微软的用户研究实践:如何进行精准的用户画像分析?

用户画像分析通常综合了群体的平均个体特征,但是,这些特征组合在一起所构建的画像,在实际生活中,代表不了任何人。

1983年,“交互设计之父”Alan Cooper大笔一挥,设计了世界上第一份用户画像(persona)当时,作为一名敢为人先的软件开发人员,他刚刚完成了一次潜在用户访谈。他发现,专注于真实的用户动机,而不是他自己的需求,可以更好地解决复杂的问题。于是,在接下来的设计生涯中,他开始假定受访者的举止、谈吐、思维方式,大致构造出用户的虚拟模型。

此后,用户画像很快得到了学界和业界的追捧,不仅被纳入设计课程,还被软件行业广泛应用。理由也很充分:有了用户画像,我们可以更好地了解用户需求;如果无法直接与用户沟通,我们也可以根据用户画像,预测他们的行为。但是,用户画像的弊端也开始显现。用户画像本质上是一个集合,包含了用户群体的平均属性。但是,群体的平均,并不等同于个体。所谓的“一般用户”,是不存在的。

滥用“平均”的后果

上个世纪50年代,美国空军展开了一项关于飞行员体型的研究。他们测量了4000多名飞行员的身体指标,计算了140项指标(身高、胸围等)的平均值。最后,他们得出了这些指标的平均范围,并推测,大多数飞行员的身体指标,都落在这个平均范围之内。讽刺的是,没有一名飞行员,拥有符合要求的“平均体型”。如果美国空军根据飞行员“平均体型”设计战斗机,后果将会不堪设想。根据“平均体型”建造的战斗机,人体工学设计存在重大偏差,坠机是迟早的事。这款战斗机是要为所有飞行员“量身定制”的,却没人可以开。

依赖假设的困境

在产品开发中,我们每天都在犯同一个错误。假设有一个名为Ted的典型用户,有家室,身居要职,郊区有房,有两辆车(如图)。他可能养猫。我们会围绕Ted的喜好,展开争论。“难道你真的觉得,Ted会接受这样的产品?据我所知,他不会喜欢的。”实际上,没有人知道Ted喜欢什么,因为,他是我们虚构出来的。道理大家都懂,但是很难做到。越往Ted身上贴标签,让他的个性更鲜明,生活习惯更具体,让他更像一个“人”,我们越有可能先入为主,在不知不觉中,形成对Ted的刻板印象。在热烈的讨论中,我们更容易忘记这一点:Ted是我们根据用户洞察,抽象出来的虚拟模型。更糟糕的是,Ted越像具体的人,越不能代表用户群体。如果我们根据Ted设计产品,那么Ted这个不存在的人,反而会掩盖真实的用户群体。通常,这一类用户画像,就是在“闭门造车”,既缺乏明确的目标,又无法随情境的改变而改变,还缺乏灵活性和适应性;貌似“神器”,但在产品团队、设计师看来,却毫无用处。

为了打造更智能、更灵敏的系统,满足多样化的用户需求,适应不同的用户场景和用户能力,我们亟需新的工具。

用户画像光谱:重视用户动机,而不是用户角色

为了让“多样性”重新融入设计过程中,我们需要新的工具。在设计过程中,我们所做的每一个决定,都会提升/降低用户的参与度。就如同“包容性设计”所强调的——设计师的职责,在于消除人与产品、环境、社会结构的不匹配。因此,我们需要找到检查、平衡以及测量产品设计“包容性”程度的方法。

那么,如何把真实的用户放在第一位,不被“平均水平”所迷惑呢?方法之一,就是放弃“用户画像”,改用“用户画像光谱(persona spectrums)”。后者所关注的,是一系列的用户动机、场景、能力和环境,而不是一个“一般用户”。用户画像光谱所描绘的,不是虚构的用户,而是具体的用户动机。它展示的是,为什么不同的用户群体有相同的动机,以及动机如何随着场景的变化而变化。

有的用户特征是永久性的,比如:先天失明。有的是短暂性的,比如:眼科手术后的视力恢复期。有的用户特征,只在特定场景中出现,比如:在阳光下,电脑屏幕“眩光”。不同的用户,在不同的场景下,却有相似的需求。那么,问题来了:你的产品该如何应对?

用户画像

用户画像光谱并不完美。但是,借助用户画像光谱,我们可以打造更合理的用户体验。它保留了用户画像的优点,把抽象的用户洞察,转化为具体的用户形象。同时,它保留了用户群体的差异,避免了用户画像滥用“平均”、依赖假设的缺陷。有了用户画像光谱,设计师可以着眼于不同的用户群体,而不是一个虚构的“一般用户”。

用户画像光谱:识别商机

用户画像光谱不仅让设计师更有“同理心”,而且有助于发现商假设你的产品用户是“独臂人”。全美共有约2万名独臂残疾人。但是,如果把有类似需求的人囊括进来,手腕暂时受伤的人,只有一只手可以自由活动的人(抱着小孩的父母),都是你的潜在用户。这个群体的人数,在美国就有2千万。

在微软,有多款产品都是根据用户画像光谱设计的。我们刨根究底,界定用户群体的动机和范围。只有这样,我们的产品才能在实际场景中派上用场。通过用户画像光谱,我们在不同的物理、社会、经济、时间、文化场景下,完成设计和迭代。

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