行為的關鍵變量，并將關鍵信息值及用戶行為特征數量分布進行了一一標注 。
接下來就是見證奇跡的時刻！
通過按照以上兩個原則的連接嘗試，我們最終聚類出了三種典型的吃貨 。
第一類人把“吃文化”當成他們了解世界的一個窗口，對食物抱有尊敬的心態，相信“you are what you eat”，把“吃”上升為人生信仰，愿意不惜代價去追尋美食 。因此，也認為研究吃、享受吃及回味吃都是比較個人的事情，很少會與別人主動分享，但會自己花很多功夫去研究、探索甚至記錄，并在這個過程中體會到深深的幸福感，我們把這類人叫做“美食信徒” 。

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