啥是用戶畫像，今天蘭亭妙微UI設(shè)計公司帶大家深入了解

想做成這件事，得先理解用戶畫像是啥。

用戶畫像是結(jié)合用戶的社會屬性、生活習慣、消費行為等等信息抽象出來的標簽化合集。咱們要通分析用戶的背景、行為場景、特征、性格等等猜出用戶需要啥，咱們應(yīng)該做啥功能。

1. 比如說你發(fā)現(xiàn)網(wǎng)戀搭子經(jīng)常玩妲己、小喬、王昭君這樣的英雄，那咱可以猜測這人大概是女孩，要是和你打游戲天天玩的不是蘭陵王就是關(guān)羽、廉頗，那我建議你謹慎。
2. 然后你還發(fā)現(xiàn)她經(jīng)常在月初買新皮膚，通過這個表現(xiàn)可猜測她大概是個家庭條件還不錯的大學生。（因為大學生多數(shù)都是月初領(lǐng)低保。牛馬都是月中領(lǐng)低保。）
3. 通過對她各項特征進行總結(jié)、猜測，然后再利用其表現(xiàn)轉(zhuǎn)化為對企業(yè)（項目）有價值的內(nèi)容。直白點說怎么針對你，騙走你兜里的錢。
4. 有伙伴可能說：了解用戶不是為了更好的服務(wù)用戶么？其實你這么說也沒毛病，但咱服務(wù)好用戶最終目的是啥？還不是為了轉(zhuǎn)化企業(yè)價值？
5. 回到你網(wǎng)戀妹妹這件事來總結(jié)：因為她總玩軟輔，月初購買皮膚，所有推測她大概是妹妹，且還在上大學。對于這樣的搭子你能想出什么策略呢？1.一起玩的時候不能罵她。2.要保護好，多夸她，提供情緒價值。3.巴拉巴拉……
6. 如果你是和兄弟一起玩聯(lián)盟你會怎么說。兒子！爸爸亞索（英雄）玩的賊 6。
7. 為啥你對妹妹和兄弟的態(tài)度這么不一樣？這就是通過畫像區(qū)分人群，針對不同人采用不同策略。那么在設(shè)計過程中也是一樣的。咱們要考慮不同用戶要如何下菜碟。

基礎(chǔ)概念曉得了以后咱進階一下。用戶畫像、用戶角色、用戶屬性的不同和相通之處。

用戶畫像

1. 對用戶的全面描述，包含用戶的基本信息、行為習慣、需求、痛點等等。大家會常提的基本是：人口統(tǒng)計信息（年齡、性別、職業(yè)等等）行為特征（使用習慣、購買行為等）心理特征（興趣愛好、價值觀等等）都在其中
2. 咱們通過以上這么多內(nèi)容去給用戶分類，讓人群劃分更加具象。比如說王者、大師、白銀、廢鐵等級的劃分，就屬于咱們看得到的用戶分類（依據(jù)操作水平）。同理到設(shè)計中大咱們常常分為粘性用戶、忠誠用戶、潛在用戶等等。這些都屬于理解了用戶基本信息后的進一步細化（分層）。分層以后更容易匹配旗鼓相當?shù)膶κ?，如果不通過畫像分層會怎樣？你想想如果你一個廢鐵水平每天匹配到我這個王者，你是啥心情？可能玩著沒兩天你覺得被虐的太慘了沒意思，退游了。我覺得每天虐菜好沒意思，退游了。

