在传统意义上，企业的发展和市场产品的推出是以市场细分和人口数据统计为基础的，并且会假定产品的特性、功能和信息的传递可以满足人口数据统计中消费者的所有需求——即“一刀切”的方式。然而，随着市场由大规模批量化生产到大规模定制化生产的变化，更准确地满足消费者需求和欲望是需要构建用户模型的，而不仅是人口数据统计的信息。

用户模型是什么

用户模型是一类用户群的代表，具体的来讲，我们在做用户模型的过程就是通过调研，将非典型用户转化为典型用户，并且了解到极端用户的需求点，最终使非典型用户和极端用户都转化为增量用户的过程。这些用户群体在购买决策时，对于技术和产品的使用要求，客户服务偏好和生活方式的选择等方面可能有着类似的行为模式。“行为”、“态度”、“动机”其实是消费者的真正标签，不论年龄、性别、教育以及其他典型人口等。事实上，用户角色是大大跨越了人口数据统计的。

举个例子，在共享经济的大环境下，UBER在进入中国后，要想和众多本土品牌进行竞争就要建立准确的、本土化的用户模型。抛开现有的存量用户（已经在使用UBER的用户）不谈，要想获得更多增量用户（在使用其他网约车软件或者不使用网约车），就要针对极端用户（把普通用户需求的放大的用户 ）和非典型用户进行调研，找出需求点。

怎样构建用户模型

用户模型构建的第一步是对大量的目标用户进行一对一的访谈。数据模型的搜集从第一个采访大约到30个被采访者之后便可以开始构建一个专注于品牌和产品的典型模型。值得注意的是，这些采访工作最好是在一定的情境下进行，如被采访者的家里或是工作的地方。

采取这种方式，前提是需要运用人种学研究技术搜集到关于大量用户的生活环境的信息，并洞察他们的行为、态度和动机，匹配到相应的用户群。不然的话，也就不会在市场研究机构中有调查、焦点小组和一对一的采访。通常情况下，研究者与被采访者是先进行宽泛的对话，然后再将交流的主题缩小到特定的产品或服务中，并且让用户自己选择对于产品服务问题和期望的标签。

在接下来的1~2周内，将要对统计的数据进行研究和分析，将每个用户的标签统计到十字坐标内。研究者要界定出极端的用户行为，并且将有类似行为的调查者进行编组。要针对于每一类型的用户行为模式进行定义，并且提供一个清晰针对于这些极端行为之间是如何联系的数据图表。

此时很有必要进行另一个用户研究。这次的人员招募是基于每类用户的行为和动机进行的，而不是第一轮的根据人口统计学泛泛的招募标准。针对于每一类型的用户模型招募5-7个受访者采访便足够看出这一类型的行为模式。虽然招募更多的人可能会提供更多的洞察，但是这和成本付出不成正比的（不值得去做）。

这时的研究可以在市场研究机构甚至是线上进行采访，但是其实在情景采访中得到定性的数据和观察才更有真实和有效。这一轮是对用户模型特征进行有效性的研究和丰富，与第一轮的研究是有很多的差距区别的。

更为重要的是，这一轮是一个通过询问详细具体的行为问题来更好的理解用户模型与产品和信息设计之间的联系。这时如何为特定类型的用户定制体验信息的价值衡量指标是基于他们的态度、行为和动机，而不需要考虑人口特征。

举个例子来说明：

用户模型的构建从哪里开始

第一步是定义消费者的生活规律并且理解所有与之相应的接触点。因为每一个接触点设计将会有一个相应的关键设计部门，这样必须明白用户模型最终目的是为消费者提供一个最佳的体验。

在用户模型构建过程的早期阶段，在每一个部门内获得领导的认同是将用户模型社会化的关键——将公司的客户理念传播到整个组织中。

一个常见的错误是等用户模型构建完成之后才开始进行将模型社会化的过程。在一个组织内还没有完全获得支持的时候，将用户角色社会化的经常会受到阻力。

在用户模型构建的早期过程中，应该让所有的关键利益相关者参与其中，进行协作共建式设计。使他们首先了解最初的客户研究信息，这样一来可以帮助定义整个研究过程。告知这些利益相关者项目的进展，可以让他们保持对此的兴趣，并有提供反馈的机会，确保更高质量的用户模型的输出，同时也便在整个组织中产生更大的支持。

