アイデア + ステップ + 方法、ユーザーポートレートをすばやく構築する方法を教える 3 つのステップ。

道を歩いているときに、曲線美のある体型、長く流れるような髪、繊細な顔立ち、白い肌、長い脚を持つ人がこちらに向かって歩いてくるのを見たら、あなたは間違いなく心の中で「わあ、なんて美しいの！」と驚くでしょう。もしあなたがこの美女に興味があり、彼女を追いかけたいのであれば、彼女を夕食に誘ったり、彼女の性格特性を理解するために遊びに行ったり、彼女の友人に彼女の興味や趣味について尋ねたりして、彼女を知るための方法を見つけるでしょう。この美女の外見と内面の資質を詳しく理解し、適切な時期だと感じたら、彼女に愛を告白し始めます。実は、美しい女性に愛を告白するまでの一連の流れは、その美しい女性の肖像画を描くことです。愛を告白する前に、あなたは間違いなくこの美女について次のような判断を下すでしょう。外見的には彼女は美人です。審査基準：曲線美、長く流れるような髪、繊細な顔立ち、白い肌、長い太もも内面は優しく、徳が高く、教養があり、好きなことは… 審査基準：声が優しく繊細、態度が上品、料理ができて、家事ができて、思いやりがあるなど。実際、製品を開発したり運用したりする場合のユーザープロファイリングにも、同じ原則と考え方が適用されます。前者は、1 人の人物の特性を記述するものです。製品運用中のユーザープロファイリングにおける唯一の違いは、人々のグループの特徴を記述する必要があることです。これは、グループの共通の特徴を絞り込むことです。簡単に言えば、ユーザーグループにラベルを付けることです。つまり、一言でまとめると、ユーザーポートレートとは、ユーザーにラベルを付けることです。もちろん、ユーザーポートレートを作成するということは、ユーザーにいくつかのラベルを付けるということだけではありません。美しい女性を追いかける前に、その女性を知る作業のようなものです。彼女の外見を判断する必要があり、彼女と交流したりコミュニケーションをとったり、彼女の親友に尋ねたりして、彼女の性格、趣味、ニーズを理解する必要があります。したがって、ユーザーポートレートを構築する際には、特定のアイデア、手順、方法に従う必要があります。 ユーザーポートレートのアイデア 先ほどの美しい女性の例で、私たちは内面と外面の両方から美人を判断しました。ユーザーポートレートを構築するというアイデアも、実はこの2つの側面に基づいています。ここでは、それらを明示的な肖像画と暗黙的な肖像画と呼び、具体的なアイデアはこれら 2 つの側面を中心に展開されます。 明示的なポートレート:ユーザーグループの特性を視覚的に説明します。ターゲットユーザーの年齢、性別、職業、地域、興味・趣味など 暗黙のポートレート:ユーザーの内部特性の詳細な説明。これには、ユーザーの製品使用目的、ユーザーの好み、ユーザーのニーズ、製品の使用シナリオ、製品の使用頻度などが含まれます。以下のアイデアを参考にしてください。

ユーザーポートレートを作成する手順 ユーザーポートレート作業全体を秩序正しくリズミカルに進めるために、ユーザーポートレートを、基本データの収集、分析とモデリング、結果の提示という 3 つのステップに分けることができます。

ステップ1: 基本データ収集 データはユーザーポートレートを作成するための中核的な基盤です。客観的なデータに基づいていないユーザーポートレートは不正なものです。基本的なデータ収集に関しては、まず列挙を通じてユーザーポートレートを構築するために必要な基本データをリストすることができます。具体的なアイデアは以下の通りです。

もちろん、上記のデータディメンションは比較的大きいため、ユーザーポートレートを構築するプロセスで、必要に応じて関連データが選別されます。基礎情報・データ収集段階では、一次情報と二次情報を通じて対応する基礎データを取得します。