用戶角色

1. 基于用戶畫像創(chuàng)建的虛構(gòu)人物角色代表特定類型用戶，用來幫助團隊更好地理解用戶需求和設(shè)計產(chǎn)品。
2. 比如說“搬磚的設(shè)計師”、“摸魚的領(lǐng)導”等，角色背景（職業(yè)、生活方式等），角色目標（使用產(chǎn)品的目的），角色痛點（在使用過程中遇到的問題）
3. 很多聰明小明可能就問了：“我就是這么做的啊，為啥他們總說一眼假？”你那玩意是不是真的你自己沒數(shù)么？這個男人叫小帥，他干了啥干了啥，那個女人叫小美她怎么怎么樣了。
4. 演示一下我所篩選的諸多作品中大家畫像都是咋寫的：小美、女、24 歲、職場白領(lǐng)、膚白貌美大長腿、愛購物、喜歡鮮花、愛浪漫。瞧瞧你的用戶畫像是不是這樣寫的？看起來這個畫像好像沒啥毛病，可是女孩子都是膚白貌美大長腿啊，都喜歡購物啊，都喜歡花啊！就算不做畫像也能想到這些，這種類型的畫像用在哪個產(chǎn)品里好像都合適。咱就是說這畫像有和沒有不就是沒啥區(qū)別么？這個話說了和沒說有啥區(qū)別呢？為啥一眼假？因為大家做畫像總是有種廢話文學的趕腳，正所謂“十年磨一劍，五年磨半截”“聽君一席話，如聽一席話”
5. 用戶角色得是看起來真實的常態(tài)的人，是眾多用戶行為的縮影，從真實用戶中提取出來的。這個虛擬人物的特征一定是非常全面的，需要包含他的介紹、個人信息、工作信息、性格特點等等，要把它理解為一個真實的人。
6. 有伙伴通過用戶畫像輸出的用戶狀態(tài)是這樣的：”小美很抑郁很孤獨，小帥也很孤獨吧啦吧啦...“大哥？這就編的離譜，難道用了你的 APP 就不抑郁不孤獨了？這就好比你去看醫(yī)生不能只說：“我難受”你要說清楚具體咋不舒服，哪不舒服。你啥癥狀也不說就只說難受，你讓醫(yī)生咋辦？
7. 總結(jié)：畫像要真實的、常態(tài)的、痛點和需求表現(xiàn)不能泛泛，要具體。

用戶屬性

1. 描述用戶特征的具體指標，通常是量化的。
2. 基本信息（如年齡、性別、地區(qū)）、行為數(shù)據(jù)（如訪問頻率、購買金額）、偏好設(shè)置（如喜歡的產(chǎn)品類型、使用的設(shè)備）大家可能會覺得用戶屬性和用戶畫像有點區(qū)分不開，沒關(guān)系，就理解為他是用戶畫像附屬內(nèi)的的小弟就行了。

總結(jié)：用戶畫像是對用戶的全面描述，用戶角色是虛構(gòu)的代表性用戶，用戶屬性是用戶群體的可量化特征。三者相輔相成，有助于更好地理解和滿足用戶需求

咱們咋利用畫像中的信息？

帽子叔叔用來審問你的畫像和你電商產(chǎn)品的畫像那肯定不一樣的嘛～不同的企業(yè)對于不同的“嫌疑人”要觀察的點自然也不一樣。

不同維度下咱們能利用畫像干啥？以下內(nèi)容僅作為切入點幫助大家理解。

你買直升機么

基于人口統(tǒng)計特征分類

1. 關(guān)注的內(nèi)容就是：年齡、性別、職業(yè)、收入水平、教育背景等。
2. 平時拼夕夕給你推薦直升機么？為啥不給你推薦？是因為你不喜歡嗎？這就是電商平臺的個性化推薦，他們會根據(jù)的的年齡和性別、收入不同推薦不同類型的商品，拼夕夕可能不是很相信你小小年紀買得起直升機。
3. 再比如基于用戶畫像的設(shè)計的千人千面，設(shè)計不同的首頁布局和推薦模塊，以適應(yīng)不同用戶群體的偏好。

基于行為特征分類

1. 包含內(nèi)容：購買頻率、使用時長、訪問渠道、互動方式等。
2. 如果你經(jīng)常剁手平臺就猛猛給你推新品就行了，反正你會買。如果是低頻用戶呢？多展示一些用戶好評激勵你進行購買。
3. 時間短就給你推修驢蹄子、鍛刀大賽、荒野生存、美女擦邊。在頁面表現(xiàn)上來說如果使用時間長，那咱就可以考慮用什么樣的形式打廣告不會強打斷用戶，因為長時間使用的用戶粘性應(yīng)該比較高，比較能容忍，那就設(shè)計一些植入，例如說某音的小窗廣告入口設(shè)計。如果時間短那設(shè)計要考慮怎么通過設(shè)計吸引，比如說更有趣的彩蛋、點贊觸發(fā)感強化等等不多舉例了。
4. 對于活躍用戶，可以使用動態(tài)更新的內(nèi)容卡片，顯示最新消息和互動。對于不太活躍的用戶，我就使用靜態(tài)展示，突出重要通知和精選內(nèi)容，幫助他們快速了解最新動態(tài)。

