編輯導語：在使用者調研的過程中，符合畫像的調研使用者一旦在某個時段可被觸達或可被替換，即可進行使用者調研的最後一步——收集使用者所做出的目標行為資訊。那麼，針對最後目標行為，選取該以什麼標準作為依據呢？一起來看一下吧。
使用者調研，就是帶著某些調查目的去直達使用者，根據使用者反饋，記錄下當前的某些現象，並對此進行事後分析的行為。
不管形式如何，調研的最終目的均是在確保調研有效性的前提下，得出什麼樣的使用者傾向於做出怎麼樣行為的結論。
使用者調研系列的方法論分享，怎麼去做使用者調研？-使用者畫像篇，講述了
“什麼樣的使用者”是一個傾向性的百分比或行為集合
，是使用者調研在執行過程中的第一步；而怎麼去做使用者調研？-調研時間篇和怎麼去做使用者調研？-樣本替換篇，則分別講述了目標調研使用者，
在什麼時間節點更有機率可被尋找，以及當這批使用者無法被尋找時，如何進行合理的更迭，這是確保調研有效性的兩個必要條件
。
符合畫像的調研使用者一旦在某個時間段可被觸達，或可被替換，即可進行使用者調研的最後一步-收集使用者所做出的目標行為資訊，也即是定義中的“怎麼樣的行為”。
此時，
使用者調研一階段結論為：使用者群體若具備畫像中描述的行為特徵，則他/她大機率會傾向於做出行為β（目標行為）的操作
。
那麼，針對最後目標行為，選取該以什麼標準作為依據？怎麼樣的指標體系構建能合理地收集調研使用者的目標行為？本文作為使用者調研系列方法論分享最後一章，將給你解答！
一、目標行為
某次使用者調研的畫像群體最終傾向於做出的行為操作，它具備目標的導向性及行為的不可預知性兩個特點，同時，和使用者畫像的動態行為區分強關聯。
1. 與動態行為的強關聯
在怎麼去做使用者調研？-使用者畫像篇中提及，可根據某一型別特徵在某段時間內，被修改頻率，把使用者畫像區別為靜態劃分或動態行為（特定時間段內行為修改頻率相對較高）。
1. 與動態行為的強關聯
從強關聯的角度去區分兩者，動態行為的目的在於幫助產品側去確認調研的個體是哪些，調研的群體是哪個；目標行為的定位則在於瞭解調研群體的實際操作，是後續輸出報告分析的主要依據。
強關聯的概述為：使用者群體E若作出行為α（動態行為），則他/她大機率會傾向於做出行為β（目標行為）的操作。
常見的使用者調研計劃服務於兩個背景。一是為新產品的方向選擇進行前期的市場調研；二是為產品新功能設計或新活動方案推出進行使用者滿意度計算。
1）商業價值關聯
目標行為，從設定上偏向於吸引流量或產生付費的行為操作。如果說動態行為的目的在於篩選出產品側的高活躍使用者，
動態行為，透過對修改頻率相對較高的操作篩選，將高活躍使用者發掘，圈定產品迭代的主要面向物件。
。
如，關於語音類產品直播間介面迭代探索，使用者調研的動態行為應側重選擇日均的頻道進入次數，頻道停留時長等操作來篩選高活使用者，把送禮按鈕點選，送出禮物型別，日均消費金額等操作作為目標行為的圈定，這是商業價值判斷的分析依據。
目標行為的目的則在於從高活躍使用者中進一步過濾出高價值使用者，或監控高活躍使用者的價值產出行為，為後續的產品迭代明確存在商業價值的方向
使用者調研計劃的執行，必定是先確定人，再確定事。
2）時間順序關聯
因此，兩者間的時間線順序必定是使用者先具備動態行為的操作，再觸發目標行為的產生。
時間順序關聯可從另一角度理解-行為漏斗關聯。
動態行為先透過對使用者畫像的描述圈定“調研人”，目標行為再導向調研的具體主題明確“調研事”。
在工具類APP社群話題冷啟動-以美的美居APP-場景知乎為例（入口&漏斗篇）一文中提及，行為漏斗即是使用者參與和轉化的行為。結合使用者調研計劃的實施，參與即上層，是動態行為；轉化即下層，是目標行為。
如，關於社交產品的一個常見行為漏斗，私聊按鈕點選（等同於im介面曝光）-訊息傳送點選，該漏斗代表陌生人間從相互吸引到產生實際社交的轉變。傳送訊息的前提是已經進入im介面，因此，私聊按鈕點選是漏斗上層，可作為動態行為，訊息傳送點選是漏斗下層，可作為目標行為。此時，該行為漏斗可應用於有關im介面迭代的使用者調研計劃中實施。
