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如何在一个月内构建强大的用户角色

《如何在一个月内构建强大的用户角色》

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[…]“/>

肯定有公司做得很好,但没有太多的细节进入教学,关于如何建立人物角色的博客帖子通常都很糟糕。

我最近为CXL研究所创建了强大的用户角色(灵感来自Stefania” mereu>和Eric” taylor>教授的CRO%E8%AE%A4%E8%AF%81%E8%AF%BE%E7%A8%8B“>

这篇文章将概述整个过程,提供代码示例,数据分析示例,调查问题 – 整个过程。 您应该能够在阅读后复制此过程(或者至少按照文章中的资源来了解有关特定部分的更多信息)。

用户角色快速入门

什么是用户角色? 基于各种属性,态度和特征的基于研究的客户原型代表。

我发现的最好的定义之一,更多地阐述了一些,来自Tony” zambito> :

《如何在一个月内构建强大的用户角色》Tony Zambito:

买家的人物角色是的买家是基于研究的原型(蓝本)表示, 他们正在试图完成什么目标,推动他们的行为,他们是怎么 ,他们怎么买, 为什么他们作出购买决策。 (今天,我现在还包括他们购买以及何时购房者决定购买。)

%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%8F%90%E5%88%B0%E4%BA%BA%E7%89%A9%E8%A7%92%E8%89%B2%E6%98%AF%E5%9C%A8Alan” cooper inmates are the asylum> Cooper将角色定义为避免为“弹性”用户设计的一种方式,从而巩固了各个部分的某些共同属性以帮助凝聚力设计策略。 替代方案,一个“弹性用户”,将成为设计目标,延伸到设计团队的突发奇想。

它们也被称为买方人物角色,客户角色,客户档案或仅仅是人物角色,取决于谁向您出售这个想法。 不过,它们都意味着同样的事情。

人物角色基本上是基于反映其行为的真实数据的买家细分的虚构表示。 您可以使用它们来制定更好的营销,产品和业务决策,并在此过程中始终将客户置于首位。

它们可以跨团队使用 – UX,CRO,社交媒体,SEM,SEO等,都可以从更好的客户想法中受益。

营销人员倾向于使用用户角色错误的地方

并非所有人都认为用户角色很有价值。

他们发起了热烈的掌声,但是一些趋势随着时间的流逝而减少了他们的吸引力。 %E6%A0%B9%E6%8D%AEUserFocus%E7%9A%84David” travis> ,第一个是%E6%95%8F%E6%8D%B7%E5%BC%80%E5%8F%91“>

《如何在一个月内构建强大的用户角色》David Travis博士:

“’发展’团队变成’设计’团队。 与用户互动变得更加常见,而不是例外。 这对用户体验有好处,但对于“传统”角色来说这是个坏消息。

传统的人物角色开始看起来太完整,也是最后的。 团队精明到足以知道完全形成的,完整的用户描述在设计的早期阶段是不可能的。 相反,他们想要对话启动者。

为了使用敏捷术语,设计团队希望获得对用户的“共同理解”,他们对任何具体设置要求的尝试都持怀疑态度。“

另一个原因是一个普遍的原因: %E8%90%A5%E9%94%80%E4%BA%BA%E5%91%98%E4%B8%BA%E6%AF%8F%E4%B8%AA%E4%BA%BA%E7%A0%B4%E5%9D%8F%E4%BA%86%E5%AE%83” spender billy>

《如何在一个月内构建强大的用户角色》
艺术和有抱负的亚历克斯……?

