将用户需求信息具象成“真实用户”

~ 洞察用户的下一步就是：信息萃取。

信息萃取是指把收集到的用户需求进行筛选，然后围绕最重要的需求，构建成 ”人物角色" ，看这个 "人物角色” 如何与我们产品或服务进行接触，在每个接触场景下他的体验又是怎样? 最后，你才可以找到影响用户情感的关键"闪光点”。

那么，怎么构建"人物角色”呢?

这里就要介绍一个非常好用的工具：用户画像(Persona) 。

首先，如果你前面收集到的信息有很多，你需要先做筛选，找到优先级比较高的需求，因为你不可能满足所有的需求。我之前接触过很多公司，每家公司都自己的标准，但整体来说是基于2个原则。

比如你做的是一款购物类app， 那你要确保的需求是至少可以线上选购商品并流畅完成支付。然后你做这款产品的初衷是为了什么，你为了让顾客买到有品质的商品，有一个良好的体验?还是为了尽快赚到钱，吸引更多的流量。确定不做什么比做什么更重要。

二是"提炼共性"，选择那些覆盖面广的需求，可从定量型调研中归纳比例最高的几个需求，然后再结合定性型调研里的洞见，把这些需求“丰富"起来。

筛选后的需求信息通常还是很零散，接着我们要把他变成更加具体的"人"，也就是一张用户画像。

前三个是显性数据，通常从定量型调研拿到，只要能反应你的大多数用户模样就好。后面两个，也就是目标/动机，以及痛点，则是定量型和定性型两种调研综合的结果，是这个画像的核心部分。

举个例子：你打算和小伙伴一起创业做一个英语学习app， 经过前期市场调研和潜在用户访谈后， 你们记录了
不少内容。大家聚在一起分享信息，经过来回讨论后，你们得到了以下一些洞见：

好，接下来我们围绕其中一个需求，勾勒出一张用户画像：

像这样，一张用户画像就形成了。当然一张用户画像是不可能代表所有类型的用户的，按照上面的信息，你还
可以勾勒多几张不同的用户画像，比如说：

我们需要多少张用户画像呢?

像英语学习app的例子， 我们有男性喜欢看NBA的、女性喜欢看美剧的，都是在外企上班，工作需要用到。也有一位是要到国外生活工作的。这些人的需求我们都希望能兼顾到。

或者，比如你想开个餐馆，中午服务办公楼的商务人士，晚上服务附近的居民，那你可能需要两类不同的用户画像，甚至你胃口更大，希望还卖早餐给学生族群，那你需要更多的用户画像。一般来说，一个比较聚焦的产品/服务，两三个用户画像就可以了。想让你的产品搞定这些人就很不错了，不要太贪心。

不同的用户画像区别了不同的需求。如果是一个你比较熟悉的主题，你可能一下就知道性别、年龄会带来的差别， 从中设定好几个用户画像。比如某知名音乐APP把用户按70后、80后、90后区分用户画像， 从而设计不同的歌曲推送。如果这个话题你第一次尝试，那你需先有足够的定量型调研，然后再分类整理。比如，摩拜出现之前，共享单车还是个新鲜事物，所以客户画像是先收集大量需求，提炼共性来分类。

你可能会问：为什么需要这个用户画像呢? 没有它，我还是可以知道用户要什么啊。

这背后有三个原因：

描绘画像的时候要尽量具体，就好像真的存在这么一个人物一样。再举一个例子：如果你是在设计一款给婴儿的营养品，你在思考你的目标用户。与其说一个25到35岁的新手妈妈，你可能会说，这位是珊珊，30岁，最近刚成为妈妈。而且透过用户研究，你也把新手妈妈这个群体的特点放进来，比如说：珊珊对于宝宝用品的安全性非常敏感，她不太信任广告说辞，她比较相信其他朋友的推荐。

有了这个画像，我们在设计过程要不断模拟与用户对话，比如说：“珊珊，你怎么看这个产品?“或者：“我们这个主意珊珊会接受吗?这个说法珊珊听得懂吗?”

