構(gòu)建產(chǎn)品的用戶模型，是將所有的用戶按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，然后根據(jù)不同用戶群體的用戶畫像進(jìn)行精準(zhǔn)投放，抑或?qū)⒂脩羧后w與用戶群體之間進(jìn)行定向轉(zhuǎn)化，達(dá)到高效轉(zhuǎn)化以及塑造優(yōu)質(zhì)用戶的目的等。哪要如何構(gòu)建產(chǎn)品的用戶模型呢？它需要哪些步驟呢？

一、概念

【用戶模型profile】通過問卷和訪談獲取產(chǎn)品真實的用戶反饋數(shù)據(jù)，根據(jù)核心因子對產(chǎn)品的用戶群體進(jìn)行分類，基于用戶使用產(chǎn)品的行為深度，將用戶與各用戶群體進(jìn)行匹配生成用戶畫像，形成最終的用戶模型。

二、目的

通過構(gòu)建產(chǎn)品的用戶模型，將所有的用戶按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，然后根據(jù)不同用戶群體的用戶畫像進(jìn)行精準(zhǔn)投放，抑或?qū)⒂脩羧后w與用戶群體之間進(jìn)行定向轉(zhuǎn)化，達(dá)到高效轉(zhuǎn)化以及塑造優(yōu)質(zhì)用戶的目的等。

三、步驟

1. 已有的產(chǎn)品或MVP等可顯示設(shè)計理念的產(chǎn)品；
2. 通過問卷、訪談獲取足量的真實的用戶反饋數(shù)據(jù)；
3. 通過用戶反饋數(shù)據(jù)提煉出核心因子；
4. 根據(jù)核心因子構(gòu)造用戶模型；
5. 為用戶模型的各群體生成用戶畫像；
6. 精準(zhǔn)投放或不同用戶群體的定向轉(zhuǎn)化。

四、具體實施

1. 用戶調(diào)研問卷獲取反饋數(shù)據(jù)

對已有的產(chǎn)品或MVP等進(jìn)行調(diào)查問卷，獲取足量的真實的用戶反饋數(shù)據(jù)。

這一步如果獲取的數(shù)據(jù)沒有足夠的真實度的話，那么后面的所有的步驟也就不用進(jìn)行了，因為構(gòu)造的用戶模型一定是有問題的。

那么，如何更好地保證獲取的用戶反饋數(shù)據(jù)相對比較真實？如何更好地設(shè)計調(diào)查問卷？

這里提供幾點建議：

• 用戶的耐心是有限的：問卷設(shè)計的問題盡可能少，不要想著讓用戶一次性回答你一大張問卷，其實一次只需問明白一兩個重點即可。
• 選項的獨立性和窮盡性：“獨立”意味著各選項覆蓋的范圍不相互交疊，“窮盡”意味著提供的選項要覆蓋所有的可能性，即使用上“不記得”、“XX以上”、“XX以下”也行。
• 避免模糊用語：類似“經(jīng)?！薄ⅰ芭紶枴钡缺硎敬蟾诺脑~匯是大忌，因為不同用戶的“經(jīng)常”是不一樣的，有的用戶“經(jīng)?！北硎疽惶鞄状危械挠脩粢恢芤淮尉褪恰敖?jīng)?！绷?。
• 問卷的數(shù)據(jù)清洗：在進(jìn)行問卷數(shù)據(jù)統(tǒng)計前，先把明顯紊亂、無效的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，避免最后的統(tǒng)計結(jié)果有太大的誤差。

2. 用戶訪談獲取反饋數(shù)據(jù)