基于心理特征分類

1. 興趣愛好、價值觀、生活態(tài)度、個性特征等。
2. 你喜歡刺激喜歡挑戰(zhàn)不可能，那咱們做設(shè)計時可以這樣搞，給用戶設(shè)置目標，例如 7 日打卡、例各項比賽 pk、等等，不服輸是吧？好！給你匹配氪金大佬天天虐你、嘲諷你，你能忍么？忍不了你會咋辦？充錢你能變得更強！

基于生命周期階段分類

1. 潛在用戶、首次用戶、活躍用戶、流失用戶等。
2. 針對不同生命周期階段的用戶（如新用戶和老用戶），SaaS 產(chǎn)品可以提供不同的引導策略。為新用戶設(shè)計詳細的入門指導和工具提示，而為老用戶提供高級功能的使用技巧和更新通知。

上面這些你有沒有種似曾相識的感覺？你是不是也想到過這些？其實很多設(shè)計師在潛移默化受用戶畫像影響，基本上咱們每一個設(shè)計點都可以回溯到用戶畫像中，說人話就是你這啥這樣設(shè)計基本都可以在畫像中找到依據(jù)。為啥你的畫像做不好，設(shè)計做不好呢？只不過是大家沒認真思考過推導過程，產(chǎn)品說是咱做啥。大家可以嘗試把以前做過的功能回推一下，想一想你的設(shè)計是在滿足用戶的什么需求，她的需求能對應(yīng)到以上提到的哪一個分類里面。

打標簽

用戶畫像就是在打標簽

請用最簡單的詞匯概括你女票們，你會想到哪些詞匯？“膚白貌美”“優(yōu)雅”“前凸后翹”“博學多識”“善解人意”“熬夜冠軍”“抬杠運動員”“吃貨”“可愛”“獨立思考”等等，凡是你想到的詞匯都可以理解為是你為她打的標簽，這就是你將女票變成了一個標簽合集。

這些小標簽咱們還可以繼續(xù)做分類（把小標簽歸到大分類中），比如說“膚白貌美”“前凸后翹”可以歸類到“外貌”，形成一個具體的合集。

父子關(guān)系

關(guān)于標簽分類：

比如說你、你女票、你老公、你女票的男朋友、你們四個可以劃分為“男”“女”大分類中，同時還可以歸屬于一個更大標簽“人”中。咱們都是在某些合集和歸類之里。無非是大合集小合集的關(guān)系。

那么針對不同合集采用不同策略。

比如剛才被氪金大佬虐殺的你，為啥他不虐別人只虐你？你就沒有問題嗎？你的問題可能是因為你同時具備“不服輸”標簽和“多金”標簽，所以系統(tǒng)才會匹配這樣的人給你上壓力。因為你是個不服輸?shù)母F×給你上多大的壓力你也不充錢啊！所以在系統(tǒng)層面上你可能同時具備兩個標簽才會給你推大佬。

1. 在做畫像時也一定要注意，有時用戶給咱們的信息不見的準確，需要通過用戶行為進行判斷。你的網(wǎng)戀對象一定是異性嗎？不一定吧？之前我玩一款游戲叫《哈利波特》注冊的就是女號，為啥我要注冊女號？因為我想住女生宿舍，可住進以后發(fā)現(xiàn)室友都是頂著女號的摳腳大漢??！那系統(tǒng)怎么判斷你是男還是女？如果這個人天天去競技場打 PK，那大概可以判斷是老爺們，如果說這人不修煉技術(shù)，天天在游戲里搞換裝、參加舞會，那這個人大概了就是女的。
2. 舉例子來說，曾有一段時間，淘寶每天給我推薦漂亮小裙子、絲襪、性感內(nèi)衣。這什么會這樣？有可能是那一段時間我買的衣服都比較中性，一時之間系統(tǒng)對我的性別產(chǎn)生了質(zhì)疑，所以試探性推薦來看我的狀態(tài)，進而判斷我的性別。

雖說設(shè)計師對標簽這個姿勢不需要掌握那么深，但多知道點總不會錯。

1. 你知道你公司的用戶的標簽是什么嗎？
2. 你知道這些標簽怎么來的么？
3. 標簽背后的用戶行為是什么？
4. 標簽 A 和標簽 B 同時存在時會有啥不同的化學反應(yīng)？
5. 大家都在談“用戶分層”那么你們怎么定義忠誠用戶的？他的特性是什么？當然了，這些其實更多的是產(chǎn)品層面的事情，但是如果你一點也說不上來，我只能說你根本不懂用戶。

