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 來(lái)源：圖冀網(wǎng)

作為設(shè)計(jì)師，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)之初通常都會(huì)做用戶(hù)調(diào)研并構(gòu)建Personas，幫助我們更好的貼近和理解目標(biāo)用戶(hù)。B類(lèi)產(chǎn)品中的Personas和C類(lèi)產(chǎn)品有何不同？Personas在B類(lèi)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中有哪些價(jià)值？如何正確從數(shù)據(jù)中提煉和使用Personas？文章分三個(gè)部分來(lái)探討這些問(wèn)題。

? 背景概念：B2B用戶(hù)畫(huà)像特色（Buyer Personas vs. User Personas）

? 相關(guān)原理：是用戶(hù)肖像還是用戶(hù)畫(huà)像（User Profiles vs. User Personas）

? 方法價(jià)值：數(shù)據(jù)＋畫(huà)像＋直覺(jué)＝好的產(chǎn)品設(shè)計(jì)（Data vs. Personas vs. Instinct）

注：Personas方法源于國(guó)外，相關(guān)英文專(zhuān)業(yè)詞匯和中文專(zhuān)業(yè)詞匯的對(duì)應(yīng)表達(dá)會(huì)基于筆者的不同而有些許差異。

一、B2B用戶(hù)畫(huà)像特色

B類(lèi)和C類(lèi)電商交易的本質(zhì)都是物質(zhì)利益的交換過(guò)程。但B類(lèi)用戶(hù)和C類(lèi)用戶(hù)因業(yè)務(wù)采購(gòu)流程的不同而有著不同的需求和期望。通常B類(lèi)影響采購(gòu)的決策者較多，采購(gòu)周期較長(zhǎng)。C類(lèi)用戶(hù)采購(gòu)商品為個(gè)人使用，用戶(hù)能夠獨(dú)立快速完成采購(gòu)決策。這兩點(diǎn)特性，導(dǎo)致銷(xiāo)售和產(chǎn)品端將B類(lèi)用戶(hù)在采購(gòu)決策前后區(qū)分為”選擇者”和”終端用戶(hù)”(Buyer Personas vs. User Personas)。對(duì)于B類(lèi)設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)，區(qū)分這兩者可以快速梳理出產(chǎn)品眾多用戶(hù)角色的本質(zhì)區(qū)別，并從具體用戶(hù)需求中再做同類(lèi)需求合并，提煉出共性。最后，基于產(chǎn)品商業(yè)目標(biāo)的不同進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像優(yōu)先級(jí)篩選和創(chuàng)建。

以下為B2B產(chǎn)品設(shè)計(jì)Persona推導(dǎo)流程圖，以設(shè)計(jì)企業(yè)級(jí)“混合云應(yīng)用平臺(tái)”為案例。

最初涉及的相關(guān)角色可能更多，但不管有多少，都可以依據(jù)以上方法得出產(chǎn)品最核心的用戶(hù)畫(huà)像，了解他們最關(guān)鍵的需求。

分析數(shù)據(jù)、提煉用戶(hù)需求這個(gè)過(guò)程，在用戶(hù)調(diào)研方法中運(yùn)用的最多的是Affinity Diagram。以下為練習(xí)例子：

將不同用戶(hù)訪談后得出的重點(diǎn)信息（具體需求）寫(xiě)在便利貼上（或Excel表中打印后切片），再在不同的用戶(hù)間將分析過(guò)后的同類(lèi)需求用線做連接（需求合并同類(lèi)項(xiàng)）。以用戶(hù)的口吻將處理過(guò)的需求描述出來(lái)（例如：當(dāng)在1688上經(jīng)營(yíng)服裝店鋪時(shí)，我想要提高品牌知名度，所以我可以讓更多買(mǎi)家信賴(lài)我的產(chǎn)品，以此提高銷(xiāo)售額）。B類(lèi)復(fù)雜的業(yè)務(wù)特性和眾多用戶(hù)角色的不同，更需要設(shè)計(jì)師和業(yè)務(wù)方緊密協(xié)作梳理出用戶(hù)需求和Personas優(yōu)先級(jí)。