先xx再xx的操作邏輯，結合兩者間的傾向性誘發，使得動態行為和目標行為往往具備作為同一個行為漏斗上層和下層的關係。
3）因果邏輯關聯
行為的設定，指標的選擇是一個主觀性的操作過程，內在矛盾的存在是正常現象，它可能未被產品側所感知，只能從結果輸出後再進行反向的判斷。
類比來看，統計學上應用實證經常舉的一個反例：針對某地區的綠色經濟發展，一研究學者自定義了一新的指標體系，經測量，最終反饋的結果是黑龍江省優於廣東省。從指標體系構建的角度，或許無法從起始就斷定其不合理，因其往往是一自圓其說的過程。但從結果分析的角度，省份之間的排序卻顯著不符合社會上的普遍認知，體系構建理應複核。
對比，產品側例子，若B介面曝光（動態行為）在路徑設計上只能從唯一的A入口進入（目標行為），經某次的使用者調研結果反饋，B介面的曝光次數卻＞A入口的點選次數，則顯著不合理。
此時，結果有可能是因行為收集時的口徑不一致所導致。如B介面曝光采用的是pv（次數）的角度，A入口點選卻採用uv（人數）角度統計。
當然，也有可能是埋點設計錯誤或短時間內埋點上報bug，原因可待進一步分析，但該行為邏輯的選擇必須複核。
因果邏輯關聯主要指行為發生的合理性。除了關注時間順序（行為漏斗）的關聯外，還需判斷動態行為和目標行為的設定是否經得起常識性或普遍性的推敲，這有時是一個反向推導的過程。
目標行為的選擇應有明確的方向進行探索，大多數情況可遵循如下三個導向：
2. 目標的導向性
2. 目標的導向性
在目標行為和動態行為的商業價值關聯中提及，
商業導向、主題導向，基礎導向。
。
一個產品能從冷啟動期-成長期-成熟期-突破期的全過程過渡，這個產品必須是有所盈利的。不少產品人在做產品設計時總是躊躇滿志，一心想著如何最佳化使用者體驗，如何做出有意義的產品。但現實是不盈利的產品很快被擊敗，面臨結項風險。
1）商業導向
常見的付費相關行為：會員充值、道具購買、禮物贈送、商品付款、內容解鎖……
目標行為，從設定上應偏向於吸引流量或產生付費的行為操作
因此，調研計劃的目標行為選擇應具備對應商業價值，使用者調研計劃本身也應和商業變現相關，一般拆分為流量、付費兩個部分。
使用者調研計劃從定性角度去考慮分為使用者訪談，可用性測試；從定量角度去分析分為問卷調查，資料分析。對於前三者，為了避免使用者因單次調研時間過長，調研學習成本過大導致無效回覆的增加，使用者訪談提綱，可用性測試列表以及調研問卷應儘可能簡短；對於資料分析，所選擇的指標應儘可能的低維，避免程式處理效率的低下。
在此前提，
2）主題導向
。
例，某調研計劃目的是解決使用者拍下商品後付費率低下現象，調研主題應定為付費轉化相關，目標行為主題導向應是結算過程相關。
如，拍下付款跳轉邏輯如何、拍下付款間隔步驟多少、付款介面ui佈局是否合理，學習成本偏高與否等。此時，若糾結該商品所在店家的直播觀看人數，直播入口界定等流量相關主題，會使得調研計劃過於冗長，不便實施。
使用者調研計劃的制定單次應為一明確的主題或主線服務。切勿一份計劃，多線並行，面面俱到相當於面面不到。此時，目標行為的選擇也應單一主題相關。
簡短、低維的方式若承接的是多線任務的導向，顯而易見，無法得出任一方向有用的決策
3）
基礎導向
，若把某次調研計劃的目標行為作為另一調研計劃的動態行為，該調研計劃的群體可作為怎麼去做使用者調研？-樣本替換篇所提及的網路訪問固定樣本而存在。
從行為收集的角度理解，每一次使用者調研所面對的物件都是由單個個體組成的群體，這個群體具備相近的某主題的使用者畫像。因此，可作為類似調研主題的固定樣本而存在，即為基礎。
，目標行為的選擇應儘量涉及產品操作的一級路徑，由此延伸可作為大多數調研計劃的行為漏斗上層選擇，從時間順序關聯上看，即轉變為動態行為。
如，有關資訊新聞類產品的使用者調研，無論涉及哪方面的主題，使用者對於帖子的一級點選瀏覽行為基本無法規避。此時，若在多次使用者調研計劃中均把使用者的瀏覽行為作為目標行為收集，這方面的資料足以形成一存量型構建的固定樣本，用於後續的樣本替換使用。
操作上看
使用者畫像可依據動態行為進行劃分，圈定使用者調研的目標群體。在具體的調研操作之前，動態行為是已知的。
設定上看
