UX Persona 瞎子摸象

你其實在瞎子摸象?談數據挖掘 UX Persona 時的困境

我們可以藉由不同 Persona 間的關鍵差異行為數據來判別 Persona 在產品中使用者中的佔比,並以此做出決策,但若想繼續深入挖掘、想探討個別 Persona 真實的行為流程是否跟我們假設相同,仍會遇到許多阻礙,在本文中筆者我將明確指出其原因並以案例呈現之。

 

進入正文前你可能需要的脈絡:

筆者我會建議可以看看有沒有缺漏的資訊需要填補,首先你可以了解一下質性調研訂出 Persona 的缺陷:只靠訪談訂出的 Persona 來決策,可能會產出大問題!

以量化數據為參考的 Persona ,更能做出有效的決策

接著你可以了解怎麼使用數據來驗證我們的設計假設,並以行為 數據量化 Persona:別只看 AARRR(上)-UX 更需要看行為數據用行為 數據量化 驗證 Persona

AARRR 指標能評判設計成效?UX 更需要的是分析使用者的行為數據 (上)

還只靠訪談訂 Persona?教你四步驟用數據搞定量化

不出問題的理想的狀況

在理想的狀況下,我們可以觀察使用者的每個不同行為數據,並以此了解 Persona 的行為是否和我們想像的不同,用下圖來呈現,相信大家能更好地理解。

Persona 的 行為

在理想狀況下,我們可以透過這些行為數據來修正設計假設中的 Persona 行為細節,例如上圖中,我們發現了使用者不僅沒進行我們假設的行為,反而大量進行了我們沒想像到的行為,這樣,我們就能夠知道對於 Persona 的想像該修改了。

不過 … 這終究只是理想狀態而已 …

 

多位 Persona 時的窘境

在前述的理想狀態中,產品只有一種 Persona ,但正常的產品都有多種性質類似的 Persona,這時候數據就會像下圖一樣混成一團,不過,這還是運氣好的狀況:

事實上,我們去看數據後台應該會長成這模樣,呵呵 …

 

數據量化

 

噢,不對啊,可別忘了數據後台不會自動幫我們把 Persona 分類好,所以實際上我們看到的應該是這個狀況:

數據量化

 

就算觀察行為數據,也只能對 Persona 真實狀況瞎子摸象

在行為數據和 Persona 高度混雜的狀況下,我們就算觀察某個細項行為數據,也只能對 Persona 的探索瞎子摸象!

數據量化

 

我們即使知道的關鍵行為數據並以此揪出 Persona 的比例,但要想知道 Persona 到底還多做什麼?少做了什麼?額外做了什麼?在混亂的數據中是觀察不出來的!

 

數據挖掘 Persona 時的困境總結

在本篇文章中,筆者我放上一堆複雜的圖表忽悠大家,想讓大家感受到使用數據來配合 UX 調研時,我們雖然能得知 Persona 的比例,但要深挖 Persona 的各種行為細節還是遠遠不夠,那麼,我們要怎麼解決這個問題呢?,就請大家期待下篇文章「用 Persona 得到數據 Segment」了!

 

原文轉載於 – 你其實在瞎子摸象嗎?談數據挖掘 UX Persona 時的困境

Sojier Tsai
在 UX 和 Data 間劍走偏鋒的 PM,目前待業求職中 🙂

 

 

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