余孟杰

武漢理工大學，武漢430070

從1991年Tim Berners-Lee發(fā)明了萬維網(wǎng)開始，直到2011年，互聯(lián)網(wǎng)真正走向了一個新的里程碑，進入了“大數(shù)據(jù)時代”。在經(jīng)歷了近兩年熱炒之后，人們逐漸冷靜下來，更加聚焦于如何利用大數(shù)據(jù)挖掘潛在的商業(yè)價值，如何在企業(yè)中實實在在地應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。在這個過程中，創(chuàng)新、個性化技術(shù)成為了一個重要落地點。相比傳統(tǒng)的線下會員管理、問卷調(diào)查、購物籃分析，大數(shù)據(jù)第一次使得企業(yè)能夠通過互聯(lián)網(wǎng)便利地獲取用戶更為廣泛的反饋信息，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要商業(yè)信息，提供了足夠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。用戶畫像（user profile）的概念應(yīng)運而生，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，可以看作企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的根基。

一、用戶畫像的創(chuàng)建

在用戶體驗設(shè)計中，最重要的原則就是了解用戶。同樣的概念其實早就存在，例如市場細分（market segment），使用者（actor），用戶模型（user archetype）等。畫像是近幾年在個人人機交互中時常提及的一個名詞，用戶畫像通常是一些虛構(gòu)出來的人物，用來代替最終的用戶群體。明白光學知識的人都知道，一道彩虹里面存在上百種顏色，但是在光譜里，每種顏色都是不一樣的，所以你得到的答案往往是7種，因為這七種顏色代表了上百萬種顏色。同樣，用戶畫像就像是彩虹里的7種顏色，用來代表上百萬的不同的實際用戶。舉個簡單的例子說明一下：

男，蘇萌，31歲，已婚，月收入1萬以上，博士生導(dǎo)師，最活躍的年輕創(chuàng)業(yè)家，新媒體營銷數(shù)據(jù)分析專家，電子商務(wù)愛好者，喜歡紅酒配香煙。這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例，如果用一句話來描述，即：用戶信息標簽化。如果用一幅圖來展現(xiàn)（見圖1）：

圖1 用戶圖像的“標簽化”①

在這個例子中我們可以看到，畫像是一個把數(shù)據(jù)形象化的方法。用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解并且方便計算機處理。例如可以分類統(tǒng)計：喜歡紅酒的用戶有多少？喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少？在產(chǎn)品設(shè)計的過程中我們也會遇到同樣的問題，把抽象的用戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到設(shè)計里面是不容易的。另外很多公司進行設(shè)計的和研究的不是同一個人，設(shè)計和研究之間的交流變得非常重要。在許多的開發(fā)項目中，眾多人員會在產(chǎn)品的不同階段參與，這些人可能包括公司的高層管理、商業(yè)策劃、項目經(jīng)理等等。如果每個人心目中的用戶都是有出入的，可以想象他們在產(chǎn)品的不同階段所做的決定對產(chǎn)品有什么樣的影響。在產(chǎn)品的開發(fā)中，我們需要一個工具，能夠把抽象的數(shù)據(jù)具體化，也能夠起到很好的交流作用。用戶畫像就是一個很好的工具，它把抽象的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為虛擬的人物來代表個人的背景、需求、喜好等。設(shè)計師們可以通過考慮角色的需要，更好地推斷一個真實人的需求。

用戶畫像在設(shè)計的各個階段起到交流的作用，有助于防止一些常見的缺陷。首先是所謂的“彈性用戶”[1]，這是指在開發(fā)的過程中，相關(guān)的設(shè)計、開發(fā)人員和利益相關(guān)的決策者在描述用戶需要什么、用戶想干什么和用戶希望什么的時候，因為用戶未經(jīng)定義，概念空洞廣泛，所以這些相關(guān)的設(shè)計和開發(fā)人員幾乎都能說任何他們想說的，而在實際操作中并沒有真正的辦法來反對這些觀點。所以“用戶想要什么，這類廣泛而模糊的陳述應(yīng)該能夠被角色檢驗，以避免過去僅僅使用“用戶”這個詞來允許任何需求都可以被隨便提出。用戶的目的、能力和使用情景不再空洞而廣泛。用戶畫像也有助于防止“自我參考設(shè)計”，指的是設(shè)計師或開發(fā)人員可能會在不知不覺中，把自己的心智模式映射到產(chǎn)品設(shè)計中?？墒窃O(shè)計師和開發(fā)人員的背景和理解與目標用戶可能是截然不同的，角色在這里提供了實踐中的檢驗，幫助排除通常不會發(fā)生的目標用戶。

