2017-1-26 用心設計
來源：圖冀網
作為設計師，在產品設計之初通常都會做用戶調研并構建Personas，幫助我們更好的貼近和理解目標用戶。B類產品中的Personas和C類產品有何不同？Personas在B類產品設計中有哪些價值？如何正確從數據中提煉和使用Personas？文章分三個部分來探討這些問題。
? 背景概念：B2B用戶畫像特色（Buyer Personas vs. User Personas）
? 相關原理：是用戶肖像還是用戶畫像（User Profiles vs. User Personas）
? 方法價值：數據＋畫像＋直覺＝好的產品設計（Data vs. Personas vs. Instinct）
注：Personas方法源于國外，相關英文專業詞匯和中文專業詞匯的對應表達會基于筆者的不同而有些許差異。
一、B2B用戶畫像特色
B類和C類電商交易的本質都是物質利益的交換過程。但B類用戶和C類用戶因業務采購流程的不同而有著不同的需求和期望。通常B類影響采購的決策者較多，采購周期較長。C類用戶采購商品為個人使用，用戶能夠獨立快速完成采購決策。這兩點特性，導致銷售和產品端將B類用戶在采購決策前后區分為”選擇者”和”終端用戶”(Buyer Personas vs. User Personas)。對于B類設計師來說，區分這兩者可以快速梳理出產品眾多用戶角色的本質區別，并從具體用戶需求中再做同類需求合并，提煉出共性。最后，基于產品商業目標的不同進行用戶畫像優先級篩選和創建。
以下為B2B產品設計Persona推導流程圖，以設計企業級“混合云應用平臺”為案例。
最初涉及的相關角色可能更多，但不管有多少，都可以依據以上方法得出產品最核心的用戶畫像，了解他們最關鍵的需求。
分析數據、提煉用戶需求這個過程，在用戶調研方法中運用的最多的是Affinity Diagram。以下為練習例子：
將不同用戶訪談后得出的重點信息（具體需求）寫在便利貼上（或Excel表中打印后切片），再在不同的用戶間將分析過后的同類需求用線做連接（需求合并同類項）。以用戶的口吻將處理過的需求描述出來（例如：當在1688上經營服裝店鋪時，我想要提高品牌知名度，所以我可以讓更多買家信賴我的產品，以此提高銷售額）。B類復雜的業務特性和眾多用戶角色的不同，更需要設計師和業務方緊密協作梳理出用戶需求和Personas優先級。
二、是用戶肖像還是用戶畫像？
描述你身邊一個最熟悉的朋友。大家肯定都可以說出他們的基本信息、愛好、學歷、性格等。根據這些信息，我們可以快速做朋友歸類。再試想，你要幫助房產經紀推薦一套合適的公寓給你的朋友。如果將之前的描述直接列給房產經紀，他也許會憑借自己的直覺和經驗，推算出你朋友可能的喜好?；蛘?，你可以直接提供給房產經紀朋友期望的學區地段、周邊服務設施、喜歡的餐館類型、是否有在小區周圍跑步的習慣等，這些具體影響他購房決策的因素。
前者我們提供的是用戶肖像，是細致而全面的用戶信息集合。后者我們提供的是用戶畫像，傳遞普遍影響用戶行為和決策的內外因（已處理過的用戶信息集合）。兩者都是為了了解用戶，前者幫助我們了解產品為誰設計？（這套房賣給誰）；后者幫護我們了解用戶為什么會有這個行為？（這套房為什么會被買走）。
在B類產品設計中，我們很少能像用戶的閨蜜，快速給出房產經紀一個貼心的用戶畫像。所以一般情況下，需要大量的數據調研收集用戶信息，再基于文章前面所提到的分析判斷、Personas需求歸類方法，得出用戶畫像。
B類產品中是否能將用戶肖像和用戶畫像價值放大，同時使用？
以阿里巴巴ICBU-CRM給銷售使用的客戶服務檔案為例：
從上圖中可以看到服務檔案中所呈現的信息都是單個的用戶肖像信息。幫助銷售了解服務對象是誰。在頭部可以看到一系列需要售賣的商業產品。銷售的操作流程是，也許要在5000個沒有特別購買意愿的客戶中做篩選，最終選定一位目標用戶，到達以上頁面。
要在10個種類各異的商業產品中給用戶做推薦，該首推哪個產品？哪個最適合？如果這個銷售僅是初級銷售、渠道銷售，或者其實不只10個產品可以做售賣，有20個、30個、40個；同時，這個客戶也許長期專注于線下店鋪經營，并沒怎么接觸過阿里巴巴的商業產品。這樣以來，可供銷售分析的客戶數據也就少之又少。而銷售的學習成本和溝通成本卻成倍提高了。
用戶畫像在這個產品中是否可以幫助銷售提升工作效率呢？
基于之前提到的B2B產品設計Persona推導流程，如果在產品設計之初，已對這10個商業產品做了商家畫像（設計出了前臺營銷頁面）。此時，Persona就可以直接展現在對應的售賣產品下方，給銷售做參考。銷售可以理解這是一個定性和定量，基于成功售賣的用戶真實數據在不斷迭代和優化的典型用戶攻略：愿意購買此產品的用戶都由什么內外因影響而做下單決策，有哪方面相關問題銷售需要在售賣時對用戶進行回答。這時，不管有多少個產品需要售賣，都可以快速幫助銷售理清思路，進行對應推薦。做到人人都是銷售…
一個清晰的用戶肖像幫助我們了解用戶真實現狀，一個有洞見的用戶畫像可以更的為設計師、銷售、市場、產品服務。
三、數據＋畫像＋直覺＝好的產品設計
調研顯示，大多數產品團隊1-4年更新Personas。B類大型商業產品不可能持續高頻做Personas更新和業務調整。因為B類用戶對產品穩定性要求極高，一個小小的改變都可能會對公司造成不可挽回的損失。
很多互聯網公司在產品設計前期會通過快速上線，使用Google Analytics提取用戶信息制作Personas（類似于1688的A+，udata線上數據分析產品）。并通過持續提取和分析線上行為數據完善Personas，做產品和設計的優化迭代。
數據和Personas相輔相成。Personas也可以幫助設計師分析數據，避免淹沒于數據大海。
例如，當查看網站跳失率，我們很容易只關注全部來訪者查看了多少個頁面后的跳失率。但這個數據其實并不是非常有建設性。不同用戶從不同地方來到這個頁面，對于頁面有不同的期望。跳失率需要基于產品設計之初建立的Personas群組做逐個分析，才能發現更有意義的信息。
兩組不同用戶的Personas: A.每天通過郵件訂閱信息，點擊跳轉至新聞頁的忠實用戶老王；B.通過搜索關鍵詞來到新聞頁面的市場管理者小李。同是來到新聞list頁面，忠實用戶老王跳走了，這個情況是可以理解的。因為我們可以假設他已經看完了所有的文章。而市場管理者小李跳走了，就需要分析原因：是否用戶搜索的關鍵詞和進入頁面前的期待，與進入頁面后所呈現的信息內容不匹配。而這時我們應該如何優化設計？
以上，不被數據麻痹，不完全依賴用戶，不憑空臆想。三者平衡，創建一個有洞見的Persona讓好產品走的更遠。
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