什么是用戶，就是那些藏在每臺電腦、手機、pad、智能watch屏幕背后的使用產品或服務恰如你我——有血有肉、有情緒、有想法、有閱歷、有邏輯、有思考、固守某種習慣且獨一無二、形形色色的人。

用戶畫像本質上基于各種因素綜合考慮而構建的用戶需求模型，包括三大核心要素，即人、產品或服務、場景。近幾年AI在人機交互領域的應用落地，大幅度提升了交互效率、用戶使用的學習成本大大降低、用戶依賴程度得到極大提升。基于AI的用戶交互產生的海量大數據為用戶畫像提供了全新的數據來源和驗證途徑，成為用戶體驗設計的重要考慮因素。

用戶畫像研究實質上是有效利用用戶數據、實現知識發現的過程，隨著“AI+”在用戶體驗和交互場景越來越多的應用，產生了大量用戶行為數據，本文試圖針對設計師如何利用AI應用場景產生的數據更加精確的給用戶畫像，構建需求模型，提升用戶體驗提出了幾點思考，不妥之處，歡迎業內人士交流。

1.“AI+”在典型行業垂直應用場景逐步成熟落地，產生海量用戶交互數據

隨著大數據、人工智能、云計算、物聯網區塊鏈等新興數字技術的應用，為用戶畫像研究提供了海量且高質量的數據，特別是AI在教育、零售、金融、汽車、家居、政務服務等垂直領域大量場景化的應用，憑借與用戶交互的強大的智能響應能力對用戶行為實施采集、分析歸納并智能反饋，收集海量用戶交互數據，與其他渠道數據相比交互數據在洞察用戶行為軌跡方面更具有研究價值。

以AI在金融行業應用為例：應用較為成熟與用戶畫像相關的應用場景有智能營銷及智能客服2大場景。智能營銷主要是指技術上主要依托于推薦引擎和機器學習技術，通過分析用戶數據并聚類用戶特征，做到“千人千面”的智能推送；智能客服是指依托于自然語言理解，語音識別等技術打造的智能問答系統，可以提供 24 小時不間斷的問答服務。

“AI+智能營銷”和“AI+智能客服”作為AI在金融行業的典型應用場景，通過人工智能技術與用戶產生交互，在交互過程中產生大量用戶行為數據，依托AI強大的機器學習能力，AI可以將用戶行為數據分類，標簽，分析，輸出。當前AI交互數據主要有以下幾類：

通過對海量用戶交互數據的AI深度算法，設計師在此基礎上對用戶更深層次精細的情緒進行洞察研究，為用戶設計更加貼心的體驗，從AI交互延伸到管理整個客戶旅程中的交互。例如：除了了解用戶的經歷、旅程外，通過AI賦能預測接下來用戶所需的服務，并指導用戶如何處理即將發生的事情。

2.依托場景行為數據構建用戶畫像模型，對場景進行延伸和創新

AI與用戶交互場景產生的海量數據通過利用決策樹、貝葉斯網絡、K均值算法、邏輯回歸以及主題模型等機器學習算法抽取用戶特征，為進一步提煉得到用戶標簽并構建用戶畫像模型提供強大的數據支持。

有了強大的AI數據支持，設計師在用戶畫像研究中，可以圍繞“單個用戶”或“群體用戶”更加順暢的打通多場景切換，例如：

例如，在政務APP政務服務和信息服務場景設計過程中，可以使用LDA模型文本挖掘出用戶感興趣的信息主題，利用得到的用戶偏好主題的概率分布空間向量，計算用戶相似度進而實現用戶所屬群體的分類及特征提取；通過在生活服務和信息服務板塊構建行為主題、主題詞匯等多種數學模型來實現特征提取，通過基于對AI交互數據的用戶畫像實施實時動態分析，引導用戶使用場景的延伸和自然切換。

3.“設計師+AI”是構建用戶畫像模型的最佳組合模式

很多時候，這種基于AI算法赤裸裸的推送就像是一只令人討厭的“舔狗”，雖然智能但沒有“同理心”更不能做到與用戶“共情”，AI所能做的是偏理性的基于大量數據的嚴格算法模型下的結果輸出，可以判斷用戶的行為，但是產生這種行為的情感驅動因素機器是體會不到的。因此，在用戶畫像的工作中需要以設計師為主導，以人對人的“同理心”并結合AI產生的大量行為數據深度分析隱藏在數據背后用戶的真實動機，真實需求，真實情感，只有這樣的用戶畫像才是真實的，用戶的體驗和交互才能觸達用戶心靈。

博思遠略認為在AI全面賦能的背景下，以設計師為主導通過將用戶交互海量數據與其他渠道數據實現數據(不同數據源、不同類型、不同載體)融合與提升，構建更加多元、精準的用戶畫像，建立高效的用戶認知模型和精準的用戶體驗數據的模式是未來的重要發展方向。(作者：博思遠略)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的bootstrap-table真实交互数据_博思远略：基于AI交互场景数据构建用户画像的几点思考...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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