咱們繼續(xù)八卦一下標簽分類的事

標簽可分為。靜態(tài)標簽、動態(tài)標簽、預測標簽

靜態(tài)標簽

靜態(tài)標簽

用戶主動提供的數(shù)據(jù)，或者你通過手段獲取的數(shù)據(jù)，一般來說是用戶不咋變的信息，姓名、性別、年齡、身高、體重、職業(yè)、興趣愛好、情感狀態(tài)、所在地區(qū)、設(shè)備信息、手機號等等。大概率不會變的信息，總不會今天你是男，明天變成女吧？靜態(tài)標簽主要用來了解咱們用戶的基礎(chǔ)需求。

動態(tài)標簽

動態(tài)標簽

動態(tài)嘛，他是會變的，這些標簽是有保質(zhì)期的，需要咱們定期地更新來保證標簽的有效性。比如說用戶的網(wǎng)絡(luò)信息，他的上網(wǎng)時長、啥時候上網(wǎng)。比如說用戶的使用習慣，她的頻次、使用時長、使用時間段、是用的移動還是 PC、關(guān)閉和打開的頻次間隔。比如說用戶行為，她的購物習慣是啥，價格、品質(zhì)、頻率、風格傾向是運動還是職場？品牌傾向是啥、復購率是多少、支付方式是啥，她的瀏覽習慣是啥？首頁詳情頁停留多久，是精準搜索還是模糊等等，這里就不舉例子來說了。

總之這些都是就近發(fā)生的具備有很多的不確定性的事兒。

預測標簽

她的興趣點、關(guān)注點、潛在需求等等，是咱們通過某種特定規(guī)則猜出來的。

比如說你閨蜜是一個漂亮妹妹，情緒穩(wěn)定，平時也不介入你的情感生活（靜態(tài)標簽：女、情緒穩(wěn)定、無男友）但在某次你和她吐槽你男票時她情緒變得無比激動痛罵渣男并極力勸你分手?。▌討B(tài)標簽：情緒激動、強烈反應(yīng)、關(guān)心朋友）那你會不會懷疑她想搞定你男票？（預測標簽：對你男朋友的潛在興趣、對感情的需求）靜態(tài)標簽為我們提供了閨蜜的基本信息，動態(tài)標簽反映了她在特定情境下的行為變化，預測標簽則對她的潛在需求和動機進行了推測。這種分析能夠幫助我們更好地理解她的行為和可能的心理狀態(tài)。（故事胡編的、如有雷同純屬巧合）

數(shù)據(jù)的角度進一步的對這些標簽做切分又可以分成很多種。

事實標簽、模型標簽、預測標簽

事實標簽

事實標簽（你的歷史過往）

事實標簽就是真實的，具體的事，其中也就是姓名啦、年齡啦、生日啦、居住地啥的等等，當然其中還包含購買記錄、瀏覽記錄。這些都是真實在用戶身上生效的事。舉例子來說你的女票問你談過幾個女朋友，你們都交往了多久，分手原因是啥等等，這就屬于在調(diào)取你的過往事實標簽。

模型標簽

模型標簽（你當下都在干啥）

對用戶的歷史數(shù)據(jù)分析得出的特征描述，它反映了用戶的行為模式、興趣和偏好，模型標簽屬于是對你的多個真實行為做了一個組合，屬進一步提純。還是繼續(xù)說你女票詢問你的事，她得出的答案如果是這樣的。

交往歷史:

之前的女朋友數(shù)量：8

平均交往時長:6 個月

分手原因：沒新鮮感、沒感覺、發(fā)現(xiàn)她有問題等

行為模式:是否在社交媒體上頻繁展示與不同女性的互動：你經(jīng)常給美女點贊。

是否有同時與多位女性交往的記錄：你和多個妹妹聊天

情感態(tài)度:

對待感情的態(tài)度：曾玩弄感情

對女性的評價和態(tài)：貶低、物化女性

結(jié)合以上你的事實標簽得出模型標簽：渣男！??！

通過對用戶標簽的整合，描述用戶的當前特征和行為模式。

預測標簽

預測標簽（你未來會干啥）

預測標簽是基于模型標簽生成的未來行為預測，試圖預測你未來可能的興趣或行為。

利用模型標簽和機器學習算法，預測用戶未來可能感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)。集合以上的事實標簽和模型標簽不難預測了吧？那就是你遇到了新妹妹還是會出軌。

