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一派是产品和用研,一派是数据和研发。不知道新人们看了这么多南辕北辙的答案会不会更迷糊。
原因是对用户画像歧义的翻译。
一种叫做Persona,也叫做用户角色,是描绘抽象一个自然人的属性。
一种叫做Profile,是和数据挖掘、大数据息息相关的应用。通过数据建立描绘用户的标签。
Persona用户角色是通过调研问卷、电话访谈等手段获得用户的定性特征。为什么要设置这样一种名词?我们首先要明确一个前提:用户间有差异。因为存在差异,所以需要描述。
当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候,究竟在围绕谁在讨论?不能是无根之木吧。用户角色应运而生,将焦点定位在一个抽象出来的人上面,避免浪费很多口水。
用户角色是用户属性的集合,不是具体谁,放一张某某的照片也是为了达到共情。它应该能准确描述出产品用户,一般会设置三到四个用户角色,也是通常意义上的目标用户群体。 她是一位25岁的白领,211大学毕业,现在从事于互联网行业的设计工作,居住在北京。单身,平时喜爱摇滚乐,喜爱日本料理。收入中等。
这段话就是一段简要的用户角色描述,它不需要指代特定的谁。
在产品早期和发展期,会较多地借助用户画像,帮助产品人员理解用户的需求,想象用户使用的场景,产品设计从为所有人做产品变成为三四个人做产品,间接的降低复杂度。
用户角色有缺点,评估用户属性时难以量化,也很难证伪。你不知道它确定的是不是真的目标群体,用户群体也随时间推移变化,所以用户角色需要不断修改。
Profile(重点)
Profile用户画像更多被运营和数据分析师使用,它是各类描述用户数据的变量集合。
个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好都是基于用户画像的应用。当我们想要选择某部分用户群体做精细化运营时,会用用户画像筛选出特定的群体。
用户画像是一个复杂的系统,随着产品逐渐成熟,会根据不同的业务场景设计不同的标签,用户角色是精炼和概括,而用户画像需要齐全。
用户画像本质是对任何一个用户都能准确描述,用户画像通常用NoSQL的格式存储,和用户角色的文字卡片又不同。为了方便新人理解,我用的是中文。
{
"ID": 123456,
"姓名": "张建国",
"性别": "男",
"出生年月": 631123200,
"籍贯": "北京",
"居住地": "北京",
"教育背景": {
"学校":"北京大学",
"专业": "CS",
"入学年月":1220198400
}
}
这是一个简化的画像,真的画像还有不少的子文档嵌套,和上文用户角色的文字描述差异很大,它是各数值变量和分类变量的集合。用户画像是能描述每一个用户的,不同用户的画像肯定不一样。
用户角色通过访谈和调研的形式收集信息,而用户画像可以通过已有数据提炼获得,比如拥有用户的身份证信息,就能准确获得性别、籍贯、出生年月这三个标签。也能通过算法计算获得,比如在淘宝购物遗留的收件人姓名,通过机器学习,以概率的形式获得买家是男是女,建国很大可能是男性,翠兰很大可能是女性。
其余兴趣偏好、行为偏好、社会工程属性、消费特征等,也都能作为用户画像使用。