這幾天工商銀行手機APP又更新了。其實大多數人對于一家銀行APP的期望基本上就是老老實實提供人們需要的功能，除了安全功能以外，最好不要沒事更新。

但是銀行的APP更新的還是挺頻繁的。

這次更新之后，一登陸發現熟悉的登陸界面換了，不僅功能都不一樣，連主題風格都變了。工商銀行長期的主題顏色都是紅色，像下圖：

這個紅色也和工商銀行大部分網點風格差不多，而中國銀行主題色也是紅色，可能是為了體現根紅苗正吧。

這次改版之后，首頁變成藍色了。如下圖。

話說變色這事，可小可大。說小了可能就是某個產品經理一拍腦門。說大了可能就是人家都打五星紅旗的時候你豎起一面星條旗，不僅是視覺上格格不入那么簡單的事了。

不過今天咱吐槽的重點，是首頁上這句話：基于您的偏好發現以下內容。

隨著電商產業的快速發展，用戶畫像技術得到了廣泛的應用。很多相似產品的推薦都得到了市場的認可。例如一個人經常喜歡在網上買各種好吃的，哪里有什么新奇的好吃的算法就會推薦給他。這樣用戶獲得了自己原來不知道的信息。而商家也獲得了利潤。皆大歡喜。

但是現在一些時候，用戶畫像這個東西越來越被濫用了。甚至很多一知半解的從業者，感覺自己做的產品不與用戶畫像扯上點關系就顯得沒有那么高大上。所以非要強行找個渠道上一下這個技術一樣。

和其它技術一樣，用戶畫像技術也有自己的適用域。并不是什么業務上都適用用戶畫像技術。通常來講，用戶畫像技術主要基于對用戶的分析和對產品或服務的深刻理解，其產品和服務范圍應該遠大于用戶所知，所以能夠減少用戶學習或搜索信息的時間，以及提高產品和服務的曝光度，從而增加社會運行效率。就像女生逛商場一樣，本來只想去買個鞋子，結果順手又買了一堆襪子。

而用戶對于自己想要的產品或服務非常清晰，或者提供的產品和服務范圍很有限的情況下。那使用用戶畫像技術則純粹是多此一舉。典型的例如很多政府部門，例如房管局或是社保局，他們的某些系統可能連域名都沒有，就是個IP地址還帶個8080端口號，結果依然不妨礙人們找到這些系統并使用他們的服務。

同樣的，一個用戶使用一個銀行APP，恐怕并不期望銀行APP做出一些自己預料之外的事情，例如說我明明只想進去還個信用卡，卻莫名奇妙辦了個ETC出來。

換句話說，對于工商銀行APP而言，其實只需要做了個常用功能的排序就行了。如果我每次都用還信用卡，那就把信用卡放最前面，如果每次都查賬戶明細，就把賬戶明細放最前面。多簡單點的事。事實上，大部分銀行也是這么做的。

而我猜工商銀行其實也是這么做的。因為我實在想不出來他能怎么給我畫像。難不成監視我的購物習慣，得出結論我是一名價格敏感型消費者，再分析一下我銀行賬戶里僅有的兩位數余額，最終得出結論，不用給我推薦理財了，屁用沒有嗎？

不過猜歸猜，我們還是可以按照常規的分析方法，來分析一下如果我們是這個產品經理的話，那么我們會怎么分析工商銀行APP的用戶畫像。比如說我們可以使用Lene Nielsen經典的“十步法”來進行分析。

“十步法”很好理解，下面我們一起來看一看：

第一步：尋找用戶

目標: 誰是用戶？有多少？他們對品牌和系統做了什么？

使用方法: 數據資料分析

輸出物: 報告

我們知道，工商銀行號稱宇宙行，擁有龐大的用戶群體和網點，但是因為是國有大行，所以不可避免地有像作者這種非常多的低價值客戶。事實上很多中小銀行開網點少的原因并不是開不起，而只是單純的不想給窮人服務罷了，畢竟一個柜員為一個大媽的三五百塊錢折騰半小時，對銀行來說，是虧本的事情。

但是無論怎么樣，工商銀行APP的目標用戶，我覺得應該是有工行賬戶的人，不然誰沒事下它玩？

第二步：建立假設

目標: 用戶之間的差異都有什么

使用方法: 查看一些材料，標記用戶人群。

輸出物: 大致描繪出目標人群。

對于工銀APP的用戶而言，差異大多數應該就是錢多錢少，熱衷于理財還是存款，一部分人可能還搞個生活繳費啥的。

第三步：調研

目標：對于用戶的調研（喜歡/不喜歡，內在需求，價值）。關于場景的調研（工作環境、工作條件），關于劇情的調研（工作策略和目標、信息策略和目標）。

使用方法：數據資料收集。

輸出物：報告。

工商銀行號稱愛存不存（ICBC）似乎從來沒有重視過用戶體驗的事，調研嘛，有這個必要嘛？

第四步：發現共同模式

目標：是否抓住重要的標簽？是否有更多的用戶群？是否同等重要？

使用方法：分門別類。

輸出物：分類描述

銀行用戶的共同模式我覺得還挺好發現的，無非就是看誰家安全可靠存款利息高貸款利息低。。。

第五步：構造虛構角色

目標：基本信息（姓名、性別、照片）。心理（外向、內向）。背景（職業）。對待技術的情緒與態度，其他需要了解的方面。個人特質等。

使用方法：分門別類。

輸出物：類別描述。

張大媽，拆遷戶，有一千萬閑錢只愛存定期。

李大牛，打工人，工資月光。

王二狗，房奴，月月還貸款。

胡三楞，公司老板，月月流水過千萬，只存定期。

劉三妹，某人小三，信用卡隨便刷。。。

第六步：定義場景

目標：這種生成用戶的需求適應哪種場景？

使用方法：尋找適合的場景。

輸出物：需求和場景的分類。

張大媽，推薦理財。

李大牛，忽略。

王二狗，推薦手機話費打折。

胡三楞，推薦代發工資業務。

劉三妹，推薦吃喝玩樂。

第七步：驗證與認可

詢問：你認識這樣的人嗎？

使用的方法：了解生成用戶的人閱讀并評論生成用戶描述

比如說我認識張大媽，她還真可能被理財經理忽略買高收益理財了。但這事估計線下辦的可能性更大。

第八步：知識傳播

詢問：我們如何與組織共享生成用戶？

使用的方法：促進會議，電子郵件，各種活動，事件。

可以把張大媽劉三妹的用戶畫像推薦給大家。

第九步：創建場景

目標：在設定的場景中，既定的目標下，當生成用戶使用品牌的技術的時候會發生什么？

使用方法：敘述式劇情，使用生成用戶描述和場景形成劇情。

輸出物：劇情、用戶案例、需求規格說明

當真有一個拆遷戶大媽登陸工銀APP的時候，畫一個大大的年收益10%給她。看她會不會買。

第十步：持續發展

詢問：新信息是否會改變用戶畫像？

使用的方法：可用性測試，新數據

文檔制作：從每個與用戶見面的人那里獲取生成用戶信息

如果我們發現拆遷戶大媽都更喜歡買黃金，那么我們要不要推薦貴金屬給她？

還別說，這么分析完了之后，還真有點想給張大媽推薦理財了呢。

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