京东某投放工具用户体验地图绘制

项目背景：

京东数坊为京东DMP下的一款人群定投工具，可以帮助广告用户提供丰富的人群画像分析，目标人群圈选，生成定投人群包进行广告投放，对产品进行推广引流和品牌曝光。工具主要功能包括人群管理、京选人群、自建人群、标签管理等。项目团队希望基于用户体验地图的分析和挖掘，识别到用户体验改善和产品自身增长的机会。

(资料图片仅供参考)

团队经过用户访谈明确业务的使用场景路径，形成目标用户的关键操作链路，从而判断哪些维度能够影响到业务指标和用户关键路径上的指标，将这些指标选择出来作为核心维度，通过绘制用户体验地图，从而识别到了相关的机会点。

用户体验地图如图所示：

（图片贡献者：京东技术与数据用户体验设计中心 关晓青）

下面，作者结合上例，来说明基于用户体验地图的用户体验分析优化流程：

第一步，明确目标。

在绘制用户体验地图时，首先要清楚原因和目的，包括任务场景、研究对象（目标用户）是谁、为了解决什么问题、用户的任务目标等，对项目背景、研究对象、任务目标等有清晰的认知。

本例中，任务场景就是京东数坊定投工具的使用过程，研究对象就是使用产品的京东商城用户，解决的问题就是识别用户体验优化的机会因而最终产出成果是“机会点”，用户的任务目标就是通过工具生成人群包进行广告投放。

第二步，梳理用户旅程。

定义用户流程的起点和终点，并将这段用户旅程拆分为几个大的阶段性步骤（也可以称为过程里程碑——详见第一章中的指标体系搭建相关内容）。至于到底划分为几个阶段合适，要具体情况具体分析，而且对阶段的多少也不必过于纠结，只要满足这两点即可：这几个阶段是连续的（从起点到终点之间全覆盖）和顺序的（次序不能颠倒），每个阶段应当有一个核心的用户目标——通常以该目标来命名各个阶段的名称，这样更易于理解。

本例中，用户旅程拆分成了6个环节，分别为确定目标→人群选择→生成人群→人群包应用→制定营销计划→营销效果分析。

第三步，拆分用户任务，进行触点映射。

对各个阶段的用户目标、任务进行拆分，拆分至具体操作行为，并将行为映射到具体的触点位置。这个过程应当要拆分得很细致，只要用户与产品有接触的那些点，都应当找出来。

在这一步，应当拆分出每个阶段的具体的用户目标、操作、触点位置、用户想法（用户是怎么想的或者有什么疑问）、用户感受/情绪。

为了获得上述数据，应采用多种方法，主要包括：

观察用户操作。

用户测试。包含用户会话录播方式。

用户调查。如访谈、问调、焦点小组等方式。

热图。

用户反馈意见。即基于客服信箱、帮助中心、意见箱等收集的关于用户使用的问题。

工单。即用户通过工单等正式渠道报送的问题或意见。

这些数据都应当来自用户，而不是团队内的讨论，只需要客观的描述事实，切勿自说自话或是将自己的情绪代入其中，也不要急于猜想与分析。应重点收集这些类别的数据：

用户是如何操作的

用户操作的效率如何

用户操作的反复性如何

用户操作过程是否清晰

用户的任务是否顺利完成

用户有哪些疑问

用户有哪些不满

用户的情绪如何

在本例中，以第三阶段“生成人群包”为例：

这个阶段的用户目标是快速且成功生成特定人群包；

用户会进行生成人群、人数设置操作；

触点位置是生成人群包的页面及弹窗；

用户的想法及对应的情绪有：选择卡片过多翻看比较困难（尴尬），不知道规则扩展功能怎么使用（尴尬），卡片不支持复制（难过），最终成功生成人群包时感觉不错（愉悦）。在图中，将用户的情绪（波峰、波谷）绘制成了一条曲线，生动地呈现了用户情绪的变化，同时，配合使用不同的表情图标，显得更直观，也更容易唤起团队的同理心。

第四步，痛点分析，识别机会点。

对用户痛点进行梳理和分析，并将痛点分级，洞察用户痛点背后的真实诉求是什么，然后识别出改进优化的机会点。这个过程中使用的分析方法主要有：

策略可选集。即行业内成功做法，团队之前类似项目的成功经验，这些既是可选项，也可以启发团队进行思考。

专业或经验判断。

头脑风暴。

列举法。

强制联想。比如问一些问题：用户还有其他选择么？怎么做用户才能更满意？其他用户来到这里该怎么处理？等等。

在本例中，仍以第三阶段“生成人群包”为例，分析得出的用户痛点是人群生成速度及成功率不理想，机会点是优化数据平台资源问题。

接下来 ，按照“策略环”方法，制定策略并进行优先级排序，对策略进行验证，结合验证情况进行发展等，就不在此赘述了。

通过上述过程，用户体验地图分析的方法，本质上就是对用户任务进行细分，从中识别增长机会的过程。它的特点是引入了用户想法、情绪曲线、痛点等因素，有利于增强团队的代入感、想法的输出和对用户体验的深入洞察。

将上述过程的内容绘制在一张图上，就形成了一张“用户体验地图”。但要记住，我们的目的并不是画出一张漂亮的图形，而是通过这种结构化的方法尽快找到触点上的用户体验优化的方向。之所以要画出图来，是在于方便信息整理与可视化，它提供了一个整体的视角，便于团队观察产品的亮点与缺陷。