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从用户档案中我们可以清楚的了解到用户的属性信息、行为数据、环

更新时间:2019-08-09 01:23点击:

  首先,整理和收集已经获得的任何可认知用户的经验和数据,包括:您和所在团队对用户的理解;产品的业务数据库中记录的用户相关信息(比如用户的性别、年龄、等级等属性),用户(在产品内外)填写的任何表单或留下来的信息(比如用户填写的调查问卷、留下的微信账号等)。

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  用户模型(Persona)是Alan Cooper在《About Face:交互设计精髓》一书中提到的研究用户的系统化方法。它是产品经理、交互设计师了解用户目标和需求、与开发团队及相关人交流、避免设计陷阱的重要工具。

  这就很容易理解,为什么大家都觉得用户模型很好,却鲜有人在工作中真正运用它。为了解决时间紧迫与精力不足的矛盾,我们提出了一种基于用户行为数据的快速、迭代构建用户模型的轻量方法。

  而传统的用户模型构建方法,从诞生之日起并未发生特别大的变化。对于已经习惯了敏捷、快速的产品经理和交互设计师来说,如果花很长时间去研究用户构建用户模型需要下相当大的决心、更需要下很大力气才能争取到所需的时间和资源,而且互联网产品冷启动耗费的时间越来越短,为了降低成本和风险,产品团队在启动期往往会选择尽快将产品推向用户,尽快获得反馈以「快速试错」,现实和压力迫使大多数新产品的PM不敢投入大量时间精力深入的进行用户研究。

  在缺乏时间、资源不能做对用户的访谈和观察时,可以基于行业专家对用户的理解、或市场研究中获得的人口统计数据,建立「临时用户模型」。

  模型是指对于某个实际问题或客观事物、规律进行抽象后的一种形式化表达方式。任何模型都有三个部分组成:目标、变量和关系。明确变量,改变变量,即可直接呈现结果,实现目标。在日常的数据分析中,我们常用的有8大模型(用户模型、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型),从今天起,我们为大家逐一解读这八大模型,本文先从用户模型说起。

  同样的,市场变幻风起云涌,运营人、决策者都需要实时关注自身数据的波动,因为失败往往都来自一个微小的疏忽。

  为延长用户的生命周期价值(LTV),就必须采集到用户全生命周期的数据,打通CRM数据、历史数据、业务数据、第三方数据,将用户的属性信息(性别、年龄、国家等)与用户的行为数据关联到一起;打通外部推广平台的数据,解决用户从哪儿来的问题;打通不同产品平台的数据,将用户在app\小程序\微站\官网上的行为实时同步,如此方可实现真正的以用户为中心的统计和分析。

  「临时用户模型」的构建过程与「用户模型」的构建过程很像,只是「用户模型」的数据基础来自对真实用户的访谈和观察,「临时用户模型」则来自对用户的理解。二者的准确度和精度都有差别。

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