如何使用基于数据的角色改进您的设计过程

已发表: 2022-03-10

快速总结 ↬根据实际用户数据创建角色是建立内部共识、改善产品用户体验和提高设计团队效率的好方法。了解如何创建和使用数据驱动的角色来改进您的设计过程。

大多数设计和产品团队都有某种类型的角色文档。从理论上讲，角色可以帮助我们更好地了解用户并满足他们的需求。这个想法是，将我们对不同用户群体的了解进行编码有助于我们做出更好的设计决策。自己参考这些文档并与非设计团队成员和外部利益相关者共享它们最终会导致用户体验更接近真实用户的实际需求。

实际上，人物角色很少证明与这些期望相同。在许多团队中，角色文档被遗弃在硬盘上，收集数字灰尘，而设计师继续主要基于突发奇想和直觉来创建产品。

相比之下，经过充分研究的角色充当用户的代理。他们帮助我们检查我们的工作并确保我们正在构建用户真正需要的东西。

事实上，最好的角色不只是描述用户。它们实际上帮助设计师预测他们的行为。 Laura Klein 在她关于角色创建的文章中完美地描述了它：

“如果你可以创建一个可预测的角色，这意味着你不仅真正知道你的用户是什么样的，而且还知道使一个人成为并保持快乐客户的确切因素。”

换句话说，有用的角色实际上可以帮助设计团队做出更好的决策，因为他们可以准确地预测用户将如何响应潜在的产品变化。

显然，要让角色模型促进这些类型的预测，它们需要的不仅仅是直觉和轶事。他们需要数据驱动。

那么，数据驱动的角色是什么样的，你如何制作一个？

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从你认为你知道的开始

创建数据驱动的角色的第一步类似于典型的角色创建过程。写下您的团队关于关键用户组是什么以及对每个组很重要的假设。

如果你的团队和大多数人一样，一些成员会与其他成员在哪些群体很重要、每个角色的特定构成和品质等方面存在分歧。这种类型的分歧是健康的，但与您可能习惯的通常的角色创建过程不同，您不会在这里陷入困境。

与其争论每个角色的优点（及其各个方面和排列），重要的是具体说明您和您的团队拥有的不同假设并将它们写下来。稍后您将验证这些假设，因此如果您的团队在此阶段不同意，也没关系。你可以选择专注于几个特定的角色，但也要确保保留其他想法的积压。

我建议针对每个假设角色进行简短的 1-2 句话描述，详细说明他们是谁，他们希望通过使用您的产品解决什么根本问题，以及任何其他相关细节。

您可以为此使用传统的用户故事框架。如果您正在为 Craigslist 创建假设的角色，这些陈述之一可能是：

“作为一名刚毕业的大学毕业生，我想找到便宜的家具，这样我就可以布置我的新公寓了。”

另一个人可能会说：

“作为一个有额外卧室的房主，我想找到一个负责任的租户来租这个空间，这样我就可以获得一些额外的收入。”

如果你有现有的数据——比如用户反馈电子邮件、NPS 分数、用户访谈笔记或分析数据——一定要仔细检查它们，并在你的笔记中包含相关的数据点以及你的用户故事。

验证和优化

下一步是通过用户访谈来验证和完善这些假设。对于您的每个假设角色，您首先要采访 5 到 10 个适合该群体的人。

你有这些面试的三个关键目标。对于每个组，您需要：

了解他们需要解决问题的环境。
确认角色组的成员同意您记录的问题是他们现在难以解决的紧迫而痛苦的问题。
确定此角色的成员是否有可能成为并保持活跃用户的关键预测因素。

您对这些访谈采取的方法可能会有所不同，但我建议在传统的用户访谈（非常非领先）和精益问题访谈（故意领先）之间采用混合方法。

从传统的用户访谈方法开始，提出基于行为的非引导性问题。在 Craigslist 示例中，我们可能会问最近的大学毕业生，例如：

“告诉我你上次购买家具是什么时候。你买了什么？你在哪里买的？”

这些类型的问题非常适合确定受访者最近是否遇到过相关问题，他们是如何解决的，以及他们是否对当前的解决方案不满意。

一旦你问完这些类型的问题，就进入面试的精益问题部分。在本节中，您想讲述一个关于您遇到问题的故事——确定您遇到的各种问题以及令人沮丧的原因——并了解他们的反应。

你可能会这样说：

“当我大学毕业时，我不得不买新家具，因为我不再住在宿舍里了。我一直在看家具店，但它们要么贵得离谱，要么就是拥有超便宜家具的大卖场，我知道几周后就会坏掉。我真的很想以合理的价格找到好的家具，但我什么也找不到，最后我只买了便宜的东西。它不可避免地坏了，我不得不花更多的钱，我真的买不起。有没有让你产生共鸣？”

