商業(yè)增長：用戶太多太雜，采用“分門別類”來區(qū)別

不管你的目標(biāo)受眾特征是否非常廣泛，你都需要確定該受眾群體中的特定用戶組，以用于產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)研究和設(shè)計(jì)。

當(dāng)產(chǎn)品服務(wù)于大量不同的用戶時(shí)，利益相關(guān)者有時(shí)會指出產(chǎn)品設(shè)計(jì)必須以“每個(gè)人”為目標(biāo)。這種方法可能比僅關(guān)注某些類別的人更具包容性，這種方式對于強(qiáng)烈需要吸引更多客戶和用戶的企業(yè)尤其具有吸引力。

但是，避免任何對目標(biāo)受眾的定義，實(shí)際上會導(dǎo)致大多數(shù)人的可用性降低。因?yàn)?，如果不了解用戶是誰，你就有可能獲得有偏見的研究結(jié)果和錯(cuò)誤的決策。

事實(shí)上，你并不總是需要精確的用戶特征類別，但你確實(shí)需要知道誰將使用該產(chǎn)品設(shè)計(jì)，以及他們將嘗試使用它做什么。

用準(zhǔn)備旅行的思維，來了解你的用戶

在旅行之前，你至少會考慮以下內(nèi)容的相關(guān)信息：

• 你打算待多久？
• 你將要做什么樣的活動(dòng)？
• 你目的地的天氣如何？

想象一下，如果你不知道是否要去周末短途旅行，還是去豪華度假村或者去南極洲進(jìn)行為期六周的探險(xiǎn)，你將無從著手準(zhǔn)備你的行李。

而在不了解你的用戶的情況下設(shè)計(jì)產(chǎn)品就像旅行不考慮你的目的地而帶東西——兩者都可能以令人不快而結(jié)束，而這可能是通過一點(diǎn)預(yù)見而避免的。

完全相同的原理適用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)。確保我們的用戶擁有良好的體驗(yàn)并不一定意味著我們需要定義他們的一切，只需要對他們即將開始的旅行做出一些定義，如他們將開展哪些活動(dòng)，以及他們需要哪些內(nèi)容和功能才能使這些活動(dòng)成功和愉快？

測試特定用戶，而不是任意用戶

在研究時(shí)，往往會出現(xiàn)“無法定義用戶”的問題。如果你計(jì)劃進(jìn)行一項(xiàng)研究，但不限制誰可以參加，很容易導(dǎo)致所有參與者彼此非常相似。如果你的系統(tǒng)僅用于為一種類型的用戶提供服務(wù)，那么這不是問題，但如果你的受眾是大眾市場的用戶，那么你可能會錯(cuò)失很多有用的建議和機(jī)會。

想象一下，你正在為當(dāng)?shù)赝ㄇ谡吆陀慰褪褂玫某鞘薪煌ㄏ到y(tǒng)設(shè)計(jì)網(wǎng)站。如果你計(jì)劃與任何 10 人進(jìn)行可用性研究，你最終可能會有 9 名通勤者和 1 名游客?；蛘吒愀獾氖牵?0 個(gè)上班族（如果你招募住在你辦公室附近的用戶的便利樣本。）你可能會知道許多關(guān)于上班族的信息但很少了解你的其他重要受眾（如游客）的信息。

我們知道，只需 5 個(gè)用戶就可以從可用性測試中學(xué)到很多東西。但是，如果你的受眾包括一系列具有根本不同的任務(wù)、需求和期望的人，那么 5 個(gè)用戶將是不夠的。相反，你將需要來自每個(gè)主要類型用戶的 4-5 名測試參與者（如果每個(gè)組完成的任務(wù)之間仍然存在一些重疊，那么每組中的用戶通常會少一些）。在找到這些人之前，你必須知道如何區(qū)分不同類型的用戶。

用于描述“泛受眾”的有效策略

描述一大群人的簡單方法是轉(zhuǎn)向人口統(tǒng)計(jì)學(xué)，如年齡、性別、職業(yè)和收入。在招募參與者進(jìn)行用戶研究時(shí)，擁有一定的人口多樣性絕對是好事。但是這些事實(shí)通常不能描述你的重要目標(biāo)用戶之間的區(qū)別，這些區(qū)別實(shí)際上會影響他們與你的產(chǎn)品設(shè)計(jì)交互的方式。

舉個(gè)例子，城市交通系統(tǒng)上的旅行者可以按年齡分為 16-24 歲、25-55 歲、55 歲以上的不同組。因?yàn)樘幱诓煌铍A段的人往往會有不同的時(shí)間表，這種多樣性可能會發(fā)現(xiàn)一些差異。但我們?nèi)匀豢赡苠e(cuò)過了剛剛訪問或最近搬到該地區(qū)但尚未熟悉該城市的人的觀點(diǎn)。

產(chǎn)品、運(yùn)營、設(shè)計(jì)師、研究人員都需要了解人們的行為方式。因此，為他們組織信息的最佳方式是根據(jù)人們的實(shí)際行為對人進(jìn)行分組，而不僅僅是人口統(tǒng)計(jì)類別。