對用戶進(jìn)行訪談，深入了解他們內(nèi)心的想法，然后同樣獲取相對真實的用戶反饋數(shù)據(jù)。

個人認(rèn)為這里的訪談用戶可以從參與調(diào)查問卷的用戶中挑選，這樣可以比較有針對性地去挑選（比如不同的年齡層、不同的就業(yè)職位等等）。

那么，如何更好地跟用戶進(jìn)行溝通，然后獲取更準(zhǔn)確的反饋呢？

• 第三方立場：在訪談的開始要亮出第三方的立場，表明自己是受產(chǎn)品設(shè)計者委托的，就算不是，也要說是，打死也不承認(rèn)自己是該產(chǎn)品的設(shè)計者。這樣可以免去尷尬，也可以讓用戶可以少去一些顧忌。
• 由淺入深：用一些比較簡單易答的問題作為開場，再慢慢深入到正式和敏感的話題。
• 聚光燈留給用戶：避免專業(yè)名詞，盡量保持無我的狀態(tài)，讓用戶感覺“我的反饋很重要”。
• 及時確認(rèn)和追問：當(dāng)無法辨識用戶的意思時，一定要做進(jìn)一步確認(rèn)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)用戶跑題抑或用一些比較模糊不清的話語簡單帶過問題時，要及時進(jìn)行追問下去。“挺好”是好在哪一方面？具體感覺是什么？“不太喜歡”是不好在哪一方面？具體感覺是什么？
• 關(guān)注隱蔽信息：有時候用戶說了什么不是最重要的，一些沒有表達(dá)出來的才是用戶研究需要關(guān)注的重點。比如：用戶表現(xiàn)出來的異樣情緒，抑或用戶思考模式異于你預(yù)期，這些細(xì)節(jié)隱藏的東西都值得思考和挖掘。
• 避免誘導(dǎo)：盡量避免提出封閉性的問題，不要給予用戶一堆產(chǎn)品方案、思路和假設(shè)，也要去問用戶會不會喜歡會不會購買，因為這些的回答大部分都是不真實的。
• 保持專注和耐心：不要急著推進(jìn)問題，給用戶一些思考和停頓的時間，收到負(fù)面反饋也要淡定，做到毫無情緒波動才是專業(yè)的表現(xiàn)。

3. 提煉核心因子

在通過問卷以及訪談獲取了足量的用戶反饋數(shù)據(jù)，然后剔除無效數(shù)據(jù)進(jìn)行反饋數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，從中提煉出最影響用戶決策的幾個因素，這個過程就是提煉核心因子的過程。

看起來并不難，為什么說是最關(guān)鍵的一步呢？

• 一方面就是前面說到的數(shù)據(jù)的多少以及數(shù)據(jù)的真實性很難把控；
• 另一方面則是由于每個產(chǎn)品設(shè)計者的閱歷、對用戶的了解程度、對數(shù)據(jù)的提煉能力等不盡相同，面對同一份數(shù)據(jù)，不同的產(chǎn)品設(shè)計者提煉出來的核心因子也基本不一樣。

所以，要如何在這些影響因素上提煉出精準(zhǔn)的核心因子是比較不容易的，但有一點是可以肯定——那就是數(shù)據(jù)越多，數(shù)據(jù)真實性越高，提煉出來的核心因子就會更加準(zhǔn)確。

其實除了用核心因子構(gòu)造用戶模型外，有一些比較簡單的分析轉(zhuǎn)化也可以通過普通數(shù)據(jù)因子來構(gòu)造用戶模型。

這里先看一下核心因子和普通數(shù)據(jù)因子的區(qū)別：

• 核心因子：核心因子是影響用戶做決策的主要影響因素（包括外在因素和內(nèi)在因素），是劃分用戶模型用戶群體的主要依據(jù)。要通過核心因子來構(gòu)造用戶模型，必須深入到用戶中去，了解是哪些因素在影響用戶做決策。
• 普通數(shù)據(jù)因子：普通數(shù)據(jù)因子就是用戶在我們產(chǎn)品上的操作行為、填寫的個人信息、主要的使用場景等數(shù)據(jù)。（這里非重點，但下面構(gòu)造用戶模型也會有所提及）

4. 根據(jù)因子構(gòu)造用戶模型

（1）核心因子

利用核心因子構(gòu)造用戶模型，需要基于對用戶進(jìn)行深入研究分析，適用于大部分產(chǎn)品。

通過上面所說的用戶調(diào)研和用戶訪談的真實反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行提煉核心因子，然后利用提煉出來的核心因子來劃分用戶群體（象限法是比較常用的劃分用戶群體的方法），最后構(gòu)造用戶模型。

• 舉例1：某服飾類產(chǎn)品，主要用戶為女性，通過用戶反饋數(shù)據(jù)提煉到的核心因子為消費能力和潮流敏感度，那么我們可以用象限法進(jìn)行構(gòu)造用戶模型圖。（如圖1）
• 舉例2：某付費問答類產(chǎn)品，通過用戶反饋數(shù)據(jù)提煉到的核心因子為提問的迫切程度和對回答者的認(rèn)同度，同樣可以用象限法進(jìn)行構(gòu)造用戶模型。（如圖2 ）

（2）普通數(shù)據(jù)因子

利用普通數(shù)據(jù)因子構(gòu)造用戶模型更像是一種預(yù)測性的方法，我們先按照一定的規(guī)則將用戶進(jìn)行劃分，形成用戶模型，然后在產(chǎn)品上線并投入使用后，通過用戶的行為數(shù)據(jù)將用戶對應(yīng)進(jìn)行匹配即可。