二、是用戶(hù)肖像還是用戶(hù)畫(huà)像？

描述你身邊一個(gè)最熟悉的朋友。大家肯定都可以說(shuō)出他們的基本信息、愛(ài)好、學(xué)歷、性格等。根據(jù)這些信息，我們可以快速做朋友歸類(lèi)。再試想，你要幫助房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)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(chǎn)經(jīng)紀(jì)，他也許會(huì)憑借自己的直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)，推算出你朋友可能的喜好?；蛘?，你可以直接提供給房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)朋友期望的學(xué)區(qū)地段、周邊服務(wù)設(shè)施、喜歡的餐館類(lèi)型、是否有在小區(qū)周?chē)懿降牧?xí)慣等，這些具體影響他購(gòu)房決策的因素。

前者我們提供的是用戶(hù)肖像，是細(xì)致而全面的用戶(hù)信息集合。后者我們提供的是用戶(hù)畫(huà)像，傳遞普遍影響用戶(hù)行為和決策的內(nèi)外因（已處理過(guò)的用戶(hù)信息集合）。兩者都是為了了解用戶(hù)，前者幫助我們了解產(chǎn)品為誰(shuí)設(shè)計(jì)？（這套房賣(mài)給誰(shuí)）；后者幫護(hù)我們了解用戶(hù)為什么會(huì)有這個(gè)行為？（這套房為什么會(huì)被買(mǎi)走）。

在B類(lèi)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，我們很少能像用戶(hù)的閨蜜，快速給出房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)一個(gè)貼心的用戶(hù)畫(huà)像。所以一般情況下，需要大量的數(shù)據(jù)調(diào)研收集用戶(hù)信息，再基于文章前面所提到的分析判斷、Personas需求歸類(lèi)方法，得出用戶(hù)畫(huà)像。

B類(lèi)產(chǎn)品中是否能將用戶(hù)肖像和用戶(hù)畫(huà)像價(jià)值放大，同時(shí)使用？

以阿里巴巴ICBU-CRM給銷(xiāo)售使用的客戶(hù)服務(wù)檔案為例：

從上圖中可以看到服務(wù)檔案中所呈現(xiàn)的信息都是單個(gè)的用戶(hù)肖像信息。幫助銷(xiāo)售了解服務(wù)對(duì)象是誰(shuí)。在頭部可以看到一系列需要售賣(mài)的商業(yè)產(chǎn)品。銷(xiāo)售的操作流程是，也許要在5000個(gè)沒(méi)有特別購(gòu)買(mǎi)意愿的客戶(hù)中做篩選，最終選定一位目標(biāo)用戶(hù)，到達(dá)以上頁(yè)面。

要在10個(gè)種類(lèi)各異的商業(yè)產(chǎn)品中給用戶(hù)做推薦，該首推哪個(gè)產(chǎn)品？哪個(gè)最適合？如果這個(gè)銷(xiāo)售僅是初級(jí)銷(xiāo)售、渠道銷(xiāo)售，或者其實(shí)不只10個(gè)產(chǎn)品可以做售賣(mài)，有20個(gè)、30個(gè)、40個(gè)；同時(shí)，這個(gè)客戶(hù)也許長(zhǎng)期專(zhuān)注于線下店鋪經(jīng)營(yíng)，并沒(méi)怎么接觸過(guò)阿里巴巴的商業(yè)產(chǎn)品。這樣以來(lái)，可供銷(xiāo)售分析的客戶(hù)數(shù)據(jù)也就少之又少。而銷(xiāo)售的學(xué)習(xí)成本和溝通成本卻成倍提高了。