對于大量受眾而言，嘗試描述用戶行為的全部范圍似乎很難把控。舉個(gè)例子，不同的人可能使用交通系統(tǒng)在數(shù)百個(gè)不同的地點(diǎn)之間旅行，原因有很多，如求職面試、聚會、約會、學(xué)校、醫(yī)生預(yù)約、工作等。訣竅是根據(jù)它們的哪些部分實(shí)際上可能使人們與系統(tǒng)進(jìn)行不同的交互來組織所有這些不同的使用場景。

如果你的產(chǎn)品設(shè)計(jì)服務(wù)于大量受眾，使用頻率也許是識別不同類型用戶之間有意義區(qū)別的良好起點(diǎn)。

使用頻率通?？蓞^(qū)分不同的群組

通常，高頻用戶的行為與低頻用戶不同。但如果你只考慮“每個(gè)人”的行為方式，這些重要的差異很容易被忽視。通過將你的受眾劃分為高頻和低頻的不同組，你可以開始檢測重要的模式和趨勢。

想象一下，你正在使用擁有大量用戶的應(yīng)用程序。有些人可能比其他人更多地使用該應(yīng)用程序。使用頻率的變化既是用戶類型之間重要差異的原因，也是其影響：

• 高頻使用會導(dǎo)致熟悉界面并快速完成重復(fù)任務(wù)；
• 高頻使用是需求和目標(biāo)的結(jié)果（人們更多地使用它，因?yàn)槿蝿?wù)或內(nèi)容對他們很重要）。

反之亦然 – 不經(jīng)常使用意味著產(chǎn)品對用戶來說會較生疏且不太重要。當(dāng)然，也有例外：一些使用場景很少但非常重要（例如買房），而某些界面甚至對于每天使用它們的人來說仍然是個(gè)謎。但對于大多數(shù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，根據(jù)人們執(zhí)行任務(wù)或與系統(tǒng)交互的頻率對人員進(jìn)行分組，將揭示有關(guān)他們的需求和挑戰(zhàn)的關(guān)鍵信息。

即使你需要為高頻和低頻的用戶提供服務(wù)，區(qū)分它們?nèi)匀缓苤匾@樣你就可以理解并支持與每個(gè)組相關(guān)的行為群集。

如果你想增加受眾的整體規(guī)模，那么必須將差異化的用戶定義為不同的群組，因?yàn)檫@些是你未來的潛在客戶。理想情況下，你應(yīng)該掌握一些有關(guān)你希望擴(kuò)展到哪些新市場的具體信息，另外，即使是被定義為“目前沒有使用我們產(chǎn)品的人”的團(tuán)體也會通過強(qiáng)制考慮那些不熟悉設(shè)計(jì)的用戶來幫助設(shè)計(jì)和研究。

除了使用頻率之外，還有許多其他方法可以將大量受眾細(xì)分為更具體的群體：

→目標(biāo)優(yōu)先級：對于某些類型的用戶，哪些更重要？

例：如果他們處于流感并發(fā)癥的高風(fēng)險(xiǎn)群體中，人們可能更有動(dòng)力去尋找有關(guān)獲得流感疫苗的信息。

→領(lǐng)域知識： 有些人比其他人更了解行業(yè)或主題嗎？

例：目前的房主將比首次購房者了解更多關(guān)于抵押貸款的信息。

→使用可能性：是否有些人比其他人更有可能成為未來用戶？

例：擁有汽車的人不太可能成為公共交通的?？?。

分門別類可改善用戶體驗(yàn)

當(dāng)你確定了受眾的重要特征時(shí)，你可以通過以下幾種方式應(yīng)用它們：

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：分析數(shù)據(jù)，可精細(xì)化地劃分用戶群。例如，你可能會發(fā)現(xiàn)每天有 10％ 的用戶訪問，70％ 的用戶每周訪問，20％ 的訪問次數(shù)較少。

簡單區(qū)分：即使你沒有定量數(shù)據(jù)，也可以根據(jù)軼事用戶評論選擇一個(gè)區(qū)分點(diǎn) – 例如，每周至少訪問一次的人是常用用戶，每周訪問次數(shù)少于一次的人是不常用的用戶。你的群體可能與真實(shí)的發(fā)行版不完全匹配，但是如果你只是舉起手來對待所有用戶就好像他們都是一樣的話，你仍然會好得多。

比在組之間找到確切的區(qū)分點(diǎn)更重要的是確保它們成為你的研究和設(shè)計(jì)規(guī)劃的一部分。根據(jù)組之間差異的深度以及對使用和業(yè)務(wù)的影響，你可能會認(rèn)為這些組足夠獨(dú)特，需要針對不同任務(wù)進(jìn)行單獨(dú)的可用性研究?；蛘?，通過不太重要的區(qū)分，你可以簡單地確保在招募參與者進(jìn)行研究時(shí)的人員構(gòu)成，這樣你就可以觀察到他們期望的內(nèi)容和行為方式上的差異。與你的合作團(tuán)隊(duì)分享人群類別，并在頭腦風(fēng)暴和會議中演示它們（例如，通過創(chuàng)建角色來表示每個(gè)類別）。

雖然以上乍一看似乎很難把控，但從大量受眾中識別有意義的細(xì)分并不一定非常復(fù)雜。即使在這方面做出一點(diǎn)努力，也可以大大改善你的研究和設(shè)計(jì)成果。

文：策小編@神策數(shù)據(jù)(SensorsDataCrop)

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