此外,营销人员采用角色导致设计师和开发人员对方法的有效性产生不信任。 %E6%AD%A3%E5%A6%82David” travis> :

《如何在一个月内构建强大的用户角色》David Travis博士:

“营销团队创建了角色的版本来代表细分市场。 因为他们使用了魔术术语“角色”,开发团队不鼓励开发他们自己的,没有意识到市场细分可能包含多个角色。

更讽刺的是,营销角色的目的主要是销售更多的东西,而设计角色需要揭示与产品相关的用户行为。 开发团队无法使用营销角色来制定设计决策,因此他们认为人物角色并不那么有用。

(营销人员似乎喜欢给他们的人物角色,例如“Social Butterfly Brenda”或“Value Hunter Valerie”,试图将细微差别的研究折叠成一个单一的概念,这并没有帮助。这使研究变得无足轻重,导致设计师翻白眼,摇头。)“

当人们不信任他们或他们不是在现实中时,用户角色的力量就会消失。 一般来说,营销人员用人物角色制造的大错误就是将它们视为对某些无用画布的价值观的主观投射。 更具体地说,这往往属于五类错误:

  • 编制数据
  • 使用太多不相关的数据
  • 仅使用定性数据
  • 仅使用定量数据
  • 相信你的人物完全代表现实,或者他们永远不会改变

你也可以创建太多的角色(3-4是建议的数量),但我不经常看到这个问题。 我经常看到的是创建的角色,没有尝试将该模型与现实相匹配,或者在实际业务决策中没有用例。

请记住:你的人物角色与他们背后的研究一样好。

构建数据驱动角色的更好方法

那么我们如何克服这些错误并创建值得信赖且可操作的用户角色?

那里有很多方法。 我现在要注意,我这样做的方式不是唯一有效的方法。 它甚至可能不是(也可能不是)最复杂的方式。 但它快速,有效且受数据支持。

更好的是,任何人都可以这样做,通常在3-4周内。 这使我们能够快速行动并保持灵活的产品设计策略以及灵活的营销策略。 我们不会因为太多的研究而自满。

它基于定性和定量数据,探索和分析的组合。 您可以使用可用于营销决策的角色,以及用于进一步探索复制创意,​​设计指导和活动实验的数据。

第1步:概述您的目标并规划您的方法

你想知道什么? 在此步骤中规划您的受众群体。 您将调查谁以及如何与他们联系?

这也预示着你有一定程度的用户知识,即你不是从头开始。

我们在Excel之前做了很长时间的分析,找到了我们最有价值的客户群,我们使用对讲来追踪他们的共同行为。 我们从未对%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%AE%8C%E6%95%B4%E7%9A%84%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%8C%96%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%88%E4%BE%8B%E5%A6%82%EF%BC%8C”>

第2步:撰写您的调查并将其发送给您的受众

撰写调查对我来说是最困难的部分之一。 它涉及思考我的目标是什么,并将这些问题与可以产生可操作答案的问题联系起来。 不仅如此,我还想从问题中%E6%B6%88%E9%99%A4%E5%81%8F%E8%A7%81“>

如果我能回去,我实际上会改进我的调查问题。 这就是数据的来源,这是你应该关注的部分。 测量两次,在这里切一次,如果可以,让你的团队参与其中。

我们使用Typeform%E5%8F%91%E9%80%81%E8%B0%83%E6%9F%A5%E3%80%82″>

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有些是%E7%BB%9D%E5%AF%B9%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98%EF%BC%8C%E6%AF%94%E5%A6%82%E2%80%9C%E5%93%AA%E4%B8%AA%E6%9C%80%E8%83%BD%E6%8F%8F%E8%BF%B0%E4%BD%A0%E7%9A%84%E5%85%AC%E5%8F%B8%EF%BC%9F%E2%80%9D“>

其他一些比例问题,如“购买数字营销培训时,以下因素有多重要?”其次是一系列因素,如“成本”,“ 教师声誉”“互动性”。

我们还问了一些开放式的问题,比如“你工作中使用的最具挑战性的技能 是什么 ?”“你经常阅读什么博客?”在我看来,这些问题对于可行的营销活动创意来说是最有价值的。 。

