在我有限的兩年多工作經(jīng)驗中，只接觸過一次比較大型系統(tǒng)的用戶模型：一年前在支付寶時和用研的同事一起做一個關(guān)于生活費用類的需求。當時還通過用研同事之口得知了淘寶的用戶模型庫，也上去看了看，被其系統(tǒng)和細節(jié)所折服。一年之后在我自己去賣力做用戶模型和數(shù)據(jù)的時候，卻發(fā)現(xiàn)一個龐大和系統(tǒng)的用戶模型的弊病，無論是對小項目還是大項目來說，它都顯得太過龐大了。

先以一個假象中的簡單的例子開頭（無任何影射）。一般用戶模型基本都會有這幾個因子：年齡、性別、職業(yè)（收入）、用產(chǎn)品的時間，但是在具體使用過程中，我發(fā)現(xiàn)這樣做其實是蠻難滿足具體需求（來自產(chǎn)品和運營的需求）。譬如假設(shè)要優(yōu)化支付寶的快捷支付，最近我老是在這里使用受挫。在這個需求場景里會需要使用支付寶產(chǎn)品的時間和頻度、持有銀行卡的類型、支付寶余額功能的使用情況、經(jīng)常購物的類型、職業(yè)（收入）等這幾個主要因子，顯然已經(jīng)細化到了相當一個程度。那么這個需求用戶模型能滿足么？

盡管理論上說用戶模型是在不斷充實和修補的，但無論是大項目還是小項目，由于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的本身特性，需求就是多量和多變的。這么復雜的情況下，一個龐大的用戶模型是難以控制好因子的粒度和可伸縮性的。在我腦海中除非有這么一個系統(tǒng)，首先它可以持續(xù)地添加因子，且產(chǎn)品的所用用戶都會按照添加的因子填入屬性，然后系統(tǒng)支持正式使用的時候選取不同的因子，然后列出過濾因子后的海量用戶情況，這個系統(tǒng)才能在實踐中滿足各種各樣的需求。顯然這么個系統(tǒng)實在坑爹，跟人口普查還麻煩。

實踐中我們需要的是大量的靈活小巧的用戶模型

靈活小巧的用戶模型，就是去滿足單個特定需求的。因為實際的情況往往是這樣，一個產(chǎn)品和用戶群可以剝離出很多因子，但在具體某個需求的時候，往往只是需要其中幾個因子。而如果在用戶模型建立的時候去考慮到所有的因子并獲取所有因子的用戶資料，如上面所說是坑爹的。莫如實際一些的做法：先從產(chǎn)品和運營的需求中抽離出因子，然后產(chǎn)品、運營、用研綜合考慮后選取抽樣，依靠一個比較強大的BI支持你跑出數(shù)據(jù)，然后就可以開始分析了。這么做大概一個晚上就可以從需求到最后分析得出結(jié)論給搞定。對一些特定的因子BI無法跑出數(shù)據(jù)的，可以通過和一些典型用戶詳細聊天來達到。

這個方法其實是基于一個考慮，用研的目的是什么？在我看來是：通過盡可能科學及有保證的方法，去分析分析分析特定情況的用戶行為，得出結(jié)論后指導特定情況下的產(chǎn)品發(fā)展。在項目實際過程中，真的很少見到那種比較寬泛的用戶調(diào)研需求，而不斷累積的用戶模型庫，實在是跟不上業(yè)務(wù)和產(chǎn)品發(fā)展的速度。而我一直認為項目的中心始終是人，只要人的腦袋能跟上，是足夠相出各種辦法來滿足用戶調(diào)研需求的。只是千萬不要被體制和流程僵化掉。

一個實踐中的例子

在我的攝影社區(qū)的項目中，前人并沒有一套比較完整的用戶模型文檔。當然，99%的產(chǎn)品都沒有這么一個文檔，但我認為這是很有必要的，因為一個產(chǎn)品的owner不可能永遠都是一個人，owner在健康情況下都是最了解產(chǎn)品和用戶的人，如果能形成一個用戶模型文檔，則能幫助后來的owner盡快熟悉產(chǎn)品和用戶，同時啟發(fā)后續(xù)的思考。在做完這批調(diào)研需求后，我正在做這份文檔。稍微扯遠了點，正題是我在項目中做用戶模型的經(jīng)驗。

首先一個門戶公司下面的攝影社區(qū)，什么樣的人都有。從事做攝影社區(qū)行業(yè)的人會發(fā)現(xiàn)沒有任何兩個較好的攝影社區(qū)的用戶群是大部分相同的。在網(wǎng)易攝影中，按照用戶群的真實需要分，大概可以劃分成這么幾檔（左邊是用戶群，右邊是他們的需要）：