如果没有获得支持，或者退而求其次，用户模型中和了组织内的多个部门的意见，那么构建成功的并且生命周期较长的用户模型将会受到限制。基于这样的用户模型企业可以生产出伟大的产品，但是会因为频繁的回购、对客户的意见响应速度慢，或者在客户使用周期中其他方面的问题而丢失客户。

在客户使用生命周期中创造一个始终如一并且可定制的用户体验，是赢得客户接受、使用、忠诚度，以及ROI（Return on Investment,投资回报率 ）成指数增长的关键。

什么是典型用户模型的投资

并不存在构建用户模型的快捷方式，是需要一笔投资的。具有战略性的、前瞻性的组织可以作为构建用户模型的其他研究中的一个部分，但是当在正确的实施一个单独的项目时，对于用户模型的投资会达到到介于80000美元到120000美元之间。

成熟的用户模型构建必须是在人口数据统计之上的。人口数据统计资料很容易从多种资源组织中收集来，但是用户模型的产出必须可以足够深入的了解为什么客户会做他们所做的事情，并且什么是他们从一个组织提供的服务所期望获得的。

关于客户动机（为什么做）的知识可能会创造一个具有创新性的解决方案、产品、广告宣传，并且客户的支持（想要什么），这些都会迎合客户的个人期望。虽然一些广告和设计机构提供一些廉价的、快捷的方式来定义用户模型，但是这些市场资料缺乏真正用户模型的独特性和其本质属性。无法绘制用户模型之间的关系并且严重依赖于基于人口统计的数据这两点可以解释为什么他们构建用户模型会很廉价。

好的用户模型的不同之处在于在第一次设计实践之前就已经是正确的了，即注重初次设计方向的可行性，而不是需要再花费同样的或者是更多的资金进行多次重新设计，这样的结果会导致客户支持成本增加等不良后果。

怎样可以使公司在用户模型构建的投资最优化

用户模型的信息可以并且应该是在整个组织内部、各种产品开发部、市场部、客户部门、销售部门中分享和使用的。每一个部门都可以使用用户模型的信息，例如，产品经理可以运用这些信息设计一个满足某类特别用户模型的需求和期望的产品；市场部门可以使用它们制作使消费者产生强烈共鸣的推广信息。

如果组织内部因为政治斗争或故作姿态，让如此丰富的客户信息成为组织内部的商业信息，这种方式将很快地导致失去用户模型的项目投资。跨部门分享并且最大化用户模型的构建，可以增加投资回报率的实现概率，并且最初的研究成本可以在不同的预算中共享。

用户模型也应该是需要频繁地更新的。持续的创新和竞争能力将可能在很大程度上改变客户对公司的态度和行为。

保持用户模型的实时性，公司需要与客户长期保持沟通，并且致力于保持用户模型的生动性以及经常更新文档。一个集中性的与新的用户沟通的研究，并以此更新用户模型是很重要的。

如果没有足够的预算构建用户模型，该如何做

如果一个公司搜集到了关于他的客户的一些行为和定性的数据，那么可以花费一些时间和金钱来挖掘这些数据，来得到一个关于谁是公司的客户并且他们为什么会这么做的一个深刻的理解和数据整理。这些数据可以帮助构建适合的用户模型并且可减少成本。

公司在实施关于自身产品的定期研究中可以顺带研究一些针对于特殊问题的客户行为和态度。虽然这种方式会花费更长的时间才会得到答案，但至少利用了其他研究的费用并且最终为达到对用户模型的一个基本理解提供了可能性。

如果主动搜集客户定性的数据没有任何意义的时候，那么很有必要通过采集24-36进行客户进行情景采访来开始用户模型项目。这个项目可以在3-6个月的过程通过花费月35000美元来邀请一个咨询专家进行实施。虽然这样做将不会产出成熟的用户模型，但是这将会揭露关于这些行为的聚群性以及相关的模式，可以总结出一些用户的类型。

这些用户类型，反过来，可以运用到分析整理每一类型的用户反馈的计划中。公司逐步建立这方面的知识，直到最后可以将这些足够多的信息编集成用户群体特征，并产出用户模型。