丨你中用戶真的還是假

是“我覺”，而不是“用戶覺得”呢？因為他們都只是地認(rèn)為自己經(jīng)代表了用戶，甚至自己就是用戶。其實呢？都只是自己覺得。這是一個認(rèn)知上的謬誤，造成這種謬誤的原因就是對目標(biāo)用戶存在認(rèn)知偏差了，怎樣消除這種認(rèn)知偏差？如果你有經(jīng)驗的話，你會說，做用戶不就行了！是的，常用的方法就是制作用戶。用戶可以幫助我們抽取代表性用戶群體的典型但是，我們用戶中的用戶就一定是我們的真目標(biāo)用戶嗎？不一定。因為，用戶也可能存在許多問題，尤其是當(dāng)中的用戶是時，不僅不會消除認(rèn)知偏差，還擴大用戶第一假：類型沒搞他們可能還沒弄清楚，要做什么類型的用戶，或者不知道，用戶也是分類型的 a，另一種是Profile。這兩種類型有什么區(qū)別呢？ a是基于產(chǎn)品使用場景，通過定性的方式產(chǎn)出的目標(biāo)用戶畫當(dāng)然，如果有的崗位角色參與到這個的設(shè)計中，我們就更有可能在設(shè)計的過程a它包含了用戶的個人自然屬性信息、用戶對產(chǎn)品的預(yù)期、用戶的喜好、行為偏好、用戶的痛點等，幫助產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計師在沒有詳細(xì)的真實用戶行為數(shù)據(jù)除彼此間對目標(biāo)用戶的認(rèn)知偏差。以下這張就 a的示例講完第一種類型，我再講一下另外一種類型的用戶，Profile。Profile是基于數(shù)據(jù)場好、消費習(xí)慣等不同維度的用戶，共同搭建一個基于數(shù)據(jù)的用戶體系。Profile是以下這張就是構(gòu)建Profile的示例舉一個Profile定量用戶小例子平常刷的過程中，偶爾看到有的內(nèi)容，我就會點贊。下次再進(jìn)來，就會發(fā)點贊過的同類型越來越多。而我的就越來越有“我的氣質(zhì)了，我就會由“隨逛的戶”變成了經(jīng)常使用的“天使用戶。那我們來拆解一下，是怎么讓我一步變成天使用戶的：推送匹配度高的內(nèi)容，讓我感到這個App江湖戲稱是時間黑洞，這名號可不是的。就是通過這樣的方式，讓你到更多你想看或你需要看到的內(nèi)容，達(dá)到提升用戶使用時長的目的戶呢？ a來構(gòu)建你的目標(biāo)用戶。如果你在工作中，做的是從1-10-100的產(chǎn)品，那Profile和 a一定是交叉使用但是卻根據(jù)你的這一偶然性行為給你的Profile加相關(guān)的，后來在首屏推送酒相關(guān)的內(nèi)容，滑一下是怎樣選好酒，再滑一下是喝酒囧事，往下滑是酒局順口 a中的“對酒不感”這個訊息，除了你主動搜索 a來講，也就是通過定性分析的方式得到產(chǎn)品的用戶畫接下來，確定了的類型，就要開始做了。你也許會說，網(wǎng)上有很多關(guān)于 a的模a a一定是我一個遇到的案例。最近，我們在做一個基于辦公場景的B端產(chǎn)品，在完成前期的用戶訪談后，我們就對這些資料進(jìn)行整理分析，并安排了小A和小C兩位同學(xué)分別去做a兩位同學(xué)完成初稿后，開始跟大家討論。但是，我發(fā)現(xiàn)小A和小C兩個人做的用戶，其中“個人屬性”的信息差異有點大。我們先來看小A同學(xué)的，在個人屬性部分，小A是“，35歲，重點本科學(xué)歷，白領(lǐng)，年收入在30W左右，居住地，美食、旅行，每月零花錢3000左右，喜歡吃甜食，愛打牌?！? a模板，然后 a。我們再來看小C的 “，35歲，重點本科學(xué)歷，上市公司財務(wù)經(jīng)理，每天工作時長約0一半的時間是在開會，偶爾出差，每周五會跟匯報本周工作，習(xí)慣用工具來管理自己的日程?！爆F(xiàn)在，你來判斷一下，小A和小C，誰的 a能在產(chǎn)品設(shè)計中提供的參考價值是的，是小C作時長、是否經(jīng)常出差等，由于我們做的是辦公場景的B端產(chǎn)品，很明顯，小C的a會提供的參考價值 a并不是簡單地套模板，根據(jù)產(chǎn)品的屬性做對應(yīng)信息的收集整用戶第三假：用戶沒用并不是，給你舉個小例子，在我的工作經(jīng)歷中，團隊中有同學(xué)經(jīng)常遇到這樣的疑問，明明的 a，但在思考設(shè)計方案的時候，總感覺沒什么用， a a白做其實是因為沒有有效地使用 a所描述 a中描述的客觀條件進(jìn)行。