你在这里寻找的是强烈的一致。如果您的受访者说“是的，这引起了共鸣”，但并没有比他们在其余的采访中更兴奋，那么问题对他们来说可能并没有那么痛苦。

数据驱动的角色访谈格式 — 您可以通过一系列 30 分钟的快速访谈来验证或否定您的角色假设。（大预览）

另一方面，如果他们对你的故事感到兴奋、感同身受，或者对这个问题发表自己的轶事，你就知道你找到了他们真正关心并需要解决的问题。

最后，请务必询问您之前未涵盖的任何人口统计问题，尤其是那些您认为可能是预测某人是否会成为并继续成为用户的重要指标的关键属性。例如，您可能认为最近获得高薪工作的大学毕业生不太可能成为用户，因为他们有能力在零售店购买家具；如果是这样，请务必询问收入。

您正在寻找可预测的模式。如果你引入了 5 个角色成员，其中 4 个有你想要解决的问题并且非常想要一个解决方案，那么你可能已经确定了一个关键角色。

另一方面，如果你得到不一致的结果，你可能需要完善你的假设角色并重复这个过程，利用你在面试中学到的知识来形成新的假设来进行测试。如果您不能始终如一地找到有您想要解决的问题的用户，那么让数百万他们使用您的产品几乎是不可能的。所以不要吝啬这一步。

创建你的角色

此过程中的倒数第二步是创建实际的角色本身。这就是事情变得有趣的地方。与通常是静态的传统角色不同，您的数据驱动角色将是活生生的、会呼吸的文档。

这里的目标是将您在上一步中学到的经验教训（关于用户是谁以及他们需要什么）与显示您的产品的最新迭代如何满足他们的需求的数据相结合。

在我的公司 Swish，我们的每个角色都包含两个部分，其中包含以下数据：

预测性用户数据	产品性能数据
用户描述，包括预测人口统计数据。	角色代表的我们当前用户群的百分比。
来自至少 3 位描述待完成工作的实际用户的引述。	角色的最新激活、保留和推荐率。
角色代表的潜在用户群的百分比。	角色的当前 NPS 分数。

如果您正在寻找更多包含数据的想法，请查看 Coryndon Luxmoore 关于他的团队如何在 Buildium 创建数据驱动角色的演示文稿。

您的团队可能需要一些时间来生成所有这些信息，但可以从您拥有的内容开始并随着时间的推移改进角色。你的角色不会坐在架子上。每次发布新功能或更改现有功能时，您都应该衡量结果并相应地更新您的角色。

将您的角色整合到您的工作流程中

现在您已经创建了您的角色，是时候在您的日常设计过程中实际使用它们了。这里有 4 个机会来使用您的新数据驱动角色：

在站立时
在 Swish，我们的站立会议有点不同。我们通过查看每个角色的激活、保留和推荐指标来开始这些会议。这确保了——当我们讨论昨天的进步和今天的障碍时——我们仍然专注于真正重要的事情：我们为用户服务的程度。
优先排序期间
在您讨论新功能和更改时，您的数据驱动角色是保持团队成员诚实的好方法。当您知道角色代表了多少用户群以及您为他们服务的程度时，很快就会发现潜在功能是否真的可以发挥作用。突然决定要做什么不需要数小时的辩论或交易。
在设计评论
在您讨论新设计时，您的数据驱动角色是保持团队成员诚实的好方法。当团队成员可以用来自用户访谈的实际引用可靠地代表用户时，他们的反馈很快就会变得不那么主观，更有用。
入职新团队成员时
新员工入职时不可避免地会带来许多关于用户的隐性偏见和假设。通过将数据驱动的角色包含在他们的入职文档中，您可以让新的团队成员更快地加快速度，并确保他们了解您的团队在此过程中学到的来之不易的经验教训。

使您的角色保持最新

让您的角色保持最新非常重要，这样您的团队成员才能继续依靠他们来指导他们的设计思维。

随着产品的改进，更新 NPS 分数和性能数据变得很简单。我建议至少每月进行一次；如果您正在开发一个早期阶段、快速变化的产品，您将通过每周更新这些统计数据来获得更好的里程数。

定期检查您的角色成员以确保您的预测数据保持相关性也很重要。随着产品的发展和竞争格局的变化，用户对其问题的看法也会发生变化。如果您的增长开始趋于平稳，另一轮面试可能有助于解锁您第一次没有找到的见解。即使一切顺利，也请尝试每 6 到 12 个月与您的角色成员（包括您产品的当前用户和一些非用户）进行检查。

包起来

构建数据驱动的角色是一个需要时间和奉献精神的具有挑战性的项目。你不会发现你需要的洞察力，也不会建立必要的信念来通过一个为期一周的一次性项目来统一你的团队。

但是，如果您投入必要的时间和精力，结果将不言而喻。拥有数据驱动的角色提供的清晰类型可以更轻松地快速迭代、改善用户体验并构建用户喜欢的产品。