     開放式的指標(biāo)體系包括用戶人口屬性、行為操作屬性、態(tài)度偏好屬性、用戶價值屬性等，用戶的行為和態(tài)度是不斷變化的。   在保證問卷效度的前提下，問卷設(shè)計還需要注意結(jié)合用戶特征，以提高填答率以及數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率。比如，針對二次元用戶，在用戶群年齡結(jié)構(gòu)偏小的前提下問卷不能太長，不能出現(xiàn)深奧的專業(yè)術(shù)語；同時問卷的語句表達(dá)以及頁面風(fēng)格也要相應(yīng)調(diào)整，使其沒有距離感。同時，注意篩除多次填答和注冊的馬甲賬號問卷。此外還要注意新用戶的占比，需要評估填答問卷中新注冊用戶的比例是否與投放期新用戶正常增量一致。用戶畫像是否需要包含新用戶取決于項目目的，也可以和產(chǎn)品方討論后決定。 把用戶分的類型越少，顆粒度就越粗，每種類型之間的特征就不會很分明；用戶類型越多，顆粒度也就越細(xì)，但復(fù)雜的類型劃分也會給產(chǎn)品定位和運(yùn)營推廣帶來負(fù)擔(dān)。因此，細(xì)化顆粒度不僅需要定量的聚類來調(diào)整，還需要結(jié)合產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)來驗(yàn)證。同時，因?yàn)椴捎玫氖情_放性的指標(biāo)體系，我們不可能像區(qū)分“男性用戶、女性用戶”那樣清楚地知道用戶類型的數(shù)量，因此，在用數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像時，最關(guān)鍵的一步就是確定把用戶分成幾種類型。 K均值聚類也稱快速聚類，內(nèi)存少，復(fù)雜程度低，快速高效，適用大數(shù)據(jù)量。但是需要提前明確分類數(shù)目，并對均值進(jìn)行定義。只能對樣本聚類，不能對變量聚類，樣本的變量需是連續(xù)性變量。 層次聚類可以對變量聚類，也可以對樣本聚類，可以是連續(xù)變量也可以是分類變量。能提供多種計算距離的方法，但是計算復(fù)雜度高，適用小數(shù)據(jù)量，我們需要結(jié)合項目的具體情況，包括項目周期、數(shù)據(jù)形式、數(shù)據(jù)量、聚類特征等等來確定聚類方法。   但是，把數(shù)據(jù)還原成用戶本身用戶也需要遵循幾個原則，畫像（Persona）意味著一個令人信服的用戶角色要滿足七個條件： E 代表移情性（Empathy）指用戶角色中包含姓名、照片和產(chǎn)品相關(guān)的描述，該用戶角色是否引同理心。 R 代表真實(shí)性（Realistic）指對那些每天與顧客打交道的人來說，用戶角色是否看起來像真實(shí)人物。 S 代表獨(dú)特性（Singular）每個用戶是否是獨(dú)特的，彼此很少有相似性。 O 代表目標(biāo)性（Objectives）該用戶角色是否包含與產(chǎn)品相關(guān)的高層次目標(biāo)，是否包含關(guān)鍵詞來描述該目標(biāo)。 N 代表數(shù)量（Number）用戶角色的數(shù)量是否足夠少，以便設(shè)計團(tuán)隊能記住每個用戶角色的姓名，以及其中的一個主要用戶角色。 A 代表應(yīng)用性（Applicable）設(shè)計團(tuán)隊是否能使用用戶角色作為一種實(shí)用工具進(jìn)行設(shè)計決策  |
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