2022.7.4-2022.7.10
问题界定的六个提问
- 所需要解决的问题是什么
- 为什么需要解决这个问题
- 理想结果是什么
- 这个问题包括哪些子问题
- 你曾经尝试过哪些解决方法？其他人呢？
- 此问题的解决方案需要满足哪些约束条件（时间、资金等）
用户画像误区
- Alan Cooper ，1999，提出用户画像（Persona）概念：用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。
- 用户画像和用户角色的区别
- 用户画像：是从海量用户中提炼共同特征，再用最典型用户特征总结成一个个虚拟的角色。用户画像与单个用户相比，强调的是一群人，是对群体宏观的把握。体现群体的共性，基于单一/组合维度识别下，弱化群体中每个个体的形象与特色，从而聚合的一类用户共有特征。
- 用户角色：更多描绘抽象一个自然人的属性。
- 需要明确用户画像的目的
- 基于什么目标去做用户画像，是帮助产品定位？帮助精准营销？帮助产品设计？又或是帮助活动评估？
- 避免带入主观，客观客观客观！
- 信息的分析过程中，多发出疑问
- 挖掘和分析背后的know how
- 过于形式化、模板化
- 对用户画像的不重视，基于自身的理解习惯认为“用户画像很简单，找个模版痛点/痒点/爽点一分析就行”
- 忽略了做用户画像本质目的是什么
- 分清痛点、爽点、痒点
- 痛点：想得而又得不到的——是产品的核心竞争力
- 爽点：想要但不愿意的——是产品传播点的核心点
- 痒点：想要，但没有也行——产品其他功能
- 从哪些维度去分类
- 分类维度：生理特性、物理特性、心里特性、经济特性、职位特性、相关熟悉程度…
- 行动：执行者、完成者、鞭策者…
- 社交：协调者、凝聚者、外交家…
- 注意点：当划分好纬度后，一定要用MECE的方法轮去验证，
- 穷尽又彼此独立
- 清晰的界定
- 尽可能多的去覆盖到全部类型
- 画像的输出
- 菲茨定律：让相关内容更靠近彼此，这样做不仅可以在视觉上增强用户对它们相关性的认识
- 格式塔（Gestalt）：当对象离得很近的时候，人们会倾向于认为他们是相关的，在信息布局上，应将相关的信息放在一起
- 用户画像创建出来后，前期定性的分析结果还需要定量的验证（问卷）
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