第二個原因是不會提煉關(guān)鍵信息，總覺得信息越多越好。我相信你也遇到過這種情況：雖然拿到了一份十分完善詳細(xì)的 但想它來著設(shè)案，一種下手的感覺。面，你要優(yōu)先關(guān)注目標(biāo)、行為、痛點這33戶的想法——用戶的期望串聯(lián)起來了。你根據(jù)這些行為變量之間的關(guān)系，也能快速地找到設(shè)計方案的切入點。 a后，僅僅期方案設(shè)計的時候拿出來用一下，方案設(shè)計完后， a就不知這種只期設(shè)計方案時候使用的方式，簡直太浪費 a戶在根本意義是統(tǒng)一我們對目標(biāo)用戶的認(rèn)知，消除大家的認(rèn)知偏差，是貫穿產(chǎn)品的整個生命周所以，每當(dāng)我們對用戶認(rèn)知的時候，特別是在產(chǎn)品的迭代與優(yōu)化階段，我們可以 a拿出來參考。在我前不久的一個項目中，剛好遇到了一個類似的情況。當(dāng)時，我們的產(chǎn)品是一個主要針對銀行客戶經(jīng)理使用的App，其中有一個業(yè)績模塊，里面 ”tab a這件事情上，“交互設(shè)計之父”AlanCooper也給 a掛在的墻上，每次大家一進(jìn)就 a來討論，避免陷入到的自我認(rèn)現(xiàn)在，你是不是也找到了高效使 a的方法呢保持用戶的迭代更剛才我提到了，用戶是貫穿產(chǎn)品的整個生命周期的。既然要使用這么長時間，還有一點我們要注意，就是要保持用戶的迭代更新。在實際工作中，有很多人往往會在第一 a后就當(dāng)成最終版本了，后續(xù)再有新的用戶訪談信息，也不對 a進(jìn)但是，使用過時的 a會對方案不利響。遇到次這情況，當(dāng)時我們要做一個會議室預(yù)訂系統(tǒng)。初期，我們訪談了一批目標(biāo)用戶，然后根據(jù)這一批用戶的信息抽象了3個 a，并根據(jù)本次產(chǎn)出的 在測試版上線后，團隊的其他人又陸續(xù)地訪談了一些目標(biāo)用戶，但是并沒有把后續(xù)訪談得到的信息更新到最初的 a。致了計迭案的，設(shè)還是了最初 a進(jìn)行更新，這樣才能保證 a的 a對產(chǎn)品參考價值是持續(xù)有效的，解決我們一開始提到的認(rèn)們要分辨用戶中的真真假假，才能有效地消除我們對真用戶的認(rèn)知偏差。用戶有兩種類型，一種是 戶，用在產(chǎn)品設(shè)計前期，通常被產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計師使用；另一種是Profile，是基于用 a抽象出來的信息跟產(chǎn)品使用的場景相契合，這樣我們才不會做一個a出來；辦法三就是要學(xué)會有效地使用用戶，要進(jìn)入用 a貫穿于產(chǎn)品的整個生命周期。最后，我強調(diào)了，我們要學(xué)會不斷收集目標(biāo)用戶的信息，及時更新我們的用戶。讓我們的用戶給予我們更真實的需求反饋，讓準(zhǔn)確的目標(biāo)用戶群體為產(chǎn)品的成功奠定良好 a的過程中，都遇到過哪些不明白或者解決不了的問題呢？學(xué)完了 售賣。頁面已增加防盜追蹤，將依 上一 02|交互設(shè)計師可以被產(chǎn)品經(jīng)理替代嗎下一 04|為什么你的競品分析看起來像拼接55 下子解開了我的疑惑，原 a的信息并不是越多越好，更重要的是和產(chǎn)品、場景2立。還有按、地區(qū)、收入、學(xué)歷、喜好、產(chǎn)品特性（酒的話：濃度、瓶子大小等 21作者回復(fù):2B端的一般會按照不同崗位來做用戶，但這個是建立在不同角色的目標(biāo)、用戶行1以及設(shè)計師的經(jīng)驗來生成用戶，但是這個局限性比較大，關(guān)聯(lián)方也不一定認(rèn)可，解在tx有個10-100-1000原則，就是產(chǎn)品經(jīng)理每個月必須做10個用戶，關(guān)注100個用戶博客，你也可以試試這個方法，雖然笨點，但是對你了解真實用戶是有幫助的，了解的多了，靠經(jīng)驗出1型后就直接交付給UI設(shè)計師了，現(xiàn)在在做商品商城平臺，主要業(yè)務(wù)是用戶買作者回復(fù):謝謝你的夸獎。首先呢，做用戶必須先有足夠的用戶資料，也就是你說到的要去詢過、關(guān)注過)的用戶。這樣的方式或許能找到更精準(zhǔn)的用戶。至于做訪談、做的一些基本2021，要突