好的产品不是设计出来的，而是和用户一起共创出来的，对用户的了解程度，很大程度上会决定产品的好坏。这就带出今天要讨论的话题-用户研究。
用户研究的目的一方面是通过研究目标用户的行为、特征、需求及心理满意度，设计出更好满足用户需要，更优用户体验的产品，为目标用户带来更大的价值。另一方面是通过对用户的研究更好的融合企业商业模式、服务方式、策略重点、盈利模式，从而实现企业价值最大化。总结来说用户研究的核心价值是在产品发展的全生命周期里，根据具体发展需要，研究大小用户群体的行为特点与底层机制，给出专业洞见与可落地建议。
用户研究的主要产出都是围绕用户来做的，主要包含态度偏好、行为、体验/评价、需求、认知、情感6个部分。
用户研究的维度
根据用户研究方法采用定量与定性、观点与行为四个维度制作一张图，方便理解。
先看横坐标定性和定量，定性偏主观描述，运用分析、归纳、概括等方法认识事物本质。主要是解决研究对象“有没有”、“是不是”、“是什么”的问题，如身材较高、体重适中、成绩很好等。定量是用数字和相应度量单位来表述，解决“有多少”、“多重要”等问题，如身高186cm、体重65Kg、成绩99分。定性与定量要配合使用。
再看纵坐标的观点和行为，观点是用户表达出来的，如“我觉得这个产品红色好看”；行为是用户表现出来的，如“说的是这个产品红色好看，但是真正下单的时候却买了黑色。
不同阶段、不同对象、不同目标要选择合适的研究方法。
比如从0到1设计产品，了解目标用户更多的是使用用户调研和问卷测试。
小批量阶段响应用户反馈，深度挖掘用户问题更多的是使用用户调研和现场测试。
产品上市一段时间，产品持续优化，发现新的用户需求阶段更多的是使用现场测试和数据分析。
如何搭建用户画像
通常来讲用户画像概念有两类，一类是User Persona，一类是User Profile。
用户画像（User Persona）
Persona是集合了真实用户典型需求与特征的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型，帮助产品经理和设计师理解用户的真实需求和使用场景，始终围绕着典型用户的核心诉求点进行设计和开发。
Persona关键信息点主要有：角色类型（事后归纳）、人口属性、人物素描（生活场景、产品场景还原）、核心诉求、关键行为、对标竞品、品牌＆触媒、角色照片、价值宣言。
搭建用户画像（User Persona）可分如下步骤：
1、明确目标，选定人群构建雏形画像
首先要明确画像目标，不同的目标在收集信息时有所差异，进而影响最终得到的画像结果，明确目标后，找到对应的目标人群。
2、准备访谈提纲，进行用户访谈
用户画像访谈提纲包括：甄别暖场欢迎语、用户基本生活、用户产品接触历程、日常使用场景、使用体验与评价（本品/竞品）、未被满足需求与痛点、意见建议。
3、整理信息，抽象模式，建立画像
信息搜集完成后首先要进行人群聚类，归纳人群共性，总结细分人群个性模式。接下来要完善故事，以1-2个样本为模型组织故事，以其他同类样本校验，补充情感化、隐性内容。最后注意检查客观性，是否达成团队共识，是否某样本是个例，是否建立同理心对产品有帮助。
需要注意的是：
- 方法作为参考，重要的是根据自己公司业务的实际情况，制作对自己业务有效的用户画像。
- 确定画像优先级，一个产品最好不要超过3个用户角色，结合人群基数、竞争优势。业务规划、项目ROI等维度去评估重要程度，定义好主要角色、次要角色、补充角色等
- 画像建立后，随着时间推移，根据实际数据进行定量法验证，补充修正更多维度信息。
如果把Persona（用户画像）拆开来看，Persona有几个基本要素：
P-基本性（Primary）:用户角色是否基于对真实用户的情景访谈。
E-同理性（Empathy）：用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否能引起同理心。
R-真实性（Realistic）:对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物。
S-独特性（Singular）：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。
O-目标性（Objectives）：该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标。
N-数量性（Number）:用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色。
A-应用性（Applicable）:设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策。
我们可以根据以上不同的要素全面客观验证建立的用户画像。
用户画像（User Profile）
User Profile是用户信息标签化，通过收集用户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度数据，进而对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息，从而抽象出一个用户的信息全貌。相比User Persona，它更侧重于数据挖掘、标签体系搭建。
用户画像（User Profile）构建步骤如下：
1、数据挖掘
2、确定标签
给用户“打标签”是构建用户画像最核心的部分。不同受众，不同产品，不同目的，给用户的标签各有侧重，具体问题具体分析。
3、数据建模
数据建模就是给用户行为标签赋予权重。比如根据用户行为深入程度来添加权重，用户购买的权重为1，用户收藏为0.8，用户仅仅浏览记为0.7。
举例：
4、用户画像
通过对用户进行数据建模，为用户打上标签，再按照标签分类或者进行大数据统计。进一步了解用户，建立正确的产品决策。
此部分涉及到技术部分，比如数据建模、埋点、数据清洗等内容，实际工作中产品经理设定好目标，剩下的就多与技术人员沟通。
用户研究常用方法
常用的用户研究方法如下图：
介绍相关方法的公开资料有很多，大家可以自行了解。总之一句话，不同受众，不同产品，不同目的，选择不同的方法，做到对项目快速有效才是最重要的。如果你对哪种方法特别感兴趣，欢迎与我交流，共同学习。
PS:最后针对这个话题补充一些相关的延伸，方便全面理解。
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梁宁老师有一套经典的用户画像：在这套用户画像里，有三个核心角色，叫大明、笨笨和小闲。
大明用户对自己的需求非常了解、非常清晰。比如男人买3C产品极其简单，他要干的事情就是两件：一、搜索自己要的；二、比价格。因为他对自己主动要找的东西是非常清晰的。京东其实就是定位于服务大明的。
笨笨用户就是我有大概的需求，但是还没有那么明确。比如女孩买裙子，她们不是要有效率地、快速地找到自己要的东西，而是想东看看、西看看，看看有什么她不知道的，有什么她没见过的，最后买的东西和她最初想要的东西有可能就不相关，这就是笨笨用户。淘宝服务笨笨，没什么事你就上来逛吧，有层出不穷的东西给你看。
小闲用户就是我没有消费需求，我就是来打发时间的。腾讯系的大部分产品就是服务小闲，闲着没事的时候，刷刷朋友圈，玩玩游戏打发时间。
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工具：用户聚焦图
用户聚焦图是用多维度再聚焦客户的工具，维度可分为通用维度和个性化维度两种。其中，通用维度指的是对于所有行业或者客户都可用的，个性化维度指的是跟行业或者客户相关的，有特点的维度。
比如：
地域：一线城市，二线城市，三四线城市，农村乡镇
年龄：0-7，8-17，18-22，23-35，36-50，51-60，61及以上
职业：行政人员，销售人员，设计人员，私营业主，技术工程师，高管人员等
场景：居家生活，户外交通，工作空间，商务活动，娱乐休闲，咖啡馆等
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