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2019-05-12
在热烈的讨论中,我们更容易忘记这一点:Ted是我们根据用户洞察,抽象出来的虚拟模型。更糟糕的是,Ted越像具体的人,越不能代表用户群体。如果我们根据Ted设计产品,那么Ted这个不存在的人,反而会掩盖真实的用户群体。
通常,这一类用户画像,就是在“闭门造车”,既缺乏明确的目标,又无法随情境的改变而改变,还缺乏灵活性和适应性;貌似“神器”,但在产品团队、设计师看来,却毫无用处。
为了打造更智能、更灵敏的系统,满足多样化的用户需求,适应不同的用户场景和用户能力,我们亟需新的工具。
为了让“多样性”重新融入设计过程中,我们需要新的工具。
在设计过程中,我们所做的每一个决定,都会提升/降低用户的参与度。就如同“包容性设计”所强调的——设计师的职责,在于消除人与产品、环境、社会结构的不匹配。
因此,我们需要找到检查、平衡以及测量产品设计“包容性”程度的方法。那么,如何把真实的用户放在第一位,不被“平均水平”所迷惑呢?方法之一,就是放弃“用户画像”,改用“用户画像光谱(persona spectrums)”。后者所关注的,是一系列的用户动机、场景、能力和环境,而不是一个“一般用户”。
用户画像光谱所描绘的,不是虚构的用户,而是具体的用户动机。它展示的是,为什么不同的用户群体有相同的动机,以及动机如何随着场景的变化而变化。
有的用户特征是永久性的,比如:先天失明。有的是短暂性的,比如:眼科手术后的视力恢复期。
有的用户特征,只在特定场景中出现,比如:在阳光下,电脑屏幕“眩光”。
不同的用户,在不同的场景下,却有相似的需求。那么,问题来了:你的产品该如何应对?