大企業推出新產品時，可以採用很多策略導出新用戶，比如說，對已有產品的存量用戶進行分層、引流，或針對某個渠道的線下用戶、二級用戶進行推廣，吸引到線上新產品，等等。但是更多的新產品是這樣的：
- 創業團隊的新產品，往往沒有時間和資源做詳細的市場調研，甚至，由於理念和概念太新了，調研根本不會有結果，或者得出錯誤的結果。
- 互聯網新產品，面對的是海量用戶，應該調研多少樣本呢？面對不同的調研結果，應該如何做出權衡呢？
這時候，應該怎麼做呢？您猜對了，這樣的產品，往往是通過“實驗和數據驅動”逐步打磨成型的。“精益創業”推出了“構建—度量—學習”創意落地過程，但如何做到有效的度量和學習，今天就為大家分享Persona-X的一段構建過程。
01 基本運營指標
說到線上產品的運營，您肯定瞬間就想到了訪客數量（UV）和瀏覽量（PV），以及註冊用戶轉化率了。但UV/PV還過於籠統，要找出問題，您需要對數據進行分析，包括：
- 日活躍用戶數量 DAU
- 月活躍用戶數量 MAU
- 渠道來源 Channel
- 搜索關鍵詞 Keyword
如果產品已經有較多的模塊或頁面數量，還需要進一步分析入口頁面、停留時間等等。
02 建立度量體系
有了基本的運營指標並實施了訪客跟蹤（我們採用了百度統計和Google Analytics兩個工具），很快就有了第一手產品數據了。對互聯網產品如社交、通訊以及電商，DAU/MAU比率是一個重要的指標。普遍認為，DAU/MAU如果達到20%，就是一個足夠好的產品，而如果達到50%以上，就是一款世界級產品了。
但隨著越來越多的活動“被數字化”，DAU/MAU已經不能準確反映產品的好壞了，比如說，只有人們有打車需求時，才會打開Uber，而Uber司機基本上都不是全職司機，所以它的DAU/MAU並沒有達到50%；LinkedIn，只有獵頭和正在找工作的人才會每天使用它；Airbnb/Booking這樣的旅遊網站，每個人可能一年只用上一兩次，但它已經做到了億級交易量。
事實上，最不適用DAU/MAU評估的就是SaaS產品了，世界上最好的SaaS類產品，包括SalesForce、DropBox、WorkDay和Google Analytics，每週都只有1~2次的使用量。針對商業產品，您需要建立起合適的度量體系，一種好的方式就是圍繞商業與用戶目標，測量您的產品達成目標的程度。
下圖是各類線上產品90天回訪率與每週使用頻次的統計，供參考。
03 從數據發現問題
由於我們的產品在開始推出時，需要成為註冊用戶才能使用，所以註冊轉化率是我們的度量指標之一；又由於產品名稱和首頁都包含Persona，使得在百度搜索引擎上Persona關鍵字的搜索排名很高。通過對比直接訪客和搜索訪客的註冊轉化率，發現搜索訪客的註冊轉化率幾乎為零，於是我們展開了分析，以尋找原因。
從百度搜索進入產品網頁的訪客地域來源如圖所示，其中四川的訪客佔比29.73%，其次為北京、上海、廣東以及浙江。從整體分佈情況可以發現訪客多來源於發展水平較高的省份，可能原因是這些城市的互聯網公司較多，有大量做用戶畫像的需求。以排名前五的省份做深入分析，可以發現四川的訪客佔絕大多數，網站跳出率相對較低，訪問深度為3.66頁，訪問時長7.01分鐘，處於較高水平；北京、上海、浙江的跳出率較高，上海和浙江的訪問深度較低，但從整體看來，訪問深度和訪問時長都是有效的。
04 分析訪客動機
既然絕大部分訪客都在產品網頁上停留了足夠多的時間，但在轉化率上為什麼體現不佳呢？我們需要進一步分析訪客的動機，即來到我們的網站希望獲得什麼？動機將分為兩個部分進行探討，一個是搜索關鍵詞“persona”的人群動機，另一個為進入產品網頁的訪客動機。一個好的工具就是藉助搜索引擎本身的指數，它帶有了大量的搜索相關數量。
4.1 搜索動機分析
百度指數搜索“persona”的顯示結果如圖，選取了百度前兩頁的結果進行分類，分別有廣告、動漫、翻譯、用戶畫像、影音以及Persona-X的網頁。可以看出搜索結果中用戶畫像、動漫和影音佔大多數，其中用戶畫像佔29%,動漫佔24%，影音佔14%。
