企業(yè)基于目標(biāo)角色進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可啟發(fā)性地揭示數(shù)據(jù)趨勢(shì)并有效地獲得用戶洞察力。

許多企業(yè)在項(xiàng)目的初始構(gòu)思和設(shè)計(jì)階段會(huì)分析不同群體的角色特征，但在解決設(shè)計(jì)階段的爭論之后就將這些信息束之高閣。

但是，實(shí)踐證明角色信息的應(yīng)用能有效幫助企業(yè)進(jìn)行長期維護(hù)。

具體來說，基于角色特征進(jìn)行數(shù)據(jù)分析創(chuàng)建不同的用戶分群不僅可以檢查角色描述的用戶特征與企業(yè)的真實(shí)訪問者特征是否一致，還可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)用戶的使用模式和行為趨勢(shì)，相反，將所有訪問者數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總將隱藏這些寶貴信息。

一、什么是角色？

角色是一個(gè)從某類有共同特征的用戶群中抽象出來的虛構(gòu)代表人物。企業(yè)應(yīng)總結(jié)多個(gè)角色，以代表其網(wǎng)站或 APP 吸引的各種訪問者（通常 3-7 個(gè)角色將覆蓋大多數(shù)受眾，而不會(huì)在你的用戶類型中產(chǎn)生過于具體或?qū)挿旱臒o效角色分類）。

理想情況下，這些用戶原型應(yīng)基于定性的用戶研究，以更真實(shí)地概括用戶的確切行為、背景、態(tài)度和需求。

此外，個(gè)人詳細(xì)信息（如姓名、照片和特定背景敘述）應(yīng)與性別、年齡、婚姻狀況、職稱、設(shè)備所有權(quán)和其他人口統(tǒng)計(jì)信息的描述相結(jié)合，以創(chuàng)建易于想象且相關(guān)的角色。

二、基于角色進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的價(jià)值

如果沒有角色，企業(yè)很有可能創(chuàng)建適合所有用戶的“一刀切”設(shè)計(jì)。

舉個(gè)例子，在我們對(duì)電子商務(wù)企業(yè)的研究中，我們確定了 5 種不同類型的電子商務(wù)購物者，所有這些購物者都可以訪問同一網(wǎng)站，但事實(shí)上他們期望的是不同級(jí)別的細(xì)節(jié)和產(chǎn)品信息類型。

再比如，即使是作為公司內(nèi)部網(wǎng)包含的系統(tǒng)，也會(huì)有多種類型的用戶訪問它，所有這些用戶都需要完成不同的目標(biāo)和任務(wù)。

因此，如果企業(yè)不確定訪問產(chǎn)品的用戶組的各種特征，企業(yè)就無法設(shè)計(jì)具備每種類型用戶所需關(guān)鍵元素可提供良好體驗(yàn)的產(chǎn)品。相反，企業(yè)往往最終會(huì)創(chuàng)建一個(gè)任何人都不太滿意的產(chǎn)品。

設(shè)置角色的一個(gè)主要優(yōu)勢(shì)是幫助企業(yè)專注于圍繞用戶類型及其特定需求或行為的設(shè)計(jì)進(jìn)行工作，并減少團(tuán)隊(duì)成員和利益相關(guān)者之間的爭論。

圍繞角色構(gòu)建設(shè)計(jì)對(duì)話可創(chuàng)建更貼合實(shí)際的使用場(chǎng)景，并更容易理解受設(shè)計(jì)決策影響的用戶。

同時(shí)，這些角色有助于建立一種驗(yàn)證而不是假設(shè)的文化，比如一旦團(tuán)隊(duì)對(duì)客戶有共同的理解，企業(yè)就不需無休止地辯論“人”是否需要一個(gè)提議的功能，而是問“這將如何幫助安迪？”

三、如何進(jìn)行基于角色的數(shù)據(jù)分析？

長期和大量的研究工作形成了對(duì)用戶真實(shí)表現(xiàn)的了解，如果企業(yè)能持續(xù)利用角色來推動(dòng)產(chǎn)品改進(jìn)，那么投資回報(bào)會(huì)成倍增加。

通過角色建立細(xì)化的用戶分群，將可以分析真實(shí)用戶實(shí)際使用網(wǎng)站或應(yīng)用程序的方式。同時(shí)，分析的結(jié)果不僅可以佐證在創(chuàng)建角色過程中所做的一些假設(shè)，還可以支持對(duì)創(chuàng)建的角色進(jìn)行校對(duì)與細(xì)化。

