人物角色，即persona，這里指代web persona，是指針對網站目標群體真實特征的勾勒，是真實用戶的綜合原型。我們對產品使用者的目標，行為，觀點等進行研究，將這些要素抽象綜合成為一組對典型產品使用者的描述，以輔助產品的決策和設計。

《贏在用戶》persona法

創建人物角色的三種方法，是根據用戶研究的類型和分析方法來區分的：

- 定性人物角色

- 經定量檢驗的定性人物角色

- 定量人物角色

更具體的方法細分：

定性人物角色

1. 進行定性研究? 訪談10-20個用戶/現場調查或叫情境調查（目標觀點與行為都可以有）/可用性測試

2. 在定性的基礎上細分用戶群

3. 為每一個細分群體創建一個角色

經定量驗證的定性人物角色

1. 進行定性研究（同上）

2. 在定性的基礎上細分用戶群

3. 通過定量研究來驗證用戶細分

4. 為每一個細分群體創建一個人物角色

定量任務角色

1. 進行定性研究（同上）

2. 形成關于細分選項的假說

3. 通過定量研究收集細分選項的數據

4. 基于統計聚類分析來細分用戶

5. 為每一個細分群體創建一個人物角色

這三種方法的選擇，主要取決于以下三個問題：

1. 用戶畫像的觀眾是誰，為什么他們要用用戶畫像？

2. 要怎樣使用用戶畫像？要用用戶畫像來做什么類型的決定？

3. 可以花費多少時間和資金？

定性研究

比較適用的方法是訪談和情境調查。這是很基本的方法，因此這里只講以創建用戶畫像為目的進行訪談和情境調查時的一些注意事項：

（1）用戶

為避免遺漏掉某些類型的用戶，需要找盡可能最大范圍的不同用戶進行訪談，可以根據已有的用戶信息確定可能存在哪些類別的用戶；

不只關注現有用戶，還應該包括其他目標用戶和流失用戶；

經驗數值：每個假設的細分群體訪問5個用戶（當然首先需要有一些合理假設），如果用戶之間的差異很大，最多可以提高到10個。

（2）話題

關注用戶的目標、觀點和行為，以下是可供參考的常用話題：

使用歷史：初次接觸、第一印象、使用經歷；

行業經驗和知識：相關產品的使用經歷，對它們的理解，自身的職業和需要用產品完成的相關任務：

目標和行為：使用產品做什么，典型步驟，為什么用；

觀點和動機：對產品的評價，最喜歡、最不喜歡；

機會：對新功能的態度、槽點、需求；

（3）目標輸出物

細分用戶群的候選項；

關于用戶的一些假設。

定量研究

比較適用的三種方法是：

調查問卷：這是最常用的方法，可以了解用戶目標、行為、觀點和人口統計學信息；

日志分析：可以將得到的行為數據和問卷數據結合起來分析，也可以將分析得出的行為模式對應到每個細分用戶群中；

CRM數據分析：收集已有的客戶交易、財務等數據，與問卷數據結合起來分析，尋找內在關聯，也可以用來判定每個角色的財務價值。

根據上面的菜譜，我們知道做定量研究可能有兩種目的：一個是去驗證定性的用戶細分，一個是去創建定量的用戶細分。根據目的的不同，在做研究設計時也應該有所區別：

（1）驗證定性用戶細分

在經過定性研究之后，我們已經形成了關于用戶分類的一些假設，即應該通過哪些關鍵屬性去區分用戶群。這個時候定量研究主要是為了解答以下兩個問題：

假設的這幾類用戶之間，還存在著哪些區別？

假設的這幾類用戶之間，確實存在著需求的差異嗎？

創建一個清單，列出為了回答這兩個問題需要去測量的屬性，然后考慮這些數據分別用哪種方法去收集比較好。

（2）創建定量用戶細分

列出你認為可以用來定義用戶群的所有候選屬性（回顧一下之前做過的定性研究，或者跟團隊的成員做一下頭腦風暴），可以從以下幾個類別去考慮：目標、行為、觀點、人口統計特征。然后對所有的候選屬性，考慮最合適的數據收集方法是什么。

用定性數據細分用戶群

這個過程需要我們盡可能多地去探索，尋找最合適的細分方式，建議通過以下順序考慮：

（1）用目標細分（從現象目標挖掘到本質目標）

（2）用行為和觀點來細分

使用不同行為和觀點的組合，有時能很好地定義用戶群。可以選取幾個關鍵變量（最好是2個，越多越難理解）形成多維象限，嘗試對每一個象限代表的用戶進行解釋，看是否有足夠的解釋力和代表性。

