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基于角色的数据分析:定义+价值+方法论(原创)

网络整理 2019-10-04 01:27:33 作者:岁月更迭

企业基于目标角色进行数据分析,可启发性地揭示数据趋势并有效地获得用户洞察力。

基于角色的数据分析:定义+价值+方法论(原创)

许多企业在项目的初始构思和设计阶段会分析不同群体的角色特征,但在解决设计阶段的争论之后就将这些信息束之高阁。

但是,实践证明角色信息的应用能有效帮助企业进行长期维护。

具体来说,基于角色特征进行数据分析创建不同的用户分群不仅可以检查角色描述的用户特征与企业的真实访问者特征是否一致,还可以帮助企业发现用户的使用模式和行为趋势,相反,将所有访问者数据进行汇总将隐藏这些宝贵信息。

一、什么是角色?

角色是一个从某类有共同特征的用户群中抽象出来的虚构代表人物。企业应总结多个角色,以代表其网站或 APP 吸引的各种访问者(通常 3-7 个角色将覆盖大多数受众,而不会在你的用户类型中产生过于具体或宽泛的无效角色分类)。

理想情况下,这些用户原型应基于定性的用户研究,以更真实地概括用户的确切行为、背景、态度和需求。

此外,个人详细信息(如姓名、照片和特定背景叙述)应与性别、年龄、婚姻状况、职称、设备所有权和其他人口统计信息的描述相结合,以创建易于想象且相关的角色。

二、基于角色进行数据分析的价值

如果没有角色,企业很有可能创建适合所有用户的“一刀切”设计。

举个例子,在我们对电子商务企业的研究中,我们确定了 5 种不同类型的电子商务购物者,所有这些购物者都可以访问同一网站,但事实上他们期望的是不同级别的细节和产品信息类型。

再比如,即使是作为公司内部网包含的系统,也会有多种类型的用户访问它,所有这些用户都需要完成不同的目标和任务。

因此,如果企业不确定访问产品的用户组的各种特征,企业就无法设计具备每种类型用户所需关键元素可提供良好体验的产品。相反,企业往往最终会创建一个任何人都不太满意的产品。

设置角色的一个主要优势是帮助企业专注于围绕用户类型及其特定需求或行为的设计进行工作,并减少团队成员和利益相关者之间的争论。

围绕角色构建设计对话可创建更贴合实际的使用场景,并更容易理解受设计决策影响的用户。

同时,这些角色有助于建立一种验证而不是假设的文化,比如一旦团队对客户有共同的理解,企业就不需无休止地辩论“人”是否需要一个提议的功能,而是问“这将如何帮助安迪?”

三、如何进行基于角色的数据分析?

长期和大量的研究工作形成了对用户真实表现的了解,如果企业能持续利用角色来推动产品改进,那么投资回报会成倍增加。

通过角色建立细化的用户分群,将可以分析真实用户实际使用网站或应用程序的方式。同时,分析的结果不仅可以佐证在创建角色过程中所做的一些假设,还可以支持对创建的角色进行校对与细化。

此外,重新分析审视角色的方式相比用户访谈、日记研究和其他形式的密集用户研究更具可维护性。

在分析工具中创建基于角色的用户分群的关键步骤是确定分析工具的划分维度中包含用户的角色特征(如神策分析包含和支持自主创建多样化的用户分析维度)。

在阅读角色详细信息和用户的相关故事时,你必须将代表该特定用户组的特征与仅仅为了提供真实性而添加的特征分开。例如,某 SaaS 企业这样描述访问者大卫:

“大卫收到了企业每周发送的电子邮件简报,其中包含周一上午 10 点在办公室举行会议后立即使用新功能的提示。他使用Android 手机点击简报,并在下次会议之前有时间阅读一篇博文。”

在创建代表大卫的角色时,确切的时间可能过于详细,但在工作日访问该网站的用户与在周末访问该网站的用户之间的行为可能会有所不同,因此该信息需进行记录;

另外,他还是一名新闻通讯订阅者并且已经是该服务的客户这一事实也应该记录在内,以区分这些用户和那些仍在研究阶段并且可能只是了解软件及其功能的用户;

此外,角色的性别可能没有区别,就可以在创建代表性角色特征时将性别因素排除在外。

如上,一个虚构的 SaaS 公司的例子表明了不同的组织可能具有涵盖不同主题的角色。在此示例中,角色反映了 SaaS 公司所针对的一种用户类型。

值得强调的是,为了创建的用户分群有意义并且值得单独分析,从角色派生的分析维度一旦创建,就应该显示明显不同于其他产品访问者的用户行为,并且应该代表用户群体中相当大的一部分。

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