关于%E6%BF%80%E5%8A%B1%E7%9A%84%E5%B0%8F%E8%AE%B0%E5%BD%95%EF%BC%9A%E6%88%91%E4%BB%AC%E4%B9%9F%E6%83%B3%E6%BF%80%E5%8A%B1%E4%BA%BA%E4%BB%AC%E6%8E%A5%E5%8F%97%E5%AE%83%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E9%80%9A%E8%BF%87%E6%8F%90%E4%BE%9B%E5%85%8D%E8%B4%B9%E7%A4%BC%E7%89%A9%E6%9D%A5%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E3%80%82″>

第3步:探索数据(第1部分:R中的EDA)

让数据滚动。

一旦获得大约300个响应,您就可以考虑分析数据。 但是,您确实提前计划了样本量,因此这是任意的。 同样,300-1000名受访者提供了良好的数据。 你可以用150来做。 这里没有神奇的数字,因为有许多移动的部分(调查质量,受众定位,你自己的数据分析技能)比纯样本大小更重要。

当数据全部出现时,您的数据将看起来像这样:

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需要以正确的方式组织,将列作为调查变量,将行作为响应(或观察)进行正确分析。 您不能有空白单元格(NA值)。 有一些方法可以%E5%9C%A8Excel%E6%88%96

对于这一部分,我们将深入%E6%8E%A2%E8%AE%A8” r>

注意:以下内容会进入杂草。 我要讨论的所有内容都是在R中完成的,目的是分析数据并希望将其分解为“块”,以帮助找到不同的角色。 PCA和因子分析通过分析变量/列来实现这一点,而聚类通过分析行(或响应)来实现。 在一篇文章中不可能深入讨论这些主题,但如果您想了解更多关于它们的信息,我已经提供了链接。

我们要做的第一件事是%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%80%A7%E5%9B%A0%E7%B4%A0%E5%88%86%E6%9E%90“>

在R中有很多种方法可以做到这一点,最常见的是开箱即​​用的factanal()函数。 另一种流行的方式是“心理”包, %E5%A6%82%E6%9C%AC%E5%8D%9A%E6%96%87%E4%B8%AD%E6%89%80%E8%BF%B0“>

我没有从因子分​​析中得到太多分析,但我确实在3个因素中找到了一些模式,尽管他们没有解释数据的差异。 所以我探索了%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90“>

我想看看是否可以将它清理干净。 这是R中的代码(其中x是您的数据框):

pcanalysis
图(pcanalysis)

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这意味着有一个组件可以解释数据中的大量差异,但在此之后会有一些失败。

还有更多关于PCA(和因子分析)的讨论,但我将为本文的实际目的保持简洁。 如果您想阅读更多内容,这是一篇很好的解释文章

在此之后,我进入了聚类,这就像PCA或因子,但尝试根据观察(调查响应或电子表格中的行)对数据进行分组。 当我们想要找到不同的用户角色时,这对我们来说就是面包和黄油,因为它根据他们如何回答事情将我们的受访者分成块。

首先,如果您的某些变量比其他变量大得多,请确保缩放和居中数据(我们的答案规模为1-5,员工人数也超过50,000+)。 这基本上是我如何创建缩放和居中数据并进行分层聚类

scaledpersonas
d
c
图(三)

这产生树状图 ,树状图是用于说明通过分层聚类产生的聚类的排列的树图。

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这是相当混乱的,虽然它显示了一些高级别的集群,而且有一些低级集群有许多共同的价值观。

我转向了k-means群集技术,它允许您在进行分析之前选择您想要的群集数量。 我们希望通过3-5个角色探索我们的星团看起来像什么。 这是3:

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看起来很体面。 中间有很多重叠(由于对现在看似明显的变量的共同反应,如教师声誉的重要性),但也有一些独特性。 比4个集群好多了:

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以下是我通过以下方式创建数据的方式:

kmscaled
km
kmscaled

可视化:

要求(簇)
clusplot(人物角色,
kmscaled $集群,
color = TRUE,
shade = TRUE,
lines = 3,
labels = 2)

聚类更有趣。 有非常清晰的切割簇,至少我可以单独探索一些观察结果,看看它们与众不同(在Excel中)。

这样做让我开辟了一个全新的数据分析领域,因为我知道人物角色主要基于几个变量(主要是公司收入,年度培训支出以及2-3个变量在培训方面的重要性)进行细分)。 我可以抛出一些数据透视表来探索其余部分,看看在态度问题上群集的不同之处,以及是否有任何变量我都缺失了。

第4步:探索数据(第2部分:数据透视表和Excel)

您知道如何正确使用数据透视表吗?

