產品中如何創建“用戶模型”
當你產品到達一定規模的時候，你可以通過根據自身用戶數據，來完善我上面提到的流程，建立出符合標準的用戶模型；然后去作出判斷，那個時候，你的產品模型就比較合適了。
當你產品到達一定規模的時候，你可以通過根據自身用戶數據，來完善我上面提到的流程，建立出符合標準的用戶模型；然后去作出判斷，那個時候，你的產品模型就比較合適了。
從我自己的角度，一開始做用戶模型的時候，那個是從0到1做一個交易平臺，跨境交易。當時主要是對于使用場景不太熟悉，所以創建多個用戶模型，之前有個理論，當你想出16-17個用戶模型的時候，實際上你是涵蓋了所有的用戶。這點我還沒有實踐過，也沒有數據支撐，但是我做了用戶模型后，對于自己的幫助和本身產品的理解還是蠻到位的。所以，今天和大家討論一下，如何創建用戶模型。
用戶模型的意義
先討論一下用戶模型的意義。
我剛才舉的例子，并不是說，用戶模型只在從0到1的產品中有用，用戶模型實質上是貫穿整個產品始終的。從0到1，可能需要解決的是用戶的需求。這個時候可能更多是產品經理通過一種科學的思維模型，以及自身對于用戶和行業的把握，乃至一些研究機構的相關數據（我當初就去趴了十幾家網站，包括中國邊境所發布的一些數據去創建用戶模型的），自己創建用戶模型的。
而當你的產品上線，可能會根據現有的用戶，去逐步匹配你的用戶模型。在這個過程中，可能是去修正你的用戶模型，也有可能是根據你的用戶模型，去修正你的產品形態及產品問題。這個就是一個相互促進的過程了。而在產品的迭代過程中，創建合適的用戶模型，有助于幫助你去作出正確的產品決策，同時，也可以與運營相互結合，去引導當前用戶。或者也可以在這個過程中，為了擴大規模，創建超前或者產品想要抓住的用戶人群的用戶模型。這些都是可以幫助的。
有著「交互設計之父」稱號的Alan cooper在《贏在用戶》一書中提出了兩種快速構建模型的方法，就是所謂的「傳統用戶模型」和「臨時用戶模型」，前者是基于對用戶的訪談和觀察等研究結果建立，而所謂的「快速建立用戶模型」一般都是指建立「臨時用戶模型」，基于行業專家或已有的調查數據，甚至僅憑產品經理對行業和用戶的了解來建立用戶模型，這兩種方案各有利弊，大家可以根據自己的想法去參考實踐。因為不同環境，你初期花費的時間也不同，簡單來說，如果在國內，可能領導對于可行性的驗證要求比較高，比較適合用前者。但是在移動互聯網時代，可能你在驗證的同時，友商已經納斯達克敲鐘了，那你也就欲哭無淚了。所以，為了彌補這樣的差距，產品經理在意淫之前就得保證自己對行業和用戶有足夠深的了解。
如何去建立用戶模型
下面我講一下，如何去建立用戶模型。之前和友人在討論時，友人說，如果我就是不了解行業和用戶，就是想快速建立用戶模型，有沒有什么更快捷的辦法？我對這個問題的理解是，在不了解行業和用戶的前提下，想要快速建立用戶模型的辦法就是：不斷的去研究和調研，逐步加深對行業和用戶的理解，然后再來扯蛋。
這里盜取一張其他人的圖，來講一下如何創建用戶模型。
整體流程
1、挑選用戶屬性（因子）
有些人喜歡用因子來說用戶，其實我個人感覺，一般產品除非SAAS之類，提供解決方案的。基本上對應的用戶都是人。所謂因子，就是指人的屬性。人的屬性：包括出生年月，性別，工作經歷，年齡，這些都是人的屬性中的一種。這個時候，我的建議是你先把整體的用戶屬性都列出來，然后再去篩選。如下圖（截圖一和截圖二）：這個是某個汽車網站的用戶模型，好多年前的了，我也懶得重新畫了。下面的個人信息，所處環境，個人經歷等，你可以以一種流水賬的形式寫出來。最主要的目標是寫誰在什么地方，做了什么，要做什么，做過什么，收入什么，家庭背景什么的。當用這些信息把一個人完整的描述出來的時候，你再去抽象你的具體因子，具體屬性，到底哪些是你需要的屬性。
截圖一
截圖二
這里，其實總結起來，就是兩點：
列出用戶屬性（因子）