此外，重新分析審視角色的方式相比用戶訪談、日記研究和其他形式的密集用戶研究更具可維護(hù)性。

在分析工具中創(chuàng)建基于角色的用戶分群的關(guān)鍵步驟是確定分析工具的劃分維度中包含用戶的角色特征（如神策分析包含和支持自主創(chuàng)建多樣化的用戶分析維度）。

在閱讀角色詳細(xì)信息和用戶的相關(guān)故事時(shí)，你必須將代表該特定用戶組的特征與僅僅為了提供真實(shí)性而添加的特征分開。例如，某 SaaS 企業(yè)這樣描述訪問者大衛(wèi)：

“大衛(wèi)收到了企業(yè)每周發(fā)送的電子郵件簡報(bào)，其中包含周一上午 10 點(diǎn)在辦公室舉行會(huì)議后立即使用新功能的提示。他使用Android 手機(jī)點(diǎn)擊簡報(bào)，并在下次會(huì)議之前有時(shí)間閱讀一篇博文?！?/p>

在創(chuàng)建代表大衛(wèi)的角色時(shí)，確切的時(shí)間可能過于詳細(xì)，但在工作日訪問該網(wǎng)站的用戶與在周末訪問該網(wǎng)站的用戶之間的行為可能會(huì)有所不同，因此該信息需進(jìn)行記錄；

另外，他還是一名新聞通訊訂閱者并且已經(jīng)是該服務(wù)的客戶這一事實(shí)也應(yīng)該記錄在內(nèi)，以區(qū)分這些用戶和那些仍在研究階段并且可能只是了解軟件及其功能的用戶；

此外，角色的性別可能沒有區(qū)別，就可以在創(chuàng)建代表性角色特征時(shí)將性別因素排除在外。

如上，一個(gè)虛構(gòu)的 SaaS 公司的例子表明了不同的組織可能具有涵蓋不同主題的角色。在此示例中，角色反映了 SaaS 公司所針對(duì)的一種用戶類型。

值得強(qiáng)調(diào)的是，為了創(chuàng)建的用戶分群有意義并且值得單獨(dú)分析，從角色派生的分析維度一旦創(chuàng)建，就應(yīng)該顯示明顯不同于其他產(chǎn)品訪問者的用戶行為，并且應(yīng)該代表用戶群體中相當(dāng)大的一部分。

對(duì)于許多人來說，這個(gè)合理的組塊在整體訪問者中占 7-10％，但最終可根據(jù)對(duì)你和企業(yè)的具體意義而決定，通過所占意義的比重，可以調(diào)整用于創(chuàng)建相應(yīng)某個(gè)角色的特征數(shù)，以允許某個(gè)角色代表更大或更小的用戶組。

在這個(gè)過程中，首先要關(guān)注該組用戶最顯著的特征，然后在必要時(shí)添加更多細(xì)節(jié)以針對(duì)較小的用戶子集。

回到前面的 SaaS 示例，為了創(chuàng)建基于大衛(wèi)的細(xì)分，我們需要知道角色描述中的其他細(xì)節(jié)的代表意義。比如要思考他是否使用手機(jī)訪問與他所代表的群體相關(guān)的網(wǎng)站？他使用 Android 手機(jī)而不是 iOS 或其他手機(jī)這代表什么？

為了確定特定細(xì)節(jié)的取舍，企業(yè)可能需要重新審視在角色開發(fā)時(shí)進(jìn)行的原始用戶研究。

此外，我們必須確定這種行為是否真正區(qū)分了感興趣的群體：許多類似大衛(wèi)的用戶是否會(huì)在手機(jī)上訪問該網(wǎng)站并且行為與其他移動(dòng)用戶不同？或者也許該類型的用戶有時(shí)會(huì)在智能手機(jī)上訪問該網(wǎng)站并執(zhí)行少量類似的事情？

如果是后者，對(duì)可能從角色派生的用戶細(xì)分維度示例如下：

• 人口統(tǒng)計(jì)資料：年齡范圍、性別
• 地理位置：特定國家、地區(qū)、城市與郊區(qū)等
• 設(shè)備、瀏覽器
• 新用戶與老用戶，登錄用戶、未登錄用戶或沒有帳戶
• 來源：來自電子郵件、搜索引擎、特定社交網(wǎng)絡(luò)或宣傳網(wǎng)站
• 訪問者是否搜索了品牌與非品牌關(guān)鍵字或關(guān)鍵詞
• 訪問者是否已訪問特定頁面集：例如，訪問過產(chǎn)品詳細(xì)信息頁面、訪問過客戶服務(wù)部分或者登錄到針對(duì)貿(mào)易專業(yè)人員或批發(fā)買家的內(nèi)容部分