数据透视表是Excel中一个非常简单但非常强大的功能,对于数据探索来说是非常宝贵的。 如果没有实际看到它们,它们有点难以解释,但它们基本上允许您通过在列/行中放置不同的变量并分析平均值,标准偏差,总和等来从不同角度交互式地探索数据。

对于这个项目,它们非常精彩,因为我能够根据上面的分析设置不同的工作表和落入每个群集的受访者,并了解他们如何回答各种调查问题。

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正如您所看到的那样,我们可以将不同变量的均值与工作头衔,工作经验,公司规模,甚至是否有人分配和计划的培训预算等因素进行比较。

我在人物角色(来自聚类)中做了这个,并比较了不同变量的方法来找到关键差异。 我还探讨了其他因素,例如报告的年度培训支出中排名前15%的那些因素,或者那些没有分配预算的因素,以及在他们之间找到共同和不同的数据。

这里很难真正循序渐进,因为它只是“ 见解生成 ”过程的一部分。 您可以了解自己想要探索的数据,预感可能会找到一些有趣的信息,并探索这些因素。 正如我所提到的,我们已经有了很多关于我们的统计集群和我们当前客户构成的一个很好的想法(以及哪些是最好的客户),所以这不是一个建立报告的艰难过程和数据透视表。

事实上,这很有趣!

您还可以创建包含多个行变量的数据透视表。 这是我刚刚制作的一个,显示了成本的重要性的平均评级:1)公司类型和2)员工的资历:

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其中一些结果证明不是非常有价值(上面就是一个例子),但这里并没有浪费时间,特别是如果你只是在学习。 花大量时间探索数据。 寻找惊喜,你没想到的事情。 不幸的是,这不是一个明确的“按以下顺序执行”过程。

第5步:探索数据(第3部分:定性)

作为调查的一部分,我们还询问了一些开放式问题

  • 你读了什么博客?
  • 你在工作中使用的最具挑战性的技能是什么?
  • 你每天使用什么软件?
  • 您为数字营销完成的最后一次培训是什么?

由于各种原因,这些最终是最有价值的,尤其是我们提出的问题中固有的可操作性。

例如,如果我们可以按人物角色进行细分并找到每个角色定期消费的常见博客,我们就会知道客人发布,宣传或建立合作伙伴关系的位置。

如果我们知道他们使用什么软件,我们知道与谁合作举办活动, 网络研讨会和内容,我们知道要教授哪些特定于工具的课程,我们甚至可以根据软件细分进行一些销售开发活动。

更重要的是,他们阅读的博客和他们认为最具挑战性的任务可以说明他们是谁。

首先,数据可能会一团糟。 人们会写“谷歌分析”,其他人会写“GA”,会有很多这样的差异。

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所以尽你所能来清理这些定性数据。 如果您想量化信息,您可以编写答案(Adobe Analytics和Google Analytics都在“分析”类别下进行编码等)。

有关于定性数据分析的大量文献。 如果你很好奇,请仔细研究(我们在CRO证书课程中有一门课程)。 如果没有,请抓狂并使用数据通知您的角色。

我们使用了我们通过最后两个(定量步骤)发现的相同角色分段,清理了数据(尽可能最好),并构建了单词云以获得人们所说内容的高级视图:

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此步骤将帮助您巩固人物角色之间的质量差异。 如果他们都阅读相同的博客,或者他们都属于类似的职位,或者你的开放式问题产生的话,那实际上并不是件坏事。 但如果它们不同,您可以推断出有关它们的不同信息。

