浅析Personas在B2B设计中的创建和使用

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Personas在B类产品设计中有哪些不同之处?对于B类产品来说又具备哪些价值?那又如何从数据中提取精确的Personas呢?相信很多人对于Personas依旧一脸茫然,希望通过这篇文章能够给大家解除关于Personas的些许困惑。

作为设计师,在产品设计之初通常都会做用户调研并构建Personas,帮助我们更好的贴近和理解目标用户。

  • B类产品中的Personas和C类产品有何不同?
  • Personas在B类产品设计中有哪些价值?
  • 如何正确从数据中提炼和使用Personas?

文章分三个部分来探讨这些问题。

  • 背景概念:B2B用户画像特色(Buyer Personas vs. User Personas)
  • 相关原理:是用户肖像还是用户画像(User Profiles vs. User Personas)
  • 方法价值:数据+画像+直觉=好的产品设计(Data vs. Personas vs. Instinct)

注:Personas方法源于国外,相关英文专业词汇和中文专业词汇的对应表达会基于笔者的不同而有些许差异。

一、B2B用户画像特色

B类和C类电商交易的本质都是物质利益的交换过程。但B类用户和C类用户因业务采购流程的不同而有着不同的需求和期望。通常B类影响采购的决策者较多,采购周期较长。C类用户采购商品为个人使用,用户能够独立快速完成采购决策。这两点特性,导致销售和产品端将B类用户在采购决策前后区分为”选择者”和”终端用户”(Buyer Personas vs. User Personas)。对于B类设计师来说,区分这两者可以快速梳理出产品众多用户角色的本质区别,并从具体用户需求中再做同类需求合并,提炼出共性。最后,基于产品商业目标的不同进行用户画像优先级筛选和创建。

以下为B2B产品设计Persona推导流程图,以设计企业级“混合云应用平台”为案例。

最初涉及的相关角色可能更多,但不管有多少,都可以依据以上方法得出产品最核心的用户画像,了解他们最关键的需求。

分析数据、提炼用户需求这个过程,在用户调研方法中运用的最多的是Affinity Diagram。以下为练习例子:

将不同用户访谈后得出的重点信息(具体需求)写在便利贴上(或Excel表中打印后切片),再在不同的用户间将分析过后的同类需求用线做连接(需求合并同类项)。以用户的口吻将处理过的需求描述出来(例如:当在1688上经营服装店铺时,我想要提高品牌知名度,所以我可以让更多买家信赖我的产品,以此提高销售额)。

B类复杂的业务特性和众多用户角色的不同,更需要设计师和业务方紧密协作梳理出用户需求和Personas优先级。

二、是用户肖像还是用户画像?

描述你身边一个最熟悉的朋友。大家肯定都可以说出他们的基本信息、爱好、学历、性格等。根据这些信息,我们可以快速做朋友归类。

再试想,你要帮助房产经纪推荐一套合适的公寓给你的朋友。如果将之前的描述直接列给房产经纪,他也许会凭借自己的直觉和经验,推算出你朋友可能的喜好。或者,你可以直接提供给房产经纪朋友期望的学区地段、周边服务设施、喜欢的餐馆类型、是否有在小区周围跑步的习惯等,这些具体影响他购房决策的因素。

前者我们提供的是用户肖像,是细致而全面的用户信息集合。后者我们提供的是用户画像,传递普遍影响用户行为和决策的内外因(已处理过的用户信息集合)。两者都是为了了解用户,前者帮助我们了解产品为谁设计?(这套房卖给谁);后者帮助我们了解用户为什么会有这个行为?(这套房为什么会被买走)。

在B类产品设计中,我们很少能像用户的闺蜜,快速给出房产经纪一个贴心的用户画像。所以一般情况下,需要大量的数据调研收集用户信息,再基于文章前面所提到的分析判断、Personas需求归类方法,得出用户画像。

B类产品中是否能将用户肖像和用户画像价值放大,同时使用?

以阿里巴巴ICBU-CRM给销售使用的客户服务档案为例:

从上图中可以看到服务档案中所呈现的信息都是单个的用户肖像信息。帮助销售了解服务对象是谁。在头部可以看到一系列需要售卖的商业产品。销售的操作流程是,也许要在5000个没有特别购买意愿的客户中做筛选,最终选定一位目标用户,到达以上页面。

要在10个种类各异的商业产品中给用户做推荐,该首推哪个产品?哪个最适合?如果这个销售仅是初级销售、渠道销售,或者其实不只10个产品可以做售卖,有20个、30个、40个;同时,这个客户也许长期专注于线下店铺经营,并没怎么接触过阿里巴巴的商业产品。这样以来,可供销售分析的客户数据也就少之又少。而销售的学习成本和沟通成本却成倍提高了。

用户画像在这个产品中是否可以帮助销售提升工作效率呢?

基于之前提到的B2B产品设计Persona推导流程,如果在产品设计之初,已对这10个商业产品做了商家画像(设计出了前台营销页面)。此时,Persona就可以直接展现在对应的售卖产品下方,给销售做参考。

销售可以理解这是一个定性和定量,基于成功售卖的用户真实数据在不断迭代和优化的典型用户攻略:愿意购买此产品的用户都由什么内外因影响而做下单决策,有哪方面相关问题销售需要在售卖时对用户进行回答。这时,不管有多少个产品需要售卖,都可以快速帮助销售理清思路,进行对应推荐。做到人人都是销售…

一个清晰的用户肖像帮助我们了解用户真实现状,一个有洞见的用户画像可以更高效的为设计师、销售、市场、产品服务。

三、数据+画像+直觉=好的产品设计

调研显示,大多数产品团队1-4年更新Personas。B类大型商业产品不可能持续高频做Personas更新和业务调整。因为B类用户对产品稳定性要求极高,一个小小的改变都可能会对公司造成不可挽回的损失。

很多互联网公司在产品设计前期会通过快速上线,使用Google Analytics提取用户信息高效制作Personas(类似于1688的A+,udata线上数据分析产品)。并通过持续提取和分析线上行为数据完善Personas,做产品和设计的优化迭代。

数据和Personas相辅相成。Personas也可以帮助设计师分析数据,避免淹没于数据大海。

例如,当查看网站跳失率,我们很容易只关注全部来访者查看了多少个页面后的跳失率。但这个数据其实并不是非常有建设性。不同用户从不同地方来到这个页面,对于页面有不同的期望。跳失率需要基于产品设计之初建立的Personas群组做逐个分析,才能发现更有意义的信息。

两组不同用户的Personas:

  • A.每天通过邮件订阅信息,点击跳转至新闻页的忠实用户老王;
  • B.通过搜索关键词来到新闻页面的市场管理者小李。

同是来到新闻list页面,忠实用户老王跳走了,这个情况是可以理解的。因为我们可以假设他已经看完了所有的文章。而市场管理者小李跳走了,就需要分析原因:是否用户搜索的关键词和进入页面前的期待,与进入页面后所呈现的信息内容不匹配。而这时我们应该如何优化设计?

以上,不被数据麻痹,不完全依赖用户,不凭空臆想。三者平衡,创建一个有洞见的Persona让好产品走的更远。

 

作者:stellaxualibaba

来源:http://www.aliued.cn/

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