开课吧体验课——“场景化”还原用户画像

用户画像并非适用于所有的研究产品，不同范围的用户画像所实现的目标不一致，构建怎样的用户画像取决于你需要完成何种目标。下面我们一起看看用户画像范围是如何影响洞察的丰富性的。

确保范围与用户画像的目标匹配非常重要，因为无论在范围的广度上获得什么，您都将付出大量的洞察及其对目标设计挑战的影响。

范围越广，支持这些用户画像的数据就越浅。在广泛的情况和场景中寻找具有相似动机、目标、信息需求、态度和行为的客户群体是不现实的。数据越浅，用户画像对于大范围内目标决策的影响和益处就越小。

可以在大量的产品和服务中找到相似的部分，但是您需要使用更少、更通用的属性来描述它们。因此，宽泛的用户画像只对高层次的理解和决策有用。

回到我们的金融公司示例，以下是其广泛用户画像的一些特征：

它们可能包括高级数据，例如，这些用户可能感兴趣的储蓄工具类型，其可支配收入和储蓄能力，以及他们对未来储蓄方式的现有知识水平。

这种类型的常规数据有助于做出高级别的决策，例如，为这些细分市场选择营销信息的基调或教育内容的类型，以及向研究储蓄选项的客户提供这些内容的最佳方法。

该数据对于有针对性的设计决策没有帮助，例如，在共同基金交易门户的仪表板上，显示哪些信息，以向用户提供高层次的投资组合摘要。对于这一设计挑战，广义的用户画像将过于笼统，无法捕捉退休投资行为。

一组跨许多业务领域的用户画像可以并且应该只包括人们行为中的一般主题，因为它们涉及各种环境。这些是宽范围的用户画像。

范围越小，数据就越丰富。在范围狭窄的情况下，需要考虑的上下文较少，用户画像属性将直接与特定产品或场景相关。人们的行为和需求会受到相关产品或服务环境的极大影响。

有针对性的用户画像范围将允许您在用户的动机、目标、态度和行为中找到更多的主题。此类信息使团队能够做出特定的设计决策。

以下是我们金融公司移动银行应用程序窄范围的用户画像的一些特点：

它们可能包括详细的数据，例如，用户在账户之间移动资金的可能性，以及他们习惯于支付账单的功能。

这些数据有助于做出有针对性的设计决策，例如，在此移动应用程序的主屏幕上公开哪些功能，或者如何设计账单支付工作流程。

这些数据对于做出高层决策没有帮助，例如，为组织的产品组合确定营销信息的基调。

专门为移动银行应用程序设计的一组用户画像，对比在应用程序或银行业务范围之外具有上下文的一组全局用户画像，对设计体验更为有用。该数据太浅薄，无法对产品层面的设计产生有意义的影响。这些是窄范围的用户画像。

范围越窄，关于特定上下文的信息就越多。范围越广，用于精细设计决策的信息就越少。

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