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2020-07-14
对于大多数团队来说，用定性的方法创建用户画像是工作量与成果之间的正确平衡，但是无论规模大小，任何组织都可能从中受益。
用户体验工作中使用的用户画像是针对用户背景、动机、需求和产品使用说明的一种快速的，引起共鸣的速记。这些帮助我们专注于对用户最重要的事情，并在制定设计决策时全神贯注。因此，这些方法必须始终扎根于对用户的定性理解，并反映出驱动他们的原因和原因，它们不应基于不同人口统计或分析变量之间的（通常是可疑的）相关性。
用户画像并不是要事无巨细地记载每种可能的用户类型。而科学意义上的分类法，是根据大量的心理、人口统计学和行为变量进行整齐的分类，在考虑数十或数百种角色类型时做出设计决策将很快变得笨拙。用户画像的全部意义在于它们令人难忘，可操作且彼此不同 – 在这里它们是总结我们不同受众群体的主要需求，这样我们就可以很容易地回忆和理解他们。
团队可根据其所依据的研究数据，通过三种不同的方式来创建用户画像：
初级用户画像，一般是在没有任何研究的背景下建立的。是通过团队的经验（或是合理的猜想）并建立在已有的用户数据基础上，来判断产品的用户应该是怎样的。但实际上，大部分用户画像都仅仅是基于团队对用户的猜想。
一般初级用户画像通常是在包含团队以及主要利益相关者或客户的研讨会中创建的。，研讨会通常需要2到4个小时；每个参与者（使用一个简单的模板）创建自己的2–5个初级用户画像，然后与组共享。 小组讨论所有角色，并将各种属性组合，最终重新混合和编辑为3–6个原型性用户画像。
初级用户画像是在研讨会的情景下创建的，包含了简短的人口学描述，目标，痛点以及解决方案。
由于初级用户画像不需要调研得到，所以初级用户画像比较适合精益化的流程或是低成熟度的产品，或者可能不需要用到用户画像。
初级用户画像第二个重要的价值在于让团队对用户有一个大概的假想。一般来说，每个团队成员都对主用户有不同的设想，缺乏对主用户画像的对齐。这些杂乱无章的假设经常会使团队观点无法达成一致，所以将这些假想分类至少会确定一些共同的方向，即使结果并不能精确的适用于真实用户。
初级用户画像可以作为未来连续性研究的启蒙，后续可以继续通过其他研究验证（或者是修正原来的用户画像方向）。
很明显，初级用户画像没有研究支撑，他们一般不能精确的代表用户。可能会导致团队的设想反复出现差错。除此之外，如果团队发现用户画像的价值很低，通常就会出现消极的光环效应，转向其他交互协作活动。
对于大多数团队来说，创建人物角色的最佳方法是使用小到中等规模的样本进行可靠的探索性定性研究（比如采访用户），然后根据共享的态度、目标、痛点和期望对用户进行细分。
从采访5 – 30个用户开始（作为一个滚动样本，每组5个用户，直到你在每次新的采访中发现一些新的见解）。这些访谈可以是完全独立的部分，也可以标记在可用性测试或实地研究中。
这项研究将揭示你的用户关心的主要事情：他们的痛点，他们对你的产品的特性和行为的期望，他们来描述用你的产品完成任务，他们如何处理关键的工作流程，以及他们试图实现什么。拿着你的成绩单，把数据分成主要的主题（称为数据编码）。
然后分析部分包括寻找模式：你正在寻找的受访者在这些关键主题中的大部分（但不一定是全部）与其他受访者有重大重叠。与其简单地在你面试过的人之间寻找完美的匹配，不如寻找更广泛的模式。在你做这项工作的时候，向同事解释一下两者之间的联系是值得的。
例如，你可能会注意到（对于一个电子商务网站），多个受访者描述了在做决定之前查看了许多产品页面，而且这些受访者中的大多数还说他们将购物车用作比较候选产品的等待区。而受访者当中可能有许多不同的受访者怎么去回答其他问题：如使用不同的设备，他们买什么，他们的预算是什么等等。他们的相似之处可能会对您的团队有更重要的影响，所以你可能会创建一个角色，关注他们的相似之处（例如研究员购物者）
定性分析过程细致而详细，完整的操作方法超出了本文的范围。我们在“用户画像研讨会”中深入讨论了这个过程。
定性衍生的用户画像适合大多数团队，当考虑到创建角色所涉及的工作与其价值的关系时——它们需要很少的时间投入，UX团队可以在收集必要数据的同时进行其他工作。因为定性用户画像是基于用户数据的，所以它们是准确的，并且提供了关于用户动机、期望和需求的关键洞察，而这些洞察是无法从分析数据、人口统计信息或假设中获得的。