用定量數據驗證細分

我們可能假設用戶的目標是細分用戶群的關鍵屬性，這時候我們需要通過定量數據驗證的是，用戶目標這個變量是否對用戶的其他屬性產生影響？即，抱著不同的目標來使用我們產品的用戶，是否真的會表現出行為、態度等方面的差異？

根據所需的嚴謹程度和專業水平，可以采取不同的方式回答這些問題：

簡單的方法：用excel的數據透視表就可以了，分析我們假設的關鍵細分變量對其他變量的影響。

嚴謹的方法：用ANOVA分析目標不同的用戶，在其他關鍵屬性上是否存在統計顯著差異。

聚類分析（用定量數據細分用戶畫像）？？？？

（1）選擇變量

通過前期的資料分析和頭腦風暴，我們有一些首選的和備選的屬性。建議從5-10個屬性開始，然后按照需要增加屬性。

（2）決定用戶畫像個數。

（3）分析過程

最常用的聚類方法是K均值法（K是指我們指定的細分組數）

K均值法嘗試在你輸入的數據中，尋找K個中心點，把所有的個案分配到對應的K個組中，并保證K到組內所有數據點的距離最小。

K均值的算法是：隨機（或者通過其他算法）把每條記錄分配到K個組中，計算每個組的K質心值（即均值），然后再把每條記錄分配到離自己最近的質心值所在的組中，重復以上兩步直到質心的位置不再發生變化。

缺點：無法探索細分組數，必須由分析者提供；不一定能夠得出有實際意義的細分方法。

（4）評估細分選項

尋找一個差異足夠明顯、能夠用于講好故事的細分方式。

（5）描述細分群體

收集到的定量數據有很多不會作為細分選項，但是它們仍然可以用來描述我們細分出來的用戶群。

創建用戶畫像所需的幾個步驟

描述不同用戶畫像的關鍵差異是什么，選擇幾個最典型的特征。只選最典型的幾個就好，這便于大家快速了解不同角色的區別，即使犧牲了一些復雜的現實也沒關系。

取一個名字，避免幾個角色的名字太相似，同時名字最好能夠讓人聯想到用戶畫像的屬性。在取名字的同時，為每個角色創建標簽，會更加便于識別記憶。

找一張照片，盡量符合這個角色的形象。不同角色的照片風格要一致。

添加細節：

展示個人信息，可以發揮創意，不必追求準確性，做出有根據的猜測，選擇可以加強人物性格的細節。建議包含：工作和公司；年齡；居住地；性格；家庭狀況；愛好。

展示職業和行業信息。

計算機技能。

寫個簡介。

加入商業目的：希望在每個角色中實現怎樣的商業價值。

確定用戶畫像的優先級。

撰寫場景：關于角色如何與產品交互的故事。至少為每個角色的核心目標撰寫一個場景，講好這個故事。

現在，我們的用戶畫像已經初見雛形。但我們還需要對畫像做必要的潤色和美化，這是因為：首先，創建用戶畫像這個科學與藝術并存的過程，當然需要有一些更加藝術化的產出物；其次（也是真正重要的理由），完成用戶畫像并不是故事的終點，我們希望團隊把它當做決策工具，希望創建的用戶畫像可以像一個活生生的人一樣滲透到我們工作的每個環節，要達到這個目的，用戶畫像就需要足夠生動。

創建用戶畫像不是一勞永逸的事情。要保持畫像的活力，我們必須常常進行維護和更新，尤其是在市場環境變化、產品戰略變更的時候。即使這些因素沒有改變，隨著時間流逝、團隊成員更替，用戶畫像也可能漸漸不復往日的光輝，這個時候要如何對用戶畫像進行更新和喚起，把團隊成員心中的用戶重新拉回到一條線上，也是一件很有挑戰的事情。

persona發揮最大作用的條件

目標用戶離產品設計師越遙遠、越陌生，Persona 越有用。目標用戶就是設計師本身代表的人群，Persona 的用處就小多了。另一方面，產品的目標用戶越細分、越垂直，Persona 越有用。用戶越大眾、覆蓋面越廣，Personal 越寬泛無力。

團隊越大、跨職能部門溝通成本越高，Persona 越有用。如果整個團隊喊一嗓子所有人都能聽見，隨時隨地可以展開討論，甚至設計師本人也是開發者，Persona 就沒有什么存在的意義了。

【1】《贏在用戶-web人物角色創建和應用實踐指南》

【2】 用戶畫像烹飪課 - Cyan_Zheng