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不管你的目标受众特征是否非常广泛，你都需要确定该受众群体中的特定用户组，以用于产品的用户体验研究和设计。
当产品服务于大量不同的用户时，利益相关者有时会指出产品设计必须以“每个人”为目标。这种方法可能比仅关注某些类别的人更具包容性，这种方式对于强烈需要吸引更多客户和用户的企业尤其具有吸引力。
但是，避免任何对目标受众的定义，实际上会导致大多数人的可用性降低。因为，如果不了解用户是谁，你就有可能获得有偏见的研究结果和错误的决策。
事实上，你并不总是需要精确的用户特征类别，但你确实需要知道谁将使用该产品设计，以及他们将尝试使用它做什么。
用准备旅行的思维，来了解你的用户
在旅行之前，你至少会考虑以下内容的相关信息：
你打算待多久？
你将要做什么样的活动？
你目的地的天气如何？
想象一下，如果你不知道是否要去周末短途旅行，还是去豪华度假村或者去南极洲进行为期六周的探险，你将无从着手准备你的行李。
而在不了解你的用户的情况下设计产品就像旅行不考虑你的目的地而带东西——两者都可能以令人不快而结束，而这可能是通过一点预见而避免的。
完全相同的原理适用于产品设计。确保我们的用户拥有良好的体验并不一定意味着我们需要定义他们的一切，只需要对他们即将开始的旅行做出一些定义，如他们将开展哪些活动，以及他们需要哪些内容和功能才能使这些活动成功和愉快？
测试特定用户，而不是任意用户
在研究时，往往会出现“无法定义用户”的问题。如果你计划进行一项研究，但不限制谁可以参加，很容易导致所有参与者彼此非常相似。如果你的系统仅用于为一种类型的用户提供服务，那么这不是问题，但如果你的受众是大众市场的用户，那么你可能会错失很多有用的建议和机会。
想象一下，你正在为当地通勤者和游客使用的城市交通系统设计网站。如果你计划与任何 10 人进行可用×××，你最终可能会有 9 名通勤者和 1 名游客。或者更糟糕的是：10 个上班族（如果你招募住在你办公室附近的用户的便利样本。）你可能会知道许多关于上班族的信息但很少了解你的其他重要受众（如游客）的信息。
我们知道，只需 5 个用户就可以从可用性测试中学到很多东西。但是，如果你的受众包括一系列具有根本不同的任务、需求和期望的人，那么 5 个用户将是不够的。相反，你将需要来自每个主要类型用户的 4-5 名测试参与者（如果每个组完成的任务之间仍然存在一些重叠，那么每组中的用户通常会少一些）。在找到这些人之前，你必须知道如何区分不同类型的用户。
用于描述“泛受众”的有效策略
描述一大群人的简单方法是转向人口统计学，如年龄、性别、职业和收入。在招募参与者进行用户研究时，拥有一定的人口多样性绝对是好事。但是这些事实通常不能描述你的重要目标用户之间的区别，这些区别实际上会影响他们与你的产品设计交互的方式。
举个例子，城市交通系统上的旅行者可以按年龄分为 16-24 岁、25-55 岁、55 岁以上的不同组。因为处于不同生活阶段的人往往会有不同的时间表，这种多样性可能会发现一些差异。但我们仍然可能错过了刚刚访问或最近搬到该地区但尚未熟悉该城市的人的观点。
产品、运营、设计师、研究人员都需要了解人们的行为方式。因此，为他们组织信息的最佳方式是根据人们的实际行为对人进行分组，而不仅仅是人口统计类别。
对于大量受众而言，尝试描述用户行为的全部范围似乎很难把控。举个例子，不同的人可能使用交通系统在数百个不同的地点之间旅行，原因有很多，如求职面试、聚会、约会、学校、医生预约、工作等。诀窍是根据它们的哪些部分实际上可能使人们与系统进行不同的交互来组织所有这些不同的使用场景。
如果你的产品设计服务于大量受众，使用频率也许是识别不同类型用户之间有意义区别的良好起点。
使用频率通常可区分不同的群组
通常，高频用户的行为与低频用户不同。但如果你只考虑“每个人”的行为方式，这些重要的差异很容易被忽视。通过将你的受众划分为高频和低频的不同组，你可以开始检测重要的模式和趋势。
想象一下，你正在使用拥有大量用户的应用程序。有些人可能比其他人更多地使用该应用程序。使用频率的变化既是用户类型之间重要差异的原因，也是其影响：
高频使用会导致熟悉界面并快速完成重复任务；
高频使用是需求和目标的结果（人们更多地使用它，因为任务或内容对他们很重要）。
反之亦然 - 不经常使用意味着产品对用户来说会较生疏且不太重要。当然，也有例外：一些使用场景很少但非常重要（例如买房），而某些界面甚至对于每天使用它们的人来说仍然是个谜。但对于大多数产品设计，根据人们执行任务或与系统交互的频率对人员进行分组，将揭示有关他们的需求和挑战的关键信息。
即使你需要为高频和低频的用户提供服务，区分它们仍然很重要，这样你就可以理解并支持与每个组相关的行为群集。
如果你想增加受众的整体规模，那么必须将差异化的用户定义为不同的群组，因为这些是你未来的潜在客户。理想情况下，你应该掌握一些有关你希望扩展到哪些新市场的具体信息，另外，即使是被定义为“目前没有使用我们产品的人”的团体也会通过强制考虑那些不熟悉设计的用户来帮助设计和研究。
除了使用频率之外，还有许多其他方法可以将大量受众细分为更具体的群体：
→目标优先级：对于某些类型的用户，哪些更重要？
例：如果他们处于流感并发症的高风险群体中，人们可能更有动力去寻找有关获得流感疫苗的信息。
→领域知识： 有些人比其他人更了解行业或主题吗？
例：目前的房主将比首次购房者了解更多关于抵押贷款的信息。
→使用可能性：是否有些人比其他人更有可能成为未来用户？
例：拥有汽车的人不太可能成为公共交通的常客。
分门别类可改善用户体验
当你确定了受众的重要特征时，你可以通过以下几种方式应用它们：
数据驱动：分析数据，可精细化地划分用户群。例如，你可能会发现每天有 10％ 的用户访问，70％ 的用户每周访问，20％ 的访问次数较少。
简单区分：即使你没有定量数据，也可以根据轶事用户评论选择一个区分点 - 例如，每周至少访问一次的人是常用用户，每周访问次数少于一次的人是不常用的用户。你的群体可能与真实的发行版不完全匹配，但是如果你只是举起手来对待所有用户就好像他们都是一样的话，你仍然会好得多。
比在组之间找到确切的区分点更重要的是确保它们成为你的研究和设计规划的一部分。根据组之间差异的深度以及对使用和业务的影响，你可能会认为这些组足够独特，需要针对不同任务进行单独的可用×××。或者，通过不太重要的区分，你可以简单地确保在招募参与者进行研究时的人员构成，这样你就可以观察到他们期望的内容和行为方式上的差异。与你的合作团队分享人群类别，并在头脑风暴和会议中演示它们（例如，通过创建角色来表示每个类别）。
虽然以上乍一看似乎很难把控，但从大量受众中识别有意义的细分并不一定非常复杂。即使在这方面做出一点努力，也可以大大改善你的研究和设计成果。如果你对用户分群的场景和工具感兴趣，可以戳此了解：标签体系、用户分群、用户画像「玩味」解读。
来源：https://www.nngroup.com
原作者：KathrynWhitenton
编译：策小编
编译过程中有所删减。