卡片機瞎拍的人：盡可能多的人來捧我的片子（其實沒什么人看）

攝影入門及快速進步的人：混各個社區(qū)，有比自己厲害（看上去厲害也行）的人教我一兩句

有一定水平的職業(yè)攝影師：各種虛名、流量

有一定水平（中高）的非職業(yè)攝影師：有能和自己同等對話的人

特高水平的職業(yè)攝影師：錢

特高水平的非職業(yè)攝影師：？？？

這個模型是同伴和我長期泡在社區(qū)，并和各色人等打交道后總結(jié)出來的。像他們的需要這種，基本上不可能通過跑數(shù)據(jù)跑出來，問卷調(diào)查我認為也很難做（因為問題會模糊），唯一的辦法就是之前提到的和用戶聊天，注意是聊天而不是焦點小組等等。就是說堅持一段時間（3個月或半年）高頻度地和社區(qū)中的用戶閑聊，只有閑聊你才能挖出他們內(nèi)心深層次的想法，只言片語中見真章。而這個模型只有“真實的需要”和用戶專業(yè)水平這兩個因子，因為這是一次大規(guī)模的定性，并且真實的需要這個因子劃分出來的幾種屬性都是很概括的，比如各種虛名里面包括了顯擺、裝逼等，有能和自己同等對話的人包括了純凈的社區(qū)氛圍、牛逼的小團體等等，并且“錢”這個屬性，任何一種類型的人都想要，只不過只有特高水平的職業(yè)攝影師才是“直接”想要錢。這是第一個模型例子，有了這個模型，我們就可以按照我們能給出的資源，來大致圈定社區(qū)的目標用戶以及重點目標用戶。

第二個模型是我們想知道到底每天來訪問網(wǎng)站的是些什么樣的人。之前的認識都比較感性，沒有一個強有力的支撐，導致產(chǎn)品在持續(xù)優(yōu)化時顯得方向很雜，也導致產(chǎn)品做出來之后并不知道對不同的人群效果如何。于是我和運營一起做了一次深入的用戶模型，這次是依靠數(shù)據(jù)分析。首先提取了10天內(nèi)訪問landing頁面的用戶ID，然后根據(jù)我們對上面那個模型的理解，提出了第一批若干因子，例如：在社區(qū)里第一次發(fā)作品的時間、用戶等級、作品數(shù)量、優(yōu)秀作品數(shù)量、加入小團體的個數(shù)、近10天訪問的次數(shù)等，然后根據(jù)這些因子跑了一份詳細的數(shù)據(jù)表出來。這份表出來以后，迷霧立馬就清晰了。馬上形成了一個用戶模型，按照這幾個因子各種組合歸納之后，除了基本的活躍用戶占比之外，還得出了很多有用的結(jié)論：比如用戶等級和近10天訪問次數(shù)的關(guān)系、優(yōu)秀作品數(shù)量/作品數(shù)量和加入小團體個數(shù)的關(guān)系等等。值得一提的是，在這個過程中，我們發(fā)現(xiàn)還需要挖掘更多一些的因子，比如用戶的各種互動情況，對我們這個用戶模型會是很好的補充。同時也會去抓更多的數(shù)據(jù)，建立各種復合需要的用戶模型。

做完這一套后我發(fā)現(xiàn)，其實這個過程和敏捷開發(fā)類似�；ヂ�(lián)網(wǎng)產(chǎn)品行業(yè)發(fā)展的時間還太短，像產(chǎn)品經(jīng)理、用戶研究、交互設(shè)計這些職業(yè)沉淀的時間也太短（傳統(tǒng)軟件行業(yè)除外），很難有一套持續(xù)指導的方法論。而唯一能保證的就是人本身和實踐。在實踐中最可靠的還是產(chǎn)品owner的想法以及驅(qū)動，因為如果owner不提出或者不理睬建立用戶模型的需求，那用研同事招得再多也無濟于事。最悲催的情況就是用研同事辛苦做了一個龐大的用戶模型，要么無人問津，要么在實踐中無法起到和付出的代價相匹配的效果。

有些觀點是說建立用戶模型、做用戶調(diào)研更多的是在驗證自己腦袋中的想法，這個我完全不贊同，這是很明顯的主觀意識。想法這個東西很不靠譜，你想到了A，你就很可能去想B、C、D……并且想法的粒度和范圍都是模糊的。真實的用戶情況會更有力地告訴你真相并且更堅定地指導后面的產(chǎn)品工作。于是下一篇日志就是用戶模型和數(shù)據(jù)（二），寫一下實踐中的數(shù)據(jù)。

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標簽： 用戶模型 產(chǎn)品經(jīng)驗 產(chǎn)品設(shè)計 

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