ユーザー操作ポートレート（「ユーザーポートレート」の構築方法）

「ユーザーペルソナ」には 2 つの定義があります。

一つは、インタラクティブデザインの父と呼ばれるアラン・クーパーが1990年代に提唱した「ユーザーペルソナ」で、一連の仮想属性データに基づくターゲットユーザーモデルのことを指します。一般的には、製品の設計者やオペレーターによってユーザー グループから抽象化された典型的なユーザーです。本質的には、ユーザーのニーズを説明するツールです。

2つ目は、インターネット時代によく使われる「ユーザープロファイル」です。これは、ユーザーの人口統計学的特性、Web 閲覧コンテンツ、オンライン ソーシャル アクティビティ、消費行動などの情報から抽象化されたラベル付きユーザー モデルを指します。その中核は、膨大なデータをマイニングし、その後のデータ分析やビジネス運用のために、データの次元特性を表す「ラベル」をユーザーに付与することです。

個人的には、主流のインターネット運用の観点に近い後者の定義を好みます。このユーザー ポートレートは、運用戦略にも役立ちます (下の図は Keep のユーザー ポートレートです)。

ユーザーポートレートの内容は、具体的なビジネスニーズに応じて複数のカテゴリに分類できます。大まかに言えば、人口統計属性、空間/時間属性、社会的属性、消費属性、行動特性、財務属性などです。

金融業界のユーザーベースプロファイル

上記の情報は、ユーザーポートレートに使用できる一般的な内容のみであることに注意してください。実際の適用に関しては、特定の業界、製品、ビジネスニーズによっても異なります。同時に、ユーザーの観点から見ると、ポートレートの具体的な内容は動的に変化しており、いくつかの重要な情報の変化がユーザーポートレートに本質的な変化を引き起こす可能性があります（たとえば、赤ちゃんが生まれる前と生まれた後でユーザーの消費属性が劇的に変化するなど）。

実際のアプリケーションでは、ユーザー ポートレートは主に製品の最適化、精密マーケティング、ユーザー操作のサポートを提供します。

さらに、ユーザーポートレートは多くのデータ製品の基礎にもなります。たとえば、数え切れないほどのインターネット製品で目にするパーソナライズされた推奨広告の場合、その基礎となるアルゴリズムは主にユーザーのポートレートデータと情報に基づいています。

簡単に言えば、ユーザーポートレートを構築するプロセスは、データ収集、データのラベル付け、ポートレート生成の 3 つのステップに分けられます。

（１）データ収集

ユーザープロファイリングに必要なデータは、静的データと動的データの 2 つのカテゴリに分けられます。

静的データには通常、ユーザーの人口統計属性、空間属性、社会的属性、消費属性、財務属性などの次元が含まれます。これらのデータは、定性的な自由記述式の質問または定量的なアンケート調査を通じて取得できます。主な目的は、ユーザーの真のニーズを理解し、ユーザー特性を具体化することです。

動的データとは、主にユーザーの常に変化する行動特性データ（シナリオ、メディア、パスなど）を指します。これらのデータは通常、対応するインターネット製品またはプラットフォームによって記録され、比較的簡単に入手できます。

（２）データのラベル付け

ユーザー プロファイリングの目的の 1 つは、ユーザー データの分析を通じて各ユーザーに適切なラベルを付け、ラベルに異なる重みを割り当てることです。そのため、構築したラベルシステムにユーザーデータをマッピングし、ユーザーのさまざまな特性を組み合わせる必要があります。

ラベルの選択は最終的なポートレートの豊かさと正確さに直接影響するため、データのラベル付けは製品自体の機能や特性と組み合わせる必要があります。たとえば、電子商取引プラットフォームでは価格感度関連のラベルを改良する必要があり、短編動画プラットフォームではラベルを使用して、できるだけ多くの観点から動画コンテンツの特徴を説明する必要があります。

（３）ポートレートを生成する

ユーザーデータにラベルを付けた後、対応するモデルまたはツールを使用して、対応するユーザーポートレートを生成できます。さまざまなラベルを含む Excel テーブルにすることも、視覚的なポートレートにすることもできます (下の図を参照)。

さらに、ユーザー ポートレートは静的なものではないため、対応するモデルとツールにも、ユーザーの動的な動作に基づいて対応するポートレートを修正および調整できる、ある程度の柔軟性が必要です。

あらゆる To C インターネット製品にとって、ユーザー ポートレートは健全な成長に重要な役割を果たします。データ収集ツールとテクノロジーの継続的な開発により、ユーザーのポートレートをより詳細に把握し、ユーザーの真のニーズをより正確に提示できるようになります。この時、製品と運営戦略がタイムリーに最適化され、反復されれば、製品、運営、ユーザーの間で相互促進の好循環が形成され、着実な成長の軌道に乗ることができます。