全球电商巨头亚马逊的老板贝佐斯，在他早年开始创业时，花大量时间在客户的体验上。开会时，他会在自己的座位旁边放一张空的椅子，然后问他的下属：这个椅子上坐的人就是我们的客户，今天我们提的方案，客户会如何反应?这个是他想要的吗?

用户画像就是贝佐斯身边的这张椅子，它能有效地让团队成员迅速建立共识，促成更佳决策。如果你也有类似的困境，不妨学习贝佐斯，去问用户的意见吧! 他说了才算。

日本的剑圣宫本武藏说过一句话：即使面对千军万马，你要斩杀的其实只有你对面的一人。这句话谈的是专注：如果你的设计能够服服帖帖地搞定一个人，比如珊珊，那么你就可以搞定千千万万的珊珊。怕就怕你的剑只能伤人，不能杀人：做了一个不温不火、不痛不痒的设计，但没有任何一位用户为你鼓掌。

确定了用户画像之后，我们接下来要思考一个问题：用户这个 "人" ，它是怎样与我们的产品或服务接触的，每一次接触中获得了怎样的体验?

想象一下这个场景：你想在家附近开一家餐厅，用前几节课学到的各种方式，你已经理解了用户需求，也勾勒出了用户画像。

基本信息：王老实，36岁，朝九晚五国企上班族，一家三口，小孩还小。

功能性需求：希望周末带着全家吃一顿美食，享受一下与家人一起的时光，餐厅的饭菜最好是大人小孩都适合，餐厅的场地需要适合小孩跑跳玩耍。

情感性需求：这顿饭妻子和孩子都很满意，对他的安排赞不绝口，以及整个过程他可以感到很放松，不需要做太多决策。

作为餐厅老板，你开始想：我可以布置一个小孩活动的场地，食物别让王老实选得很头疼，那就用套餐吧，为了显得气派一点，还可以提供包厢用餐以及私人管家贴身服务，等等。你确实有了不少的想法，但是怎样才能想得全面一些呢?还有，餐厅的资源毕竟有限，怎么才能把资源用在刀刃上呢?

这时候，你需要另一个工具：用户旅程地图。

什么是用户旅程地图?

用户在使用一个产品或服务的时候，会有多次的接触机会，每一次接触都是一次体验，把这些接触点连在一起，就是一个用户的体验旅程。现在我们把这个旅程像地图一样呈现出来，就可以帮助我们发现哪些接触点是我们的亮点，哪些是弱点。

那这个旅程是什么时候就开始呢?

请大家想一想，你去听演唱会、买个手机、报销差旅费用，这个体验旅程是你实际接触到这个东西那一刻才开始的吗? 并不是。

你的体验不是进演唱会会场的那一刻才开始，而是你得知这里要举办演唱会的那一刻，体验就开始了。再比如使用手机的体验，并不是拿到手机的那一刻开始的，而是在你买这款手机之前，对这个手机品牌产生认知的时刻就开始了。然后你开始挑选其中一款手机、寻找合适的购买渠道、下单购买、快递送货、拆开包装箱等等这些都是用户旅程的不同阶段。

下面我们用一个搭乘飞机的例子来演示。从到达机场到坐上飞机，这个旅程可以分成五个步骤：1、值机；2、安检；3、等待；4、登机；5、乘坐。你可以拿一张纸把这5个步骤横向从左到右一字排开，画在纸的最上面，然后从左上角开始，纵向画一条线，从上到下画三个表情，代表你的三种感受，分为满意、及格、不及格。

然后你就可以在中间空白处开始画一条线，勾勒出整个旅程你的心情的变化：

画出用户旅程地图之后，你可以先找出哪些步骤的体验是不及格的。所谓不及格的感受，就是触碰到顾客的容忍底线，下一次他们就不会再选择你的服务了。所以在这个设计里，我们要千万留心，不要触碰到这个底线。

有一次上课，一位学员问我：“那我们的目标是不是只要把服务做到及格线以上，不触碰到底线就足够了呢?"

我的回答是："不是，如果你的体验路径从头到尾都是在及格线上下徘徊，那是一个平庸的设计，你的顾客离开你只是时间上的问题。”

这时另一位学员发言问道：“难道要重头到尾都做到满意的状态吗?这也太难了，我发现地图里好多地方都需要加强，但我们公司有那么多预算吗?而且，我们有那么多精力吗?"