此列表并非詳盡無遺，細(xì)分中包含的特征集將根據(jù)網(wǎng)站、受眾以及在所選分析工具中定義的技術(shù)可行性而有所不同。

四、通過角色特征細(xì)分避免數(shù)據(jù)分析時(shí)忽視某些因素

當(dāng)你使用細(xì)分來縮小可用數(shù)據(jù)量并深入研究相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，解釋分析數(shù)據(jù)以回答特定問題變得更加容易。

一旦創(chuàng)建了與角色相關(guān)的細(xì)分，你可以過濾所選分析工具中的大多數(shù)數(shù)據(jù)，以僅顯示與該組相關(guān)的數(shù)據(jù)。單個(gè)用戶類型的行為和站點(diǎn)使用趨勢(shì)將比查看所有站點(diǎn)流量的數(shù)據(jù)時(shí)更清晰。

例如，在查看跳出率等指標(biāo)時(shí)，很容易被到達(dá)某個(gè)頁面或一組頁面后跳出的所有訪問者的總體時(shí)間分散注意力。然而，這個(gè)數(shù)字本身不是可操作的信息，因?yàn)閹讉€(gè)不同類型的用戶從不同的源登陸頁面，導(dǎo)致對(duì)頁面內(nèi)容具有不同的期望。

因此，必須單獨(dú)分析每個(gè)跳出率以發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息。假如由兩個(gè)角色代表兩組用戶：忠誠的訪客和簡報(bào)訂閱者大衛(wèi)和一個(gè)沒有深入技術(shù)知識(shí)的組織的營銷經(jīng)理瑪麗。

類似大衛(wèi)的用戶（重復(fù)頻繁訪問著來自電子郵件時(shí)事通訊）是否從博客文章中反復(fù)提到使用現(xiàn)有功能的提示？

我們理解忠誠的內(nèi)容消費(fèi)者跳出，因?yàn)樗麄円郧耙呀?jīng)消費(fèi)了網(wǎng)站上的大部分內(nèi)容。

而瑪麗的細(xì)分用戶如何從搜索引擎上的相關(guān)查詢到達(dá)頁面？如果它們也立即跳出，那么用戶對(duì)搜索引擎結(jié)果頁面的期望與頁面上實(shí)際傳遞的內(nèi)容之間可能存在不匹配，這是應(yīng)該進(jìn)一步調(diào)查的內(nèi)容。

另一方面，如果瑪麗代表的用戶類型實(shí)際上沒有跳出，則可能不需要對(duì)頁面或通向它的鏈接進(jìn)行任何操作。

通過以上分析頁面跳出率的簡化示例，我們可以知道65％ 的總跳出率掩蓋了忠誠訪問者和專門搜索頁面主題信息的訪問者之間的差異。

只有在你對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分時(shí)，才能看到這些明顯的差異，并根據(jù)每個(gè)受眾的具體目標(biāo)更好地了解網(wǎng)頁的效果。

細(xì)分不僅使我們能夠詳細(xì)分析具體指標(biāo)，而且還可以發(fā)現(xiàn)行為模式并回答諸如以下問題：“登陸 Google 文章頁面的新訪問者是否也訪問任何其他類型的頁面？”和“新聞?dòng)嗛喺吆头怯嗛喺叩男袨椴煌坑嗛喺呤欠窀锌赡芟螺d白皮書或聯(lián)系我們獲取咨詢服務(wù)、升級(jí)會(huì)員資格？”

事實(shí)上，細(xì)分轉(zhuǎn)化率的顯著差異不僅表明該細(xì)分市場(chǎng)可能適用于不同用戶類型，而且還會(huì)揭示你應(yīng)該繼續(xù)在內(nèi)容策略中重視的用戶群。

綜上所述，基于角色的數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以更好地優(yōu)化產(chǎn)品及其他策略，從而更好地滿足目標(biāo)用戶的真實(shí)需求。

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原作者：Aurora Harley

原文鏈接：https://www.nngroup.com

編譯：策小編（編譯過程中有所刪減。）

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題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議