三者關(guān)系

在舉個例子說一下三種標簽的關(guān)系。

1. 事實標簽（真實的事）你，18 歲，女，上海，購買記錄：買了 5 件短裙。瀏覽記錄：瀏覽了多個香水和時尚配飾
2. 模型標簽（對你多個標簽的歸類）興趣類別：時尚愛好者行為類型：高頻購買者消費習慣：傾向于購買時尚相關(guān)產(chǎn)品
3. 預測標簽（對你的猜測）可能感興趣的產(chǎn)品健身器材（如連衣裙、潮流外套）健身課程（如手袋、珠寶）流失概率：低（因為你是高頻購買者，表明對平臺的忠誠度高）可能的情感狀態(tài)：可能談戀愛（基于購買性感內(nèi)衣和超短裙的行為推測）

估計很多伙伴公司連畫像都沒有吧？就算有可能你也沒看過，很多設(shè)計師在設(shè)計過程中大多時候全靠意淫。雖然很多公司都沒有這些東西，可咱出去找工作面試官就非要問，你說說這不就是欺負老實人嗎！就是欺負你啊，能怎樣？把上面內(nèi)容吃透就不怕問了！

把該科普的科普完，這下大家應(yīng)該能更好的理解用戶畫像有啥用了。

更好的理解用戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、精準市場營銷、提高用戶留存率、支持決策制定等等。

畫像有啥用 ？

1. 用戶畫像能幫咱們深入理解用戶需求、動機和痛點“我兒子賊宅，總讓我?guī)э垼趺雌疲?rdquo;你會不會想到小葵花課堂開課啦！孩子不聽話打一頓就好了～。但是如果你發(fā)現(xiàn)這個發(fā)帖人的標簽里有“男/大學生”你又當如何？
2. 針對性設(shè)計：這位男大學生的需求是啥？我不想給“兒子”帶飯。痛點是啥？可能是考慮到大家的情感關(guān)系。那如何破？
3. 方案一：他也在寢室里宅不出去，看誰先餓死。
4. 方案二：建議他也拜一位義父，讓義父給全寢室?guī)А?/li>
5. 這就是咱們根據(jù)用戶畫像得出的針對性方設(shè)計案咯～

通過分析用戶畫像，團隊可以確定哪些功能對目標用戶最重要，從而合理安排開發(fā)優(yōu)先級。

王二狗、李鐵蛋、張鐵頭都是你的曖昧對象（Tui～渣男）其中你更喜歡李鐵蛋一些，你現(xiàn)在想出去約會，請問在王二狗、李鐵蛋、張鐵頭和劉亦菲中你會和誰去約會？？一定是李鐵蛋吧？因為她是你的目標用戶啊，其次可能是王二狗和張鐵頭。你會選擇劉亦菲么？當然不會，因為她并不在你的用戶畫像以內(nèi)，更重要的是那是我老婆。

自己看吧

用戶畫像幫助企業(yè)識別和細分目標市場，使營銷活動更具針對性和有效性。

有了用戶畫像，運營不用再擔心廣告像石沉大海。比如，你喜歡貓，用戶畫像就會告訴商家“嘿，這位朋友可能需要貓糧！”然后你的購物頁面上就會出現(xiàn)各種貓咪用品，簡直比你媽還懂你。

根據(jù)用戶畫像提供個性化的服務(wù)和內(nèi)容，增強用戶的黏性和忠誠度。

1. 了解用戶的需求和痛點后，企業(yè)可以主動進行溝通和服務(wù)，提升用戶體驗。通過用戶畫像優(yōu)化產(chǎn)品，讓企業(yè)知道該改進什么或者增加哪些新功能。甚至連客服都能更貼心，因為他們已經(jīng)提前知道你可能需要什么幫助。
2. 比如說你是賣水果的，忽然發(fā)現(xiàn)有一批活躍用戶的活躍度降低了，那得聯(lián)系一下這批活躍用戶，為啥最近不買水果了？其中有人一個說：哎～你家的水果有壞果。那此時你應(yīng)該怎么做？先去查那批水果還有哪些人購買了，是不是他們都活躍度下降了。沒下降？那不管他了，但是那些很在意這件事的人呢？給他道歉、補償、或者其他的舉措。（別罵我是奸商哈～我不賣水果，只是借這個例子給大家說一下他以通過標簽劃分做出不一樣的策略）