例，某次調研主題為使用者在網上商城的付款習慣。
使用者調研方案，可選擇如下的動態行為作為事後畫像確認：
最近一月內：
使用者日均檢視商品種類數＞5
使用者日均收藏商品種類數＞5
使用者日均分享商品連結數＞3
使用者日均購物車新增件數＞1
此事後畫像對符合上述操作特徵的群體進行圈定，進行調研操作的執行。調研操作則按如下目標行為進行資訊收集，用作後續分析：
使用者檢視商品的購物車新增比例
使用者收藏商品的購物車新增比例
使用者分享商品的購物車新增比例
使用者購物車商品的付款購買比例
3. 行為的不可預知性
二、指標體系
3. 行為的不可預知性
無論是動態行為亦或是目標行為，反映的是使用者的產品操作，它是一個定性程度的表述，想要透過資料進行定量的反饋，依託的是對應的指標體系。
對於目標行為，它指的是一指標體系的收集方式，在具體的調研結果反饋之前，我們無法得知收集的資料如何，是不可預知的。
調研方案作為目標行為的載體呈現，在結果反饋之前比例是一個待定的未知數，等待後續分析。
指標體系由指標變數構成。單個指標變數的測度或多個指標變數的聯動需能對某操作行為做出符合認知的普遍解釋。
用於承載收集使用者各操作行為的變數集合，常表示為一資料庫中的結構化表格或非結構化的問題集合。
指標體系的構建主要從兩個大方向進行探索和約束，分別是行為匹配和埋點關聯。
1. 行為匹配
同時，單指標變數的選取大多數情況下具備統計學上的運算意義或可觸發埋點直接進行引數上報。
如，帶有日均，月均的均值口徑行為；按鈕點選，介面曝光，頻道停留，連結轉發等直接埋點上報操作。
1. 行為匹配
1）
主題行為一般無法透過某單一變數進行一對一的準確描述，它和目標行為的不可預知性類似，只能猜測哪方面的行為大機率會是如何，無法準確把控。
例，現需透過某指標來作為使用者社交性傾向的目標行為衡量。此為主題行為，應透過和互動裂變相關的指標進行聯動反映。
如，關注、私聊、點贊動態、瀏覽主頁等，任一其中的某一行為均無法單獨測量使用者社交性傾向的程度。
單指標測度
主觀上看，可透過任意合理的指標體系構建來進行使用者行為的收集。客觀上看，指標變數可否透過產品側當前的程式處理去進行資料的收集，這是最大的約束。
即要思考上報的行為是否具備埋點可以一一對應。從這角度理解，指標體系的構建以埋點體系設計為基礎。
單指標測度一般針對可用某單一變數取值進行描述和量化的行為，常見為數值型變數。
2）多指標聯動
多指標聯動常出現在對某一主題行為進行綜合性概述的情景，多為多項選擇的分類變數或開放式問題的集合。
一般一個特定行為對應一個事件編號，觸發上報時上傳設定好的相關引數。
上報事件為：
2. 埋點關聯
擴充事件上報為：
事件程式碼：001
關注物件的uid
關注物件型別：0代表普通使用者，1代表簽約達人
關注入口位置：0代表個人主頁，1代表內容論壇的發帖列表，2代表直播間
物件型別和入口位置的維度增加，可使某次行為上報的資訊更為豐富，避免後續因資訊收集遺漏導致無法進行發散性分析的缺陷。
當然，埋點上報維度的增加有可能使資料庫儲備資訊呈幾何倍數的容量拓展。此時，考慮後端伺服器的效能執行及埋點擴充能帶來的調研寬廣度，兩者的投入產出比是一值得關注的指標。
2. 埋點關聯
1）
現代的網際網路產品遵循的是快速迭代的原則。特別是移動端的產品，更新快的可能一週左右就迭代上線新版本。在這速度下，很多產品的功能設計都是先推出體驗，後收集分析的行事安排。
因此，
埋點設計不漏
。
三、結束
至此，使用者調研系列的方法論分享已全部結束。四篇章的系列分享圍繞怎麼去做使用者調研為主題，涉及使用者調研的物件，時間，行為以及轉換方式，結合常見型別的移動端產品例子進行闡述。
這是我在作為產品新人的第一年生涯中最滿意的方法論總結，希望透過這次的分享能和大家共同進步，相互學習。
今年的下半年會轉戰發展政務產品相關的領域，公眾號後續分享會增加政府業務、民生辦事相關的專欄，同時側重於對不同型別移動端產品的實戰案例輸出。
產品人經0-1歲起步，再到1-2歲過渡……
以上。
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