翻译：大饼 审校：文挂面 | UXRen翻译组 #307 译文
令人心烦的是，我的Twitter时不时会充斥着大量推文，诋毁一些应用广泛且人畜无害的设计工具。这些推文煞费苦心地诉说着这些工具既往的失败史（但却弱化或忽略它们曾起到的作用）。如果你也曾阅读过类似文章，肯定也会觉得这些工具有毒，就好比一位勇士首次揭露了某些公共健康问题一样。而在我看来，这些推文的论调，更像是之前针对麻风腮疫苗的歇斯底里，实际上缺乏逻辑和数据支撑，它们只会披着科学的外衣，借用大量半真半假的个人经历去论证自己的观点。最近我就刚好看到一起这样的争论，内容是关于用户画像的，可以作为一个活生生的例子。
如今，关于用户画像的争议早已不是什么新鲜事，事实上这个话题争论已久。其实，我个人算不上多喜欢用户画像，就像我不会有多喜欢锤子或凿子一样，当然，也算不上多讨厌它们。用户画像就和其它工具一样，有它自身的优点和缺点。
因此，虽然每隔几个月就会有一种新的工具问世，并宣称之前的某个工具已经被淘汰（就像JTBD（Jobs to be Done）。但我仍然不想用这种“绝地求生”的方式去选出胜出的工具，我更希望为自己打造一个丰富的工具箱。换句话说，我并不是盲目站在“用户画像”、“JTBD”，亦或是其他任何风头正盛的工具的角度上说话。相反，我仅仅就是想站在“人”的角度上来作出评价。
每当诋毁用户画像的论调出现时，往往都会是这么几套说辞：
- “用户画像不好，因为它们都是编出来的，而且没有实证支持。”
- “用户画像不好，因为它们把人群分层了，但人的个性差异太大，根本无法分层。”
- “把人群做分层不好，这样等同于群体歧视。”
- “用户画像只不过是一组人口学信息，所以根本没用。”
- “即使用户画像不只是人口学信息，它也已经被用滥了，我们应该抛弃它。”
内行或是教育工作者，就更应当承担起责任，帮助人们理解这种工具或技术应该怎么去使用，而不是像对待昨天的垃圾一样，把这个工具连同使用它的人，一弃了之。
用户画像的误区和澄清
误区：用户画像不过是一组人口学信息，内容涉及年龄、性别、职业、发色等，而且，这些信息还常常是编造出来的。
首先我要说的是，这个观点非常恶劣。如果说这就是用户画像的主要内容，那我也能够理解为什么会认为它没用。然而，事实却并非如此。我觉得这个误区可能来自市场营销领域。市场营销中的画像一般都比较聚焦于人口学信息。这是因为应用在营销层的用户画像通常是用来获取、理解并归纳用户的广泛偏好，然后去分析拥有这些偏好的人会把他们的触媒时间花在哪里，从而更有针对性地进行广告投放。这对于市场营销的朋友们的确是件好事，但是这种方法对于交互设计来说可能就没什么价值。
在实践中恰恰相反，用户画像应用在交互设计领域时，人口学信息仅会作为背景信息，目的是让人物形象更加真实、易记。毕竟，用户画像真正的价值在于它是一种交流工具。它把观察、访谈、问卷等各种方式获得的庞杂数据，综合成一种能够在组织中传播，且无论有没有参与过调研的人都能理解的东西。在这种情况下，用户画像如果以一个有姓名、有故事、有态度、有信仰的“真人”出现，就会大有裨益。
那么问题来了：如果说用户画像是一种交流工具，它承载的是什么信息？
通常来说，用户画像中最有用的部分是用户场景（User Scenario）。这个部分描述用户面临的是什么问题，他们有什么行为表现，如果用专业词汇来说，就是用户任务。这也引发了一些其他观点的讨论——很多人认为任务故事（Job Stories）和JTBD也能实现用户画像的功能。我认为在某些情况下的确如此，如果你所处的团队是一个快速迭代的技术驱动型公司，处于创业的起步阶段，服务的是具有一系列相似需求的大众用户，而且团队成员都非常以用户为中心，也知晓用户的需求，那你可以考虑不采用这些感性的方法，只聚焦于最核心的工作。这种情况下画像反而可能分散注意力。
相反，如果你处在一个传统的组织，服务的是较小范围内、行为差异较大的群体，这种情况下，你需要让利益相关者不再相信客户想法和行为都一样，甚至认为客户的想法和行为都和我们的管理团队一样，那用户画像就能派上用场了。
一定程度上，你可以认为用户画像是通向JTBD的一个有效环节，但如果你已经达到目的，它确实价值不大。我喜欢把John、Mary、Prisha或Joaquin作为一组行为的表征符号，而不是筛选几个工作故事来解释我们今天要解决的一系列问题。这种方式效果会更好，而且也有利于传播。虽然这样可能牺牲一定的精准度，但其实无伤大雅。