來源相關詞反映用戶在搜索中心詞之前還有哪些搜索需求。通過過濾出中心詞上一步搜索行為來源的相關詞，按相關程度排序得出。從來源關鍵詞順序表的結果可以猜測，有很多人是在查詢完pesonal/personality單詞後，順帶搜索了相同詞根的persona。從去向關鍵詞可以發現搜索“persona”之後的訪問情況，大部分是有關名為“persona”的影視和明星。
4.2 訪客動機分析
從搜索動機可以猜測有一部分訪客對用戶畫像感興趣，將“用戶畫像”和“persona”對比做趨勢分析，媒體指數趨勢見下圖，綠色為“用戶畫像”，藍色為“persona”。可以看出3月底開始到5月，媒體指數波動較大。用戶畫像的6個次最高點均為有關“用戶畫像”的新聞和文章。“persona”的6個最高點為電影persona、專輯、遊戲的新聞。結合“用戶畫像”媒體內容，可以猜測訪客對用戶畫像的建立有較大興趣。在百度搜素框輸入用戶畫像，通過生成的聯想詞可發現對用戶畫像感興趣的人可能還會搜索“用戶畫像分析”“用戶畫像工具”“用戶畫像生成器”“用戶畫像案例”等詞，從這些相關搜索詞可以推測訪客首先是對用戶畫像感興趣的人，由於對用戶畫像的建立流程不清晰，訪客傾向於搜索建立的方法、工具以及案例。有了這一步基礎，我們就可以去尋找相似用戶，並進一步發現他們的需求了。
05 分析訪客的需求
5.1 用戶研究的系統方法
從知乎和人人都是產品經理兩個網站上的信息做分析，首先這兩個都是知識分享型的網站，有大量對用戶研究感興趣的用戶。用知乎舉例，有4446個知乎用戶關注“用戶畫像”話題，目前有261個問題，這是一個不小的關注量。繼續查看話題頁情況，可以看到許多科普用戶畫像的回答和文章，由於撰寫者大多數為自由作者，文章是站在產品經理、運營等職業人士角度的分享，內容專業性參差不齊。評論區常常能夠看到有關具體方法的疑問，“寫了挺多，但還是不知道怎麼做”。並且由於文章篇幅和各撰寫者觀點和方法的差異，通過這類文章學習用戶畫像耗時較長且不夠系統，需要閱讀者自己的整合。在用戶畫像的最近最近提問也能發現，許多人對用戶畫像的系統方法、意義有疑問，還有部分人想直接獲取某個網站的用戶畫像。
5.2 輔助進行用戶研究的工具
除了學習用戶畫像建立的方法以外，訪客還需要一個便於他們建立和分析用戶畫像的工具，結合百度搜索“用戶畫像”時的聯想詞“用戶畫像 工具”“用戶畫像生成器”，可以推測有一部分人想找到一個製作用戶畫像的工具，他們可能是用研新手，也可能是目前的工具無法滿足他們需求，想尋找一個更適合的工具。同樣在知乎和產品經理的評論區也發現了這個問題，“具體的用戶畫像，是用什麼軟件，哎哎，一頭霧水”“標籤分類和層級是用什麼畫的？”。問到具體工具的用戶已經是學習意圖強烈的人群了，已經瞭解了用研方法卻缺少工具，就好比一個文思泉湧的人沒有紙筆。
5.3 練習資源
除了方法和工具以外，還可以從提問區和評論區發現想要數據進行演練的用戶，“沒有數據積累如何做用戶畫像？”“如何獲取公眾號的用戶畫像數據？”“大佬有沒有具體的代碼或者啥案例嗎”“如何從海量的數據中從零開始逐步建立用戶畫像？”“請問是否有電商平臺，用戶畫像的公開數據，國內或國外的？”。有了方法和工具卻沒有數據資源的用戶，好比有了紙筆的文人沒有墨水。用戶需要的練習資源主要是具體案例或者數據。
通過一步的數據、動機與需求分析，我們就可以總結出初步的用戶需求了：
- 系統的學習方法和路徑，涉及用戶畫像的意義、流程、學習方法。
- 能滿足建立用戶畫像基本流程的軟件，包括存儲用戶信息、構建標籤體系等功能。
- 案例和數據來源，一方面能滿足用研小白練手的需求，另外也要滿足有用戶調研需求但沒有數據來源的公司。
如果您也正處於產品啟動期而又沒有大量面對面的機會與用戶直接溝通，希望我們的實踐可以給您帶來一些借鑑意義。
文/陳加興 場量科技創始人，十六年行業經驗，知名敏捷開發專家，致力於構建開放、創新、靈敏的企業。座右銘：知人者智，自知者明。
文/楊舒涵 場量科技產品助理，西南大學心理學準畢業生一枚！座右銘：雖然辛苦，我還是會選擇那種滾燙的人生。
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