二、如何構(gòu)建用戶畫像

一個標簽通常是人為規(guī)定的高度精煉的特征標識，如年齡段標簽：25～35歲，地域標簽：北京。標簽呈現(xiàn)出兩個重要特征：語義化，人們能夠很方便地理解每個標簽的含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義；短文本，每個標簽通常只是表示一種含義，標簽本身無需再做過多文本分析等預(yù)處理工作，這為利用機器提取標準化信息提供了便利。人制定標簽規(guī)則，并且能夠通過標簽快速讀出其中的信息，機器方便做標簽提取、聚合分析。所以，用戶畫像即用戶標簽，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用于描述用戶信息。

1.群體定量統(tǒng)計分析

每一個公司和項目都是不同的，建立角色的基礎(chǔ)是不一樣的。其中，就個體對用戶畫像的群體定量統(tǒng)計理解，可分為三個層次：第一層次是群體用戶的調(diào)查分析；第二層次是數(shù)據(jù)分析的具象化個體描述；第三層次是抽象數(shù)據(jù)建模后產(chǎn)品的開發(fā)應(yīng)用（見圖2）。

圖2 群體定量統(tǒng)計②

首先通過采用用戶數(shù)據(jù)提取分析和市場問卷調(diào)查的方式設(shè)定用戶畫像的基礎(chǔ)，并且根據(jù)產(chǎn)品的推進目標設(shè)定維度指標，從而對海量用戶形成一個初步的了解。信息包括用戶的注冊資料、年齡、行為、需求、收入、家庭狀況等，也可以從一些市場研究公司拿到用戶的消費資料。分析的維度，可以按照結(jié)合定量和定性數(shù)據(jù)的方法。在建立角色之前，需要先想好參與團隊，包括任何對最終用戶有所了解的人，例如產(chǎn)品經(jīng)理、公司的高層、商業(yè)策劃、設(shè)計師、開發(fā)經(jīng)理、銷售等等。擴展信息包括產(chǎn)品類別、現(xiàn)場報告、活躍頻率、個人喜好、使用習慣、消費習慣等。在用戶細分的研究中，最理想的情況是把所有以上提到的數(shù)據(jù)分為幾個大類，并且指出哪些數(shù)據(jù)起主要作用，是用戶分類的依據(jù)。

這里結(jié)合騰訊開放平臺的數(shù)據(jù)進行定性定量分析（見圖3）。從圖3中我們可以看到，在網(wǎng)頁游戲產(chǎn)品中，用戶屬性分析、年齡與性別的交叉分析、付費用戶與年齡的交叉分析都需要研究的效度與信度論證。最理想的情況是把上面所有的數(shù)據(jù)放在一個大的矩陣中，然后進行聚類統(tǒng)計分析，每一個用戶的大類，都可以作為一個角色。

案例一：網(wǎng)頁游戲用戶年齡與性別分布（見圖3）

圖3 網(wǎng)頁游戲用戶年齡、性別交叉分布③

2.具象的定性個體描述

定性個性描述也就是創(chuàng)造人物角色，Alan Cooper⑤最早提出了“Persona”這一概念，“Persona”是通過海量數(shù)據(jù)分析從而得到的一個虛擬在線用戶。包括：（1）真實的訪談情境。（2）用戶角色中包含姓名、照片和產(chǎn)品相關(guān)的描述。（3）與真實人物的配比度。（4）獨特性和相似性。（5）該用戶角色是否包含關(guān)鍵詞和與產(chǎn)品相配合的高層次目標。（6）用戶角色的記憶度。（7）設(shè)計決策是否容易執(zhí)行。通過這七個方面去調(diào)研了解用戶，根據(jù)他們的目標、觀點和行為的差異，從而得到數(shù)據(jù)化的類比，然后從每種類型中抽取出典型特征。對于網(wǎng)站來說，甚至可以在數(shù)據(jù)庫里標注每一個用戶的大類，可以作為一個角色，針對性地為不同的角色提供不同的功能和服務(wù)。2005年4月17日，美國《華盛頓郵報》上刊登了一篇為《零售業(yè)，為了利潤而建的用戶模型——百思圖商店迎合特定客戶類型》的文章。文章中記載了百思圖在改造的過程中，20%是針對商店里的產(chǎn)品，但是更多的80%是為了提高客戶體驗的。在基于一系列的數(shù)據(jù)分析，包括購買情況、當?shù)厝丝谄詹閿?shù)字、客戶調(diào)查和有針對性的焦點訪談后，百思圖開始改造67個美國加利福尼亞州的分店，以滿足單個或者多個不同的客戶模型。例如，為了讓用戶畫像更加容易記憶，賦予個體一個名字、一張圖片、一幅場景等描述，從而通過幾條簡單的關(guān)鍵特征進行描述，方便群體定位。