最理想的用户画像一般都建立在研究数据之上。你调研了成千上百的用户，访谈了至少十几个人，也已经完成数据分析，并发现了一些特定的模式。我举个最简单的例子来帮助你理解——假设，你们从事旅游行业，你可能会注意到亲子用户更倾向于选择在学校假期进行一两周的短途旅行。也许通过数据，你也会注意到另一拨人，他们很年轻，喜欢在学校假期之外的时间选择便宜的城市穷游。也许你们还能发现一些商务人士，他们通常会选择商务舱出行，会使用休息室，还喜欢回家过周末。
那当我们了解到这些信息之后，就可以输出给不同的产品团队针对不同的用户行为，进行差异化的产品体验设计。这样当然比把所有客户都看作是一模一样的要好很多。但是，较之在大数据基础上建立丰富而个性化的典型行为特征，并将其输入到客户管理系统，这样的效果又显逊色。很多科技公司看不上用户画像和擅长应用画像的人，也是因为它们具备这样极强的数据能力。但让人惊讶的是，极少有传统企业能够通过详实的数据，行之有效地改善用户旅程中的服务策略。
在这里，还需要明确一点，不是说你不能同时是商务出行者、城市穷游者或是飞到某个地方就呆着不动的家庭出行者。同样，虽然用户画像告诉你城市穷游者往往比家庭出行者年轻，但实际上的数据可能会有相当一部分是重叠的。现实中，你可能会发现有一拨退休的人，他们会带着孙子在自己的假期出行，也可能会到其他城市穷游。
好在用户画像并没有被严格地定义，相反，它是一种“可渗透”的模型，因此，用户是可以在两种“形象”之间来回切换的。有些情况下，这个过程会长达数年，而也有些情况下，则会维持较短的时间。一个模型成功的关键在于，要意识到这仅仅是个模型，使用范围是有限的。优秀的设计师（或研究员），会理解每种模型的优点和缺点，并懂得如何恰当使用。而平庸无能的人，往往只会指责自己使用的工具。
最后一点，我认为任何设计工具在运用过程中，都会难以避免一种现象——“货物崇拜”（cargo-culting）。简单科普一下，“货物崇拜”，兴起于太平洋岛民，这些土著试图借用西方殖民者的物件，模仿他们的程式和步骤，却全然不知背后的运作原理。他们用木头和芦苇建造了机场、控制塔和航站楼，希望美国士兵会带着货物回来，却不了解全球格局、航空模式和国际贸易错综复杂的运作原理。他们仅仅是照搬了自己眼中别人的做法，却期望达到一样的效果。
在我们这行，我常常会看到这样一种情况：你读了一篇关于用户画像的文章，然后硬攒出几篇研究糟糕、满是人口学信息的文档，在那些持怀疑态度的开发人员和商务人士面前，为你自己喜欢的功能背书。你还疑惑，为什么没有成功？你觉得这一定不会是自己的问题，肯定是工具的问题，于是，你上Twitter或Medium，把怒火发泄到“无用”的用户画像之上。
看到这样的行为，我非常沮丧难过。如果仅只是对他们自己有所伤害，我倒不会如此介意。然而，当这类事情发生时，较之有关某项工具或技术的优缺点的合理论证，愤怒情绪和谣言谬论往往传播得要远得多。同时，波及范围也会相当广泛，许多无辜者往往会在随后的混乱中受到牵连。毕竟，如果你只是一个初出茅庐的设计新人，看到你所信任的博主拥有两万粉丝，在Medium上告诉你，你在学校学的东西已经没用了，现在聪明人都在用别的东西，你会如何选择？好吧，你很可能会抛弃这种工具，转而选择其他，甚至你可能还会建议别人也这么做。麻风腮疫苗的市场恐慌也就是这么开始的啊。
总结
万幸的是，我们面临的现状并没有那么糟糕。何况最终你至少可以选出某一种合适的工具。俗话说，“如果你手上只有一把锤子，你看什么都像钉子。”我的观点是，即便你为了谋生，几乎把所有时间都花在钉钉子上，弄清楚螺丝钉长什么样，什么情况下可以使用，对你而言也是非常有价值的。请不要再拿锤子去钉螺丝钉，并在尝试一两次之后得出“螺丝钉是垃圾” 这样的结论。
作为专业人士，配备多样的工具，对我们是相当有益的，但千万不要执迷于找到灵丹妙药或者万能药。对行业保持辩证思考，对我们同样有益。像“这东西对我没用，所以它对别人也不会有用”这样的论调，简直就是极端保守思维。它不仅没有鼓励人们开拓眼界学习新事物，更扼杀了人们的求知欲。
如果你发现了某个对你来说很有用的新工具，请务必和大家分享你觉得它好在哪里。同样，如果你发现某个现有的工具有所不足，也请和大家分享你觉得它差在哪里，这样我们才能良性地学习、成长。然而，我们处在一个两极分化的时代，“抹黑”超级容易。但请你记住，要提升己方，并不一定非得打压对方。世界很大，比起狭隘的非黑即白，我们更需要的是多元化和多种可能性。
原文来源：http://www.andybudd.com（Andy Budd ，2019.2.20）
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