• 舉例1：某UGC產(chǎn)品，提煉出來的數(shù)據(jù)因子為發(fā)帖的頻率和發(fā)帖的質(zhì)量，同樣可以用象限法進(jìn)行構(gòu)造用戶模型圖。（如圖3）
• 舉例2：這是最簡單的一個用戶模型，直接將用戶分為：未下載產(chǎn)品的用戶、下載未注冊的用戶…….，這種可以直接將各種情況的用戶群體進(jìn)行簡單羅列即可。（如圖4）

5. 根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)，為用戶模型的各用戶群體生成用戶畫像

通過上面的幾步操作后，我們已經(jīng)構(gòu)建好產(chǎn)品的用戶模型。這時候我們的產(chǎn)品上線并投入到市場上，通過在產(chǎn)品上設(shè)置數(shù)據(jù)埋點、用戶行為跟蹤、用戶基本信息等等，我們在后臺生成用戶的行為日志。

這時候我們需要設(shè)定各用戶群體的邊界數(shù)據(jù)因子，比如：如何區(qū)分一個用戶的發(fā)帖頻率是高還是低？

我們設(shè)定：一天發(fā)帖大于等于3次的為高頻率，否則為低頻率，那么這里的“3”就是邊界數(shù)據(jù)因子。然后我們將所有用戶按照用戶模型劃分的各類用戶群體進(jìn)行匹配，最后通過收集到的用戶數(shù)據(jù)我們可以獲知每一類用戶群體的平均年齡、偏好、使用場景等等，這時候我們就可以為這個用戶群體生成對應(yīng)的用戶畫像。

6. 精準(zhǔn)投放或不同用戶群體的定向轉(zhuǎn)化（建立用戶模型的核心目的）

（1）精準(zhǔn)投放

精準(zhǔn)投放就是通過選擇目標(biāo)用戶和區(qū)域，然后精準(zhǔn)地將內(nèi)容投放給這部分用戶，以達(dá)到更好地轉(zhuǎn)化率。

前面已經(jīng)為每一個用戶群體生成了用戶畫像，也就是了解到每個用戶群體的年齡、偏好、使用場景，這時候只需要將準(zhǔn)備好的內(nèi)容進(jìn)行投放到改用戶群體中即可。比如：一個外語教育類的產(chǎn)品，針對其大學(xué)生群體，可以投放四六級、考研、留學(xué)等類型的內(nèi)容。

（2）定向轉(zhuǎn)化

定向轉(zhuǎn)化就是通過各種各樣的手段或機制，將某一用戶群體向另一目標(biāo)用戶群體進(jìn)行轉(zhuǎn)化。

比如：根據(jù)上面某付費問答產(chǎn)品建立的用戶模型，對“潛力型”的用戶群體向“圍觀型”的用戶群體進(jìn)行定向轉(zhuǎn)化。

• 首先我們要知道這兩用戶群體的用戶畫像，了解他們偏好以及向“圍觀型”用戶轉(zhuǎn)化的瓶頸（認(rèn)同度）等等。
• 其次制定長期的誘導(dǎo)轉(zhuǎn)化機制（“長期”，意味著這是持久戰(zhàn)，因此需要有豐富、多種多樣的激勵方式，類似于《上癮》這本書里面的“多變的酬賞”），然后還需要不斷去改進(jìn)調(diào)整這些誘導(dǎo)轉(zhuǎn)化的手段，以達(dá)到更好地轉(zhuǎn)化效果。
• 最后是告誡，穩(wěn)扎穩(wěn)打、量力而行（別指望將“潛力型”用戶迅速轉(zhuǎn)化成“意愿型”的用戶，還是要一步一步來）。

五、總結(jié)

用戶模型的構(gòu)建和使用并不難理解，但實際操作起來難度比較大，需要耗費大量的人力和時間。

• 首先在問卷和訪談階段，問卷設(shè)計、訪談過程都需要精細(xì)的準(zhǔn)備，同時負(fù)責(zé)這塊的人員也要相當(dāng)專業(yè)，這樣還不能保證用戶反饋的數(shù)據(jù)就一定是真實有效的。
• 其次，核心因子和建模過程的用戶群體劃分的合理性難以拿捏，這個合理性涉及到用戶反饋的數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品設(shè)計者的“功力”。
• 最后，研究用戶的行為日志，技術(shù)上不難實現(xiàn)，但收集用戶行為數(shù)據(jù)的時間需要很長，幾個月一年是最基本的。對于中小企業(yè)難度比較大，前期用戶量少，收集的用戶行為數(shù)據(jù)零散難以衡定。

因此用戶模型的構(gòu)建從長期來看，肯定對產(chǎn)品有很大的幫助，但是這里面涉及的成本也是需要進(jìn)行考慮的。

謝謝大家！

作者：Mr.bin，本文部分資料借鑒于《騰訊產(chǎn)品法》。

本文由 @Mr.bin 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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