他的思路是正确的，一般情况下我们是不可能做到十全十美，企业的资源也有限，所以合理配置资源就非常重要。

那么，一个用户回顾整个旅途，最注重的是哪一段旅程的体验?你先想一想，下一段知识点我再揭晓答案。

接下来，我要介绍两个概念帮助你解答用户旅程地图上的用户关注点的问题一个叫 "关键时刻" ，另一个叫 “峰终定律" 。

什么是关键时刻(momentsoftruth) 呢?

我先讲一个案例：上个世纪80年代， 全球的航空业都处于非常艰难的时期。原因是石油危机导致油价上涨， 航空公司不堪负荷。有一家北欧的航空公司叫SAS， 那时几乎都快破产了。就在这个时候， 新上任的CEO卡森先生， 重新研究了他们的每个服务接触点。他发现， 每一个SAS的旅客在搭乘飞机的旅程中， 大概会和5位SAS的工作人员互动， 每一次互动大约15秒。因此他把大量资源放在这些15秒的服务里，做了许多创新优化，减少负面体验。这千千万万次15秒就是用户对你的产品服务评价的少数但关键的时刻， 合起来决定了SAS最后的成败。

一年后，SAS便转亏为盈， 接着还连续多年蝉联了欧洲最佳航空公司。他把这个经验写成了一本书， 书名就叫《关键时刻》。在这本书里，他提醒大家，你不可能在每一个地方都能让你的客户有很棒的体验，因此要聚焦在极少数的关键时刻。他也发现，一个非常糟糕的关键时刻，也就是我们常说的差评，需要12个好的关键时刻才能来弥补。

无独有偶，后来另外一位学者，2003年诺贝尔经济学奖得主，普林斯顿大学的卡纳曼教授，提出了一个“峰终定律"，解释了关键时刻背后的道理。

峰值就是旅程中特别高或低的体验；好的体验，我们称为“正峰值"，差的体验，我们称为“负峰值"。终值则是这个旅程结束时的感受。

研究发现，人在评价一件事情时，大脑会自动忽略时间的长短，简单地用峰值和终值来评价一件事情。卡纳曼教授做了一个尝试，让一群人将手放在14度的冷水中一分钟然后离开，所有人都表示感受很差。然后他换一个方式，这次让每个人先把手放在14度的水里一分钟，接着再放入一个15度的水一分钟。经过多次的实验后，他发现所有人一致性地喜欢第二次体验。虽然15度的水并没有比14度好多少，但实际上，多增加一个没那么糟的体验反而评价更高。

结合峰终定律和刚刚提到的关键时刻，能帮助我们做许多的设计。下面我举三个典型例子。

前阵子我家做个小装修，我和太太去宜家，一进去就看到各样的展示空间，环境很温馨，也很舒服，这是正峰值的体验。后来我们看上了一张大桌子，想问问店员怎么订购、如何预约安装，但找不到店员，这是负峰值。我们打算离开了，却必须走宜家设定的七弯八绕的路线，这也是负峰值。结账时我们排了10分钟，时间有点长，但还可以接受。正当我们要离开的时候，发现了一个亮点，是一个正峰值。你猜猜是什么?我想去过宜家的人应该回答得出来，就是1元的冰淇淋、8元的热狗可乐套餐，味道都不错。吃了点东西舒服多了。这就是我在宜家的用户旅程。在中国宜家家居一年卖了1200万个冰淇淋。甚至很多时候我问朋友对宜家家居的印象，大家马上提到冰淇淋，而非两个小时的购物旅程，可见这个冰淇淋的终值威力强大。

再比如参观迪士尼乐园，绝大多数情况都是在排队等待，相比在家里吹冷气看电视，肯定是在家里舒服多了。

但为什么还有人去迪士尼乐园呢?因为里头有许多小峰值、大峰值，别忘了，傍晚时还有很棒的花车游行，以及最后再来一个大烟火。让你离开时一股脑儿地忘记了今天排了很久队的气、孩子撒泼的痛苦，留下的都是美好的回忆。