用戶(hù)畫(huà)像在這個(gè)產(chǎn)品中是否可以幫助銷(xiāo)售提升工作效率呢？

基于之前提到的B2B產(chǎn)品設(shè)計(jì)Persona推導(dǎo)流程，如果在產(chǎn)品設(shè)計(jì)之初，已對(duì)這10個(gè)商業(yè)產(chǎn)品做了商家畫(huà)像（設(shè)計(jì)出了前臺(tái)營(yíng)銷(xiāo)頁(yè)面）。此時(shí)，Persona就可以直接展現(xiàn)在對(duì)應(yīng)的售賣(mài)產(chǎn)品下方，給銷(xiāo)售做參考。銷(xiāo)售可以理解這是一個(gè)定性和定量，基于成功售賣(mài)的用戶(hù)真實(shí)數(shù)據(jù)在不斷迭代和優(yōu)化的典型用戶(hù)攻略：愿意購(gòu)買(mǎi)此產(chǎn)品的用戶(hù)都由什么內(nèi)外因影響而做下單決策，有哪方面相關(guān)問(wèn)題銷(xiāo)售需要在售賣(mài)時(shí)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行回答。這時(shí)，不管有多少個(gè)產(chǎn)品需要售賣(mài)，都可以快速幫助銷(xiāo)售理清思路，進(jìn)行對(duì)應(yīng)推薦。做到人人都是銷(xiāo)售…

一個(gè)清晰的用戶(hù)肖像幫助我們了解用戶(hù)真實(shí)現(xiàn)狀，一個(gè)有洞見(jiàn)的用戶(hù)畫(huà)像可以更的為設(shè)計(jì)師、銷(xiāo)售、市場(chǎng)、產(chǎn)品服務(wù)。

三、數(shù)據(jù)＋畫(huà)像＋直覺(jué)＝好的產(chǎn)品設(shè)計(jì)

調(diào)研顯示，大多數(shù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)1-4年更新Personas。B類(lèi)大型商業(yè)產(chǎn)品不可能持續(xù)高頻做Personas更新和業(yè)務(wù)調(diào)整。因?yàn)锽類(lèi)用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品穩(wěn)定性要求極高，一個(gè)小小的改變都可能會(huì)對(duì)公司造成不可挽回的損失。

很多互聯(lián)網(wǎng)公司在產(chǎn)品設(shè)計(jì)前期會(huì)通過(guò)快速上線，使用Google Analytics提取用戶(hù)信息制作Personas（類(lèi)似于1688的A+，udata線上數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品）。并通過(guò)持續(xù)提取和分析線上行為數(shù)據(jù)完善Personas，做產(chǎn)品和設(shè)計(jì)的優(yōu)化迭代。

數(shù)據(jù)和Personas相輔相成。Personas也可以幫助設(shè)計(jì)師分析數(shù)據(jù)，避免淹沒(méi)于數(shù)據(jù)大海。

例如，當(dāng)查看網(wǎng)站跳失率，我們很容易只關(guān)注全部來(lái)訪者查看了多少個(gè)頁(yè)面后的跳失率。但這個(gè)數(shù)據(jù)其實(shí)并不是非常有建設(shè)性。不同用戶(hù)從不同地方來(lái)到這個(gè)頁(yè)面，對(duì)于頁(yè)面有不同的期望。跳失率需要基于產(chǎn)品設(shè)計(jì)之初建立的Personas群組做逐個(gè)分析，才能發(fā)現(xiàn)更有意義的信息。

兩組不同用戶(hù)的Personas: A.每天通過(guò)郵件訂閱信息，點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)至新聞頁(yè)的忠實(shí)用戶(hù)老王；B.通過(guò)搜索關(guān)鍵詞來(lái)到新聞頁(yè)面的市場(chǎng)管理者小李。同是來(lái)到新聞list頁(yè)面，忠實(shí)用戶(hù)老王跳走了，這個(gè)情況是可以理解的。因?yàn)槲覀兛梢约僭O(shè)他已經(jīng)看完了所有的文章。而市場(chǎng)管理者小李跳走了，就需要分析原因：是否用戶(hù)搜索的關(guān)鍵詞和進(jìn)入頁(yè)面前的期待，與進(jìn)入頁(yè)面后所呈現(xiàn)的信息內(nèi)容不匹配。而這時(shí)我們應(yīng)該如何優(yōu)化設(shè)計(jì)？

以上，不被數(shù)據(jù)麻痹，不完全依賴(lài)用戶(hù)，不憑空臆想。三者平衡，創(chuàng)建一個(gè)有洞見(jiàn)的Persona讓好產(chǎn)品走的更遠(yuǎn)。

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