案例二：蔡XX 單機游戲骨灰玩家

基本屬性：男，23歲，本科畢業(yè)，已經(jīng)使用YY3年，典型的單機任天堂3DS游戲玩家。目前的職業(yè)是外貿(mào)銷售，在外貿(mào)公司工作，工作地方距離比較遠，工作較忙，玩網(wǎng)游較少，曾經(jīng)玩《夢幻西游》的時候上YY比較多。

上網(wǎng)習慣：常去的網(wǎng)站有：新浪微博、時光網(wǎng)、人人影視、目前多數(shù)時間在玩單機游戲。

收藏頻道：D B K金牌大博客、泡泡戀愛官網(wǎng)、YY頻道（ID：652521)。

頻道進入：主要通過優(yōu)酷、新浪微博組織的播客活動進入YY頻道。習慣輸入頻道號直接跳轉(zhuǎn)，以前很少去活動中心和頻道排行。

用戶角色的產(chǎn)生是一種具象化過程，是數(shù)據(jù)分析中假設(shè)和事實在一起的結(jié)合，它不但生動，而且可以大大提高團隊的溝通效率。由于基于統(tǒng)一用戶認知基礎(chǔ)的溝通，“用戶”可以讓設(shè)計師找到“著力點”，從而在團隊成員間對設(shè)計方案存在分歧時，依據(jù)“人物角色”就可以選擇最佳的設(shè)計方案。接下來的大體過程是先把對用戶理解的假設(shè)寫出來，然后將有關(guān)用戶的事實寫出來和假設(shè)放在一起，根據(jù)大的類別做出角色的骨架，定出最后的角色，然后對角色進行比較詳細的描述。這需要把骨架里的列表變成一個虛擬的人，為了讓角色比較好記憶，相片、短語和短句是很重要的方法，短句即是用很精練的一句話來概括這個角色。

3.數(shù)據(jù)建模與產(chǎn)品應(yīng)用

用戶行為研究的價值，最終還是要體現(xiàn)在產(chǎn)品的應(yīng)用上。一方面，使用統(tǒng)計分析的方法進行，設(shè)計師、產(chǎn)品經(jīng)理在進行視覺設(shè)計、交互設(shè)計等方面要用團隊的觀察力和分析能力進行集簇分析和參考。另一方面，在使用數(shù)據(jù)做產(chǎn)品時，執(zhí)行力的配合往往占據(jù)主要地位。

案例三：英雄聯(lián)盟對新用戶的類別劃分

新玩家進入游戲后，根據(jù)水平的不同會有不用的產(chǎn)品體驗（見圖4）。

圖4 英雄聯(lián)盟對新用戶的類別劃分④

簡單說來，這樣一個過程是把假設(shè)和事實結(jié)合在一起，用親和圖的方式進行分類做出角色的過程。每個人把自己對這些用戶的假設(shè)寫出來，為了將來更加方便作親和圖分類。內(nèi)容包括用戶，以及該用戶的目標、行為、活動，所遇見的問題等。接下來的工作需要把角色骨架轉(zhuǎn)化為有血有肉的人。當然，在實際工作中，也會遇到公司沒有太多的人力和時間來系統(tǒng)地建立角色，在這種情況下，可以建立一些臨時的角色。這是對用戶需求和特點最好的粗略估計，不需要細節(jié)或者敘述，過多的描述反而給人虛假的精確。