我们的人物角色之一对CRO博客非常感兴趣,比如我们的 UnbounceOptimizely 。 另一个充斥着像Fast Company,HubSpot和INC这样的一般营销内容。另一个是CRO的东西和像Occam的Razor这样的以分析为重点的东西。 对我们来说很容易,这些与我们发现的定量分割相对应,当然,这些信息将有助于我们在未来进行营销和广告宣传。

第6步:将数据组织成粗略但独特的角色

此时,您知道您的数据就像手背一样。 你上床思考你可以创建哪些数据透视表以获得新的见解,并且你已经了解了你的角色在实际中是如何分解的,而不仅仅是你希望它们看起来如何。

正是在这一点上,你开始将它们结晶成不同的人物角色。 找到他们的核心价值观 也许你发现一个人物聚集在调查组件周围强调价值(质量和其他任何东西),他们阅读X博客,他们赚的钱比普通受访者多,但花费少得多。 这些细节开始形成一个独特的角色。

你在这里所拥有的几乎已经完成了。 事实上,如果你真的很懒,不想做一对一的面试,你就可以完成(你应该做一对一的面试)。 此时,您可以根据您在调查中要求的任何信息对用户进行完全细分(请参阅为什么我说调查创建是过程中最重要的部分?)。

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此时我们有3个非常清晰的角色。 我不会详细介绍,但是那些想要拓展业务并在竞争中占据优势的人,那些雄心勃勃的自学者并且决心成为最优秀的T形营销人员 ,那些管理团队并希望进行结构化教育的人(以及明确的投资回报率和进度跟踪)。

从那里,我们发现了一些典型的客户,他们非常接近我们创造的虚构角色,并要求他们在一对一的电话采访中花费15-20分钟。

第7步:进行一对一访谈

我是一名营销人员,所以我主要对可用于增长和广告的见解感兴趣。 但是,在设置用户角色研究之前,我还对客户进行了行为分析(应用内),并与我们的产品团队密切合作。 他们还会进行客户访谈,因此我将他们绳之以法,一举两得,并在各个团队之间共享数据。

我们计划了一系列可以帮助产品和营销的问题。 它们是刻意开放的,旨在激发情感和深度:

  • 你在公司的角色是什么? 在高层次和日常解释。
  • 职业背景?
  • 你的营销团队有多大? 他们是如何组织和分发的? 你每天和谁一起工作?
  • 贵公司如何组织培训和持续教育?
  • 培训是单独激励还是分配给您?
  • 你公司的哪些人找到了CXL研究所? 你是怎样找到它的?
  • 在使用学院时,您的成功是什么?
  • 是什么让你报名?
  • 你工作中最大的挑战是什么?
  • 你有什么动力? 是什么让你夜不能寐?
  • 假设你有一个精灵,你可以在未来几年内神奇地开发一项技能,你想要什么?
  • 您是否使用过,或曾经使用过像研究所这样的培训工具? 如果是这样,哪些?
  • 如果你使用过类似的工具,他们是如何在质量和风格上与学院进行比较的?
  • 你信任谁的建议? 当你遇到挑战时,你会跟踪或询问谁?

这些问题代表了一个模板。 换句话说,这不是一个清单, 而是一个对话 。 采取记者的态度,以一种好奇心和探索感进入对话。 关键是让它感觉不像采访,更像是与亲密朋友的对话。

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您不需要表面级别的答案,您可以在产品分析中查找。

你想要在他们的同事面前担心看起来低劣,他们每年将业务增长到1亿美元的收入,或他们对他们信任的思想领袖的主张以及为什么他们认为大多数行业是充满了小贩,但不是你。

如果你这样做 – 并且它有一个完整的艺术 – 它应该是这个过程中最有见地的部分之一。 它真的是基础上的装饰; 你已经获得了基于态度和行为数据的基本角色,现在你想找到情感触发器来帮助你进行消息传递策略,情感定位和设计。