找出跟你產品相匹配的用戶屬性。你產品需要的用戶屬性。（可多可少，一般2-4個為宜，好進 行決策，多了，其實更難決策）
當你把各種用戶的因子列出來的 時候，你需要對于你的用戶進行劃分，這個時候就需要進行第二階段了，劃分用戶群體。
2、劃分用戶群體
在找到合適的用戶屬性后，就需要將用戶按照不同的屬性劃分在一起，構成不同特征的用戶群，最后才能針對不同的群體建立起用戶模型。這些用戶群是進一步研究的基礎，所以劃分的是否科學合理就顯得至關重要，因此在劃分用戶群體之后，如果劃分結果不符合自己的預期，就需要根據真實情況來不斷「調整因子」，直到劃分出具有典型用戶群體特征的典型用戶群。
劃分用戶群體的方法，一般會根據產品的特性，以及用戶的特性來劃分。比如說：你的產品是消費型產品，需要用戶去花錢。那用戶的收入因素，可能會成為你劃分用戶群體的一個比較重要的因素。再比如說，工具類產品，那用戶的理解力，用戶行業，也會成為你的劃分標準，一般而言，有些比較硬性的條件：比如說：行業，所生活的城市（一線，二線），消費觀念，這些是大眾的劃分用戶群體比較常用的屬性，其他的屬性，需要具體產品，具體分析了。當你劃分完成后，可以自我驗證，屬性是否正確。
判斷方法：
基于自己對這個用戶群的理解，看劃分出的用戶群是否合理；
如果對這一用戶群恰好不太了解，這個時候可以在身邊找到具有這種特征的朋友，對號入座，然后加以驗證，在街邊擼串的時候，問問他們的特點是不是你劃分出的那樣。
反復驗證自己劃分的用戶群體是否靠譜，直到最終達到自己的預期，這個時候，支撐用戶模型的框架才基本建立，而這一步對最終通過用戶模型來判斷你對產品的一些策略至關重要，很可能在這里一失足成千古恨，用「非典型用戶群體」的特征來輔助產品決策，最終也許就會南轅北轍。
這個說白了，還是數據+經驗的驗證。沒有什么比較科學的方法。當你用戶群體分出來后，你要保留自己第一部分描述的流水賬，你需要去進一步完善用戶信息。
3、補全信息，建立并驗證模型
在劃分出用戶群體之后，對單一的用戶群體來講，典型特征還是太少而顯得不太酷，對后期產品決策時能起到的作用也有限，所以就需要再加入一些相關信息來豐富模型。當然，如果你第一步的流水賬寫的比較好，這里可能只需要稍微把信息對號入座就行了。如果不太合適的話，我建議你用場景思考方法來補充信息。你需要考慮的是你的產品是在什么場景下使用的，主要是三個問題：
角色：他是誰，這個需求背后的動機是什么？
場景：實現需求的場景是什么？
路徑：實現需求的完整過程是什么，產品是通過什么方式滿足他的？
按照這個邏輯用戶模型的信息補全之后，基本的用戶模型就已經。當然，個人建議這個過程多搞幾遍，以免出錯。因為畢竟這里面沒有數據，人的因素畢竟多，所以很容易判斷出錯。需要不斷驗證的。
這里的驗證方法和上面劃分用戶群體時的驗證方法大同小異，一般都是在自己周圍的人身上開刀，可以通過訪談的方式，和周圍的朋友好好聊聊天，看看自己的用戶模型能不能套在他們身上并且比較完美的與他們的特征契合。當然，找幾個產品的真實用戶，一起聊聊這個事兒也不錯。
建模完成之后，接下來就有趣多了，你可以把各種各樣劃分好的用戶群的用戶模型排列出來，像看故事一樣腦補不同用戶群體在不同場景下的需求，這樣漸漸你就參透了如何在具體場景下滿足他們需求的真諦，并且在腦補的過程中，也能不斷驗證模型是否靠譜，進一步完善用戶模型。
最終，這個完善的用戶模型就可以用來輔助你做產品決策，通過用戶模型的建立，也能更進一步的深挖用戶需求并了解他們的特質，這樣在日后產品設計的過程中，可以在設計和功能上面向不同人群的特質做一些傾斜。
當你產品到達一定規模的時候，你可以通過根據自身用戶數據，來完善我上面提到的流程，建立出符合標準的用戶模型；然后去作出判斷，那個時候，你的產品模型就比較合適了。
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