此外，用戶畫像的核心在于對用戶接觸點的理解，接觸點的內(nèi)容直接決定了標簽信息。接觸點可以是網(wǎng)址，也可以是某個產(chǎn)品的特定功能界面。內(nèi)容地址、行為類型、時間衰減，決定了權(quán)重模型是關(guān)鍵，權(quán)重值本身的二次建模則是水到渠成的進階。此外，網(wǎng)址本身表征了用戶的標簽偏好權(quán)重，網(wǎng)址對應(yīng)的內(nèi)容體現(xiàn)了標簽信息。用戶，對于電商有如下典型行為：瀏覽、添加購物車、搜索、評論、購買、點擊贊、收藏等等。不同的行為類型，對于接觸點的內(nèi)容產(chǎn)生的標簽信息，具有不同的權(quán)重。用戶標簽的權(quán)重可能隨時間的增加而衰減，因此定義時間為衰減因子r，行為類型、網(wǎng)址決定了權(quán)重，內(nèi)容決定了標簽，進一步轉(zhuǎn)換為公式：標簽權(quán)重=衰減因子×行為權(quán)重×網(wǎng)址子權(quán)重[2]。

如：用戶A，昨天在品尚紅酒網(wǎng)瀏覽一瓶價值238元的長城干紅葡萄酒信息。

標簽：紅酒，長城

時間：因為是昨天的行為，假設(shè)衰減因子為：r=0.95

行為類型：瀏覽行為記為權(quán)重1

地點：品尚紅酒單品頁的網(wǎng)址子權(quán)重記為 0.9（相比京東紅酒單品頁的0.7）

則用戶偏好標簽是：紅酒，權(quán)重是0.95*0.7 *1=0.665，即，用戶A：紅酒 0.665、長城 0.665。上述模型權(quán)重值的選取只是舉例參考，具體的權(quán)重值需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求二次建模，這里強調(diào)的是如何從整體思考，去構(gòu)建用戶畫像模型，進而能夠逐步細化模型。

比如游戲產(chǎn)品，典型接觸點可能會是，關(guān)鍵任務(wù)，關(guān)鍵指數(shù)（分數(shù)）等等。百分點現(xiàn)已全面應(yīng)用用戶畫像技術(shù)于推薦引擎中，在對某電商客戶，針對活動頁新訪客的應(yīng)用中，依靠用戶畫像產(chǎn)生的個性化效果，對比熱銷榜，推薦效果有顯著提升。但是，接觸點本身并不一定有內(nèi)容，也可以泛化理解為某種閾值[3]，某個行為超過多少次，達到多長時間等。例如，同樣一瓶礦泉水，超市賣1元，火車上賣3元，景區(qū)賣5元。商品的售賣價值，不在于成本，更在于售賣地點。標簽均是礦泉水，但接觸點的不同體現(xiàn)出了權(quán)重差異，即愿意支付的價值不同。

三、結(jié)論

以上更多的是闡述了一種分析思想，并未涉及具體算法，在計劃構(gòu)建用戶畫像時，能夠給使用者提供一個系統(tǒng)性、框架性的思維指導(dǎo)。用戶畫像也不是一成不變的，隨著時間的推移，產(chǎn)品推介的重點可能會產(chǎn)生轉(zhuǎn)移，畫像角色也會發(fā)生更新。對于局部用戶畫像角色的描述，在比較大的系統(tǒng)設(shè)計中，有的時候在整個系統(tǒng)根據(jù)用戶的作用建立角色以后，在設(shè)計某個部分時，會需要將其中的一個角色更加細分，這也是為了更加好地適應(yīng)市場需求。所以，目前在團隊中不斷強化和統(tǒng)一團隊對于目標用戶的認識，可以及時感知市場和用戶的變化，保持用戶畫像的更新和生命力。

注釋

① 圖片來源于http://blog.csdn.net/cuilanbo/article/details/39553189.

②圖片來源：筆者收集、整理、繪制.

③圖片來源：2013年騰訊開放平臺白皮書.http://finance.qq.com/a/20140515/037286.htm

④圖片來源于筆者搜集、整理.

⑤Alan Cooper ，“交互設(shè)計之父”，榮獲視窗先鋒獎（Microsoft Windows Pioneer）和軟件夢幻獎（Software Visionary），他創(chuàng)建了Cooper交互設(shè)計公司，此公司一直致力于創(chuàng)建專為用戶而設(shè)計的應(yīng)用軟件.

[1]黃建明，傅利民，饒培倫.人機交互：以用戶為中心的設(shè)計和評估[M].北京：清華大學出版社，2013：64.

[2]Jon Kolko.交互設(shè)計沉思錄[M].方舟，譯.北京：機械工業(yè)出版社，2012：67-68.

[3]Hackos JT, Redish JC.User and Task Analysis for Interface Design[M].New York: Wiley, 1998:35.