这个阶段应该需要几天到一周,这取决于你组织和进行这些访谈的速度(我们在一周内完成了我们的访谈)。 尝试为每个不同的角色进行2-5次面试。

第8步:全部放在一起并与您的团队分享

而已。 你完成了。 快速而肮脏的用户角色,仅需3-4周。 而你实际上可以使用它们。

设计它们并进行沟通,以便它们实际与团队共享并用于决策。 这是你可以发挥创意的地方(没有办法做到这一点,当然也没有原型模板)。 这是一个我非常喜欢的示例模板来自buyerpersona.com:

《如何在一个月内构建强大的用户角色》
图像来源

我认为这个示例提供了最细粒度和可操作的信息,同时还使用选项卡分割信息。

这是Smart Insights中的一个:

《如何在一个月内构建强大的用户角色》
图像来源

我认为只要您简明扼要地包含可操作的信息并有效地进行沟通,我认为不一定有正确或错误的方法。 这些东西应该独立存在,而不需要那些没有看到所有原始角色数据的队友的进一步问题

您也可以将它们映射到GE / McKinsey的Matrix上 。 这将向您展示客户角色的理想程度与您的业务案例的强大程度,让您可以直观地了解未来营销工作的最佳机会:

《如何在一个月内构建强大的用户角色》

左上角(角色3)意味着他们是我们最理想的客户,但我们在向他们销售时执行效率最低,而右下角(角色1)意味着我们向这些人销售的最好但是他们不是对我们的业务最理想。 那么机会在Persona 2和Persona 3中。

在此之后是有趣的部分:执行。 只是因为你在墙上有一张漂亮的海报,你的努力和研究用户角色并不意味着你真的做了什么。 如果不使用它,所有这些研究都会被浪费掉。 如果它不能帮助设计和产品决策,那么你做错了。 如果你不改变你的营销方面的事情,那你做错了。

重要注意事项

几点说明:

  • 这不是制作用户角色的唯一方法。 有很多方法。 关于哪种方法更有效的研究也不多,但我倾向于支持更客观,更少猜想,更严谨/结构的方法。 这就是我喜欢这种方法的原因。
  • 这种方法还留下了一些主观性因素。 在我们看来,我们知道虽然角色3代表了我们当前受众的一小部分,但它们代表了最高价值的客户群。 因此,我们希望将它们保留为角色,而不管它们在这组数据中的较低代表性。
  • 仅仅因为你制造它们并不意味着它们会有效。 你必须首先确定你制作它们的目标。 这些信息会让您以不同的方式做些什么?
  • 这是一个流动的过程。 当您了解有关客户的更多信息时,您可以调整或更改您的角色。 你应该。 静态角色不仅仅是懒惰,它几乎肯定不能代表您的客户,因为1)您从未拥有一次所需的所有数据,2)您的客户资料随时间变化。

我听说它建议你每6-8个月左右更新一次人物角色。 我们一年一次。 您做的最适合您的组织,但保持不断发展和改进。

结论

这是一个很多信息,但如果你逐步采用它,建立准确的数据驱动角色并不难(并且可以在一个月内完成)。

实际上,你不需要做我概述的所有事情。 特别是如果你刚刚开始并且还没有真正发现产品/市场适应性,那么你不应该将这些投入到人物角色中,因为它们不会有任何意义。

我们已经达到了牵引力,并定义了客户档案。 添加由定量和定性数据支持的用户角色有助于我们生成目标网页,设计和消息传递,以及产品开发路线图以及定位和合作创意。 它真正为我们的营销增加了一定程度的深度并增加了价值。

即使您处于建立人物角色有助于您的营销的水平,如果您没有愿意这样做的分析师,您可能会跳过群集和PCA。 此外,这些方法往往不如纸上看起来那么干净,因此您可以通过数据透视表和一些客户访谈获得更轻松的见解。

我意识到这篇文章相对较快地经历了很多不同的主题,所以如果你仍然有问题或想要帮助做你自己的客户角色,请在下面评论,我会尽我所能回答。

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