通過分析用戶的行為、興趣和需求，幫助企業(yè)精準了解用戶到底是誰，喜歡什么，甚至還可能預測他們下一步會做什么。說白了，就是讓企業(yè)從“蒙著眼睛射箭”變成“開著瞄準鏡打靶”。請看下面的圖形化總結(jié)，方便大家更直觀理解標簽?zāi)Ｐ汀?/p>

說實話，用戶畫像的執(zhí)行體系太大了，給用戶打標簽怎么標記才是合理的？用戶的級別到底怎么劃分？和你聊一次天算舔狗，還是聊十次算舔狗？今天他和我聊天了，我標記他是舔狗，如果明天不聊了怎么算？基于用戶當前的標簽?zāi)懿荒苎苌龈嗟牟僮鲌鼍?？這些場景是否真的成立？其中的彎彎繞繞實在是太多了，今天說的內(nèi)容不一定能完全與你的畫像匹配，大家得根據(jù)自身業(yè)務(wù)去搞。

可以根據(jù)這個圖來安排你的腦圖

以上差不多說完了關(guān)于用戶畫像的作用和模型的建立，在簡單的說一說畫像方法吧

首先咱們?yōu)樯兑鲇脩舢嬒瘢?/p>

1. 你都還沒餓，你會想吃大餐么？大概不會，如果要做畫像應(yīng)該是遇到了某些問題需解決。而且這個問題是貼合實際業(yè)務(wù)的、涉及到利益的，不然也沒必要解決不是嗎？
2. 畫像的出發(fā)點要結(jié)合實際業(yè)務(wù)訴求、企業(yè)效益掛鉤才有用。

其次你有對業(yè)務(wù)做梳理嗎？你要針對誰做畫像？對什么業(yè)務(wù)板塊做畫像？

1. 你的業(yè)務(wù)目標是啥？想要達成什么樣的目標？是挽留分手？還是帶她看你家貓后空翻？還是準備求婚？
2. 你這次的目標是針對誰的？是女朋友 1 號？還是 2 號？還是 3 號？你一定會有一個劃分。是潛在用戶？還是流失用戶？還是誰？咱們要劃分清楚你要針對的用戶群體是誰。

如果以上的內(nèi)容你都想清楚了，那針對你的業(yè)務(wù)目標、用戶群體你需要提取哪些數(shù)據(jù)呢？你想要得到啥信息呢？

獲取信息方式

1. 數(shù)據(jù)埋點定性畫像、定量畫像、定性+定量畫像（訪談、問卷、焦點小組、AB 測）
2. 用研體系就過于龐大，沒辦法和用戶畫像同時展開說，想要了解用研的伙伴可以移步我的其他文章，后續(xù)會逐步為大家補充其他的用研方法。

你需要的數(shù)據(jù)都分布在哪？

靜態(tài)數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)、預測數(shù)據(jù)

以上的信息全都做完了，那考慮一下咱們針對這些數(shù)據(jù)能做出什么樣的分析，你是不是會推測出新的標簽，或者有新的歸類，是不是能把用戶分層做的更加細致。

最后舉個畫像例子大家瀏覽一下吧

點明主題 ，用戶畫像的目的是在于想了解用戶的使用場景與其依賴的功能有哪些。（潛在意思是俺要在這些高度依賴功能中找問題。）

桌面研究數(shù)據(jù) 、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、問卷數(shù)據(jù)合集，形成畫像角色標簽合集。

對某類人中的典型用戶跟蹤總結(jié) ，其中包含個人屬性、生活方式、社會屬性、家庭屬性等等。

用戶角色拆解 ，使用車輛的用戶分別都有誰，他們的核心訴求都是啥。

 

列出在不同屬性作用下的用車場景以及功能 。

總結(jié)畫像能帶來的切入點在哪里：

針對前面分析的內(nèi)容判斷出結(jié)果，我們應(yīng)該在哪里找到設(shè)計切入點。（其實這個畫像也是我編的，全都是桌面研究搞來的數(shù)據(jù)，但是你瞅瞅是不是相對來說比你那個靠譜一些？）

最后的最后～腦圖串聯(lián)一下知識點～

轉(zhuǎn)載：優(yōu)設(shè)

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