一、用户模型的建立与问卷数据的采集

Persona：(Persona是用户模型的的简称)是虚构出的一个用户用来代表一个用户群。一个persona可以比任何一个真实的个体都更有代表性。

首先，用户模型是对用户的一种划分，是将一个类的概念转化成为一个角色。医微达在这里举一个简单的例子：电影里有很多角色，但是生活中有和电影中一模一样的角色么?显然是很少的。电影中人物的角色是集合了广大角色的共性而产生的角色代表，代表的是一类人或是一个群体。这就是医微达所说的用户模型。

用户是大量混杂的，需要将用户按照角色分开来确定不同角色的偏好与场景的结合，这才是建立persona体系的主要目的。

下面具体讲讲建立Persona体系的步骤。

谈起建立Persona体系高手颇多，医微达在这里也不敢炫耀自己，医微达比较推崇Dr.Lene Nielsen的10步建立Persona方法。

1. Finding the users 发现用户
2. Building a hypothesis建立假设
3. Verifications调研
4. Finding patterns发现共同模式
5. Constructing personas构造虚构角色
6. Defining situations定义场景目标
7. Validation and buy-in复核与买进
8. Dissemination of knowledge知识的散布
9. Creating scenarios创建剧情
10. On-going development持续的发展

按照Dr.Lene Nielsen的方法可以建立起一套完整的用户模型体系（虽然有几步会比较难理解，可以找医微达帮助），不过对于大多数产品这个方法还是有点高深莫测。在医微达刚接触这个的时候看了一下午还是不太明白这怎么用。只能基于这个高深套路，总结了一套能够切实可行的Persona模型构造方法。尚且有不完善的地方，大家可以在医微达平台跟医微达

第一步：确定用户，做出假设

首先，要明确用户群体，这个在大多数项目执行之前就应该明确了。其次，做出用户角色假设。在这里医微达要说明，在用户角色分析之前，我们要有个对用户划分的方向。比如对于一个游戏，我们要划分用户模型，其实有很多种分的方法。用户可以分为，初级玩家、中级玩家；还可以分为，战略性玩具、视觉性玩家、装备性玩家。任何一个用户群体都有多种分类方式，首先要确定我们到底怎么来分类用户。确定了分类方式之后，再来一个一个分类来研究。

第二步：确定用户兴趣点（提取变量变量）

对于这一步，可以通过少量用户访谈来完成，其实就是找到所有用户关注的点，我们将这些用户关注的点称为变量。

比如对于医疗产品，经过对用户的访谈，我们简略总结用户关注度为：医生的真实可靠性、医生的负责程度、能否找本地医生挂号、产品视觉、产品交互。为了举例方便，医微达简单总结用户关注的这5个特点。从而可知，得到5个变量，下面将设计问卷分析出对不同角色用户对这5个变量的差异性。

第三步：设计问卷（最关键的一步）

问卷是针对产品真实用户群的调查，所以题目的设计必须非常具有针对性，并且通过结果能够达到预期的效果。

首先，要先将问卷问题分成三个区：甄别性问题区、变量问题区、建议性问题区。估计有人要问这都是些什么？其实这些很简单。甄别性问题，是用来甄别出用户属于哪个角色；比如医微达设置了10个问题，符合1，3，5条问题的用户属于角色A，符合2，4，6条问题的用户属于角色B。

甄别性问题：

以刚才的例子，简单设置3个甄别性问题：

Z1.您一般在线咨询病情的时间是多久？

A.<5min B.5-10min C.10-20min D.>20min

Z2.您是否需要随时的咨询医生？

A.需要 B.不需要 C.看情况

Z3.如果手上被划了一个小口子，并不是非常严重，您会？

A.立刻消毒包扎 B.清洗干净后该干嘛干嘛 C.压根不管

我们定义甄别规则如下：

为了举例方便，简单给甄别角色设置了上述规则。这里说明几点，第一，规则是人设定的，可以更改，只有更好的规则，规则没有对错；第二，问题1、问题2、问题3之间是“与”的关系，问题内选项是“或”的关系。

有个问题，如果用户的答案都不满足于上面的规则，那如何分配用户角色呢？？？答案很简单：要么真正研究规则并修改规则；要么作为数据清洗将用户清洗掉。当然这个地方还有很多可以优化，具体参考数据挖掘资料。

变量性问题：

变量性问题其实是指针对用户关注的点进行问题设置。医微达刚才举例总结出的关注点为：医生的真实可靠性、医生的负责程度、能否找本地医生挂号、产品视觉、产品交互，5个方面，针对每个方面可以设置1-n问题。

总之，在设计变量性问题的时候，最好得到可量化的数字，这样方便于对以后的多元回归统计工作

上面就是医微达所总结的关于用户模型的调查方法。希望可以帮到大家。