これらの資料とデータは、次の 3 つのソースから取得されます。 ● 関連文献および研究報告●製品データの背景●アンケート調査およびユーザーインタビュー ステップ2: 分析モデリング ユーザーポートレートに必要な情報と基本データを収集した後、これらの情報を分析および処理し、重要な要素を抽出して、視覚化モデルを構築する必要があります。例えば、私たちが作っている製品が 95 歳以上のユーザーグループ向けである場合、95 歳以上のグループ全体の性格特性、行動の好みなどを理解する必要があります。検索を通じて、次の情報を取得できます。 ●企業シンクタンク「95 年代以降の展望: 新世代のソーシャル行動」 ● QQ Space 独占ビッグデータ「95 年代以降の新世代のソーシャルネットワーク嗜好に関するレポート」 ● Baidu「00 年代以降のユーザーのモバイルインターネット行動に関する洞察」 ●中国ビッグデータ産業観測「2015 年 95 年代以降のライフスタイル研究レポート」次に、これらのレポートを分析してキーワードを抽出し、次のように 95 年以降の世代全体のラベルを要約します。

コミュニティ製品のユーザープロファイリングを行う場合は、ユーザーレベルデータ、ユーザー行動データ、ユーザー貢献データなどのデータを通じて、対応するユーザーモデルを分析して構築できます。たとえば、K12 コミュニティのユーザー分布と需要モデルは次のようになります。

ユーザープロファイリングのプロセスにおける私たちの仕事の非常に重要な部分は、アンケート調査とユーザーインタビューであり、これはユーザーを理解するための非常に重要なチャネルです。アンケート調査とユーザーインタビューの考え方は以下の通りです。 1. アンケート調査

アンケート調査は目的を持った研究手法です。アンケートの設計レベルに関係なく、その背後には特定の研究目的がなければなりません。したがって、設計されるアンケートは、特定の研究目的に役立ちます。これは、アンケートを作成する前に心に留めておかなければならない概念です。アンケート調査は目的を持った研究・実践活動であるため、実践の理論的指導の観点から実施する必要がある。つまり、アンケートを設計する前に十分な理論的準備を行わなければならない。マクロレベルでは、次の2点が達成されるべきである。 1) あなたの研究テーマは何ですか? 2) アンケートを通じてどのような情報を得たいですか? アンケート調査で収集される情報は、不確かなユーザー情報、または背景データや文献からは見つけられない情報である必要があります。すでに確認されている情報や、背景や文献などから得られる情報については、アンケートによる調査を行う必要はありません。アンケート調査では、限られた質問で貴重な情報を得る必要があるため、アンケートの設計は比較的奥が深いテーマです。アンケートの設計には、特定のアイデア、方法、テクニックが必要です。詳細については、インターネットでアンケートの設計方法を参照できます。 2. ユーザーインタビュー 運用業務では、運用担当者は「ユーザーが何を考えているのか」や「ユーザーが何をするのか」を研究することがよくあります。多くの場合、ユーザー調査では、このような問題を調査する方法としてユーザーインタビューを選択します。具体的な手順は次のとおりです。

インタビュー結果の分析では、一般的にキーワード抽出法が採用されています。つまり、各ユーザーの各質問に対するフィードバックに基づいてキーワードを抽出し、その後、すべてのインタビュー対象者からフィードバックされた共通のキーワードをまとめます。具体的な考え方は次のとおりです。

たとえば、オンライン教育（K12分野）のコミュニティユーザーのインタビュー結果からキーワードを抽出します。

ステップ3: ポートレートプレゼンテーション 先ほど、ユーザーポートレートとは、明示的なポートレートと暗黙的なポートレートという 2 つの側面から対象ユーザーグループを分類するものであると述べました。したがって、ユーザーポートレート全体のプレゼンテーションも、この 2 つの側面から行う必要があります。引き続き、オンライン教育 (K12 分野) コミュニティを例として使用します (部分的なコンテンツ): パート I: 主要な特性

パート II: 隠された特性

もちろん、ユーザーポートレートを作成する目的は、ユーザーを完全に理解し、製品の設計と操作の参考を提供することです。したがって、製品を初めて使用する場合は、ユーザーポートレートがユーザーを理解するための最良の方法です。さらに、ユーザーポートレートの構築は、運用計画と運用戦略の策定に役立つ必要があります。作成したユーザーポートレートが製品設計の指針になったり、運用計画と戦略の策定の参考になったりしない場合は、そのユーザーポートレートは失敗に終わるでしょう。したがって、リーダーからユーザーポートレートの作成を担当するように依頼された場合、特定のユーザーポートレートを作成した後、ユーザーポートレートの結論に基づいて具体的な運用上の提案やアイデアを提示できる必要があります。

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