如果没有什么大的亮点，它凭什么排第二呢? 难道雇了水军? 后来我在网站里的用户评论里发现，这家酒店的游泳池边上有一个特色服务，叫冰棍热线"，任何时候你只要一打这个电话，就会有服务员带着很多的冰棍到池边递给你。还有这个酒店里很多的零食也都是免费的，还可以自制棉花糖。它的峰值就是冰棍热线、免费零食和自制棉花糖。

好啦，听了这么多案例，现在让我们回到王老实周末带家人去餐厅的例子。若你是餐厅老板，怎么在用餐的旅程中为王老实这类家庭用户创造峰值和终值呢?是用餐结束时额外的水果?给小孩的棒棒糖?还是主动用拍立得帮这家人拍张照欢迎你讨论并分享你的想法到讨论区

<<<圈外商科学习笔记

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江口县18135946659： 如何确认用户的真实需求 - ？
祖眉他扎： 站在客户角度,了解客户需求.具体如下:1、首先你需要明确自己的目标用户群体在那里?是什么样的用户群体?现在处于什么样的阶段?这都需要进行分析. 2、其次就是给这些分析得出的目标群体设置一个场景,也就是需要想好客户为什么要用自己这类的产品?在什么情况下会需要这样的产品?需要这样的产品解决一个什么样的问题? 3、最后就是给自身的产品和目标用户顶一个位,明白在上面分析的场景后,知道了客户为什么需要自己的产品.接下来需要解决的就是清楚自己的产品可以给用户解决什么样的问题?怎样去打动客户?让他们选择自己即可.

江口县18135946659： 从一个需求开始,怎么样转化为用户真正需要的应用 - ？
祖眉他扎： 客户需求、市场需求、产品需求、设计需求、业务需求、内部需求、外部需求、特性、规格、功能需求 --- 需求工程的基本术语说明 需求分析和管理对产品开发成败至关重要,这一点大家都非常清楚,正因如此,相关的管理体系都对需求进行详...

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祖眉他扎： 一.要处处为对方考虑,站在对方的角度去看自己,俗话说知己知彼,百战不殆嘛. 二.就是要自信.与对方谈话时要特别注意对方的一举一动,抓住对方的弱点,抢攻. 三.因人而定.要看对方是什么样类型的人,不要千篇一律,要见什么人,说什么话. 四.要诚实可信.对自己说的每句话都要负责,做到诚实守信,才能得到对方的信赖. 五.不要直言不讳.先和对方谈点别的,等慢慢找机会切入正题.这样才会给对方一个缓冲的机会.

江口县18135946659： 如何构建互联网产品的用户画像 - ？
祖眉他扎： “用户画像是什么”的问题,最早给出明确定义的是交互设计之父Alan Cooper,他认为:Persona(用户画像)是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型.三个重要的内容:真实用户、真实数据、虚拟模型.用户画像准备阶段——数据的挖掘和收集 对网站、活动页面进行SDK埋点.即预先设定好想要获取的“事件”,让程序员在前/后端模块使用 Java/Python/PHP/Ruby 语言开发,撰写代码把“事件”埋到相应的页面上,用于追踪和记录的用户的行为,并把实时数据传送到后台数据库或者客户端.

江口县18135946659： 如何利用用户画像,进行精准营销 - ？
祖眉他扎： 通过大数据描绘的用户画像,给用户的行为特征打上各种标签,从而在企业的精准营销中,按照标签给其分类,为其提供与ta需求更匹配的产品和服务.

江口县18135946659： 如何使潜在客户变成现实客户的脚本 - ？
祖眉他扎： 你要去了解客户心理,了解潜在客户的需求,让客户感觉你是站在他的角度上考虑,使得客户主动询问你的产品,最终让客户感觉自己买到称心如意的物品.

江口县18135946659： 什么是用户画像 - ？
祖眉他扎： 原发布者:98778680用户画像www.crxy.cn课程安排初步用户画像如何创建用户像推荐引擎的项目架构设计对采集数据清洗对数据字段打标签用户画像指标统计分析用户画像的十种应用场景什么是用户画像?用户画像:通过各个维度对用户或...

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