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[互联网周刊] CDC：腾讯的创意工厂
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[本文转载自:《互联网周刊》 2009年睇12期]
　　虽说CDC已经成立三年有余，但即使是在腾讯公司内部，仍然没有多少人能非常准确的说出CDC的全称。不过这并不重要，恰恰是这个并非声名显赫的部门，却正在为腾讯源源不断的贡献着“创意”动力。
　　“关于CDC这个名字，我花了3秒钟理解，花了10秒钟记住，花了3年让公司的每个部门都认知、尊重和信任它。”作为腾讯用户研究与体验设计中心负责人，Thomas为之付出巨大心血的这个部门的全称是用户研究与体验设计中心(Customer Research & User Experience Design Center)。尽管相对而言，这还是个很年轻的团队，但Thomas毫不怀疑CDC在腾讯内部与日俱增的重要地位，并且他也很自豪于CDC在业内的标杆作用—在接受本刊记者采访时，他的言谈举止中流露出的是对这份工作的满足感。
为用户而生
　　2006年，随着用户量的增长，对设计和用户体验水平要求的提升，腾讯决定成立一个用户研究与体验设计团队，专门负责腾讯公司产品的用户研究和体验设计。当年5月，Thomas“意外”的接到了这个任务，他带着基础产品部的UI组开始组建CDC团队。
　　CDC一诞生，就担负着一个重大的使命：将“以用户为中心”的设计理念向全公司推广。“做世界一流的互联网设计团队，为用户创造优质‘在线生活’体验”，这是腾讯CDC团队的努力方向。通过CDC的日常工作，帮助每一个团队，重视用户体验。而CDC就是一个既做天马行空的创意设计又脚踏实地关注用户体验的综合体，其根本是实现用户价值。
　　然而，用户体验看不见摸不着，如何将这一看似“虚幻”的主题准确而又到位的传递给全公司的技术部门，这是Thomas首先就必须跨过的一道槛。“理念是万事之始。”Thomas选择了理念先行的道路。
　　在CDC走过的这三年中，Thomas和他的团队日常工作中最重要的内容就是宣传以“以用户为中心”的理念，不限形式和方法。
　　借助内刊、内部论坛造势，制作短片、漫画、口号，编写课程教材……Thomas的团队几乎抓住了每一个可行的方式和时机去宣传理念。在推广理念的过程中，CDC团队创造了许多大大小小的“标语”，“全民CE（用户参与）”就是其中很有代表性的一个。据Thomas介绍，“全民CE”这个口号的诞生其实并没费太多周折，起初是在团队头脑风暴时有同事随口说的，大家乍听之下，都觉得它不但简洁有力，又非常清晰准确，也容易记忆，因此就立刻推而广之。
　　事实上，“一切以用户价值为依归”是马化腾早已为腾讯确定的经营理念，CDC借着势头将其转化为设计理念，通过种种途径和方式的宣传，目前的腾讯公司内部，上至部门经理，下至产品经理和普通员工，都已经非常自然的接受了“以用户为中心”的产品设计理念，并早已在工作中不断实践。CDC的“群众基础”也在这一过程中逐步坚固下来。而Thomas团队的下一步目标，就是要成为腾讯公司进行创新的动力之源。
在设计开始的地方
　　当然，CDC的工作不仅仅是宣传理念，它自己更是理念的实践者。成立后的CDC有两大主要工作，一是体验设计，二是用户研究。这两项工作注定CDC是一个创意和完美体验的孵化地。
　　用户大概都已发现QQ登录窗口上方的小Banner改变了风格。它不再像以前那样循规蹈矩地宣传，而多了情趣和文化的味道，并且在画质、表达形式等方面都有所改变。
　春节前后，“贴春联、放炮竹、穿新衣”等多幅画面轮番出现在QQ登陆窗口上，不但新意盎然，还透着浓浓的中国文化底蕴。清明时节，“祭祖、插柳、踏青”等画面又将雨纷纷、柳依依的清明文化浓缩于一小登录框中，展示了CDC团队对中国清明传统文化的理解。
　　而据Thomas介绍，这些改变是跟随用户的脚步而做出的，目的是用成熟稳重的心态面对用户。“我们希望改善以前与用户冷冰冰的关系，与他们能有更多互动，更多文化方面的交流。”
　　QQ登录窗口的Banner自2006年推出之后，丰富多彩的登录界面，给用户带来了许多欢乐。而QQ2009新的视觉风格，让CDC团队围绕大气、稳重、含蓄、富有内涵、提升品质这些重点对QQ2009的Banner做出了改变，重在增强Banner的影响力，使之意义更重大，文化意味更深远。
　　如今，“QQ登录窗口的Banner已经成为一个腾讯的特色”。用Thomas的话说，CDC团队有强烈的表达欲，他们甚至已经策划好2009年一年的重大节日Banner。
　　然而，这个窗口当然不是全部，CDC的工作贯穿了几乎腾讯每个重要产品中，其中，QQ、QQMusic、QQ影音、QQ旋风、QQ校友、TT、TM、RTX等都是CDC最核心的工作内容。
　　在CDC博客的总结中，QQ影音和QQ旋风的设计分别被单列出来，作为团队设计成果的展示。它们都有一个共同点，那就是突出了用户研究的重要性，而这恰恰也是CDC团队工作的另一个重点。
不仅仅是支持部门
　　如果说体验设计是设计团队的基本技能，用户研究就是腾讯CDC的特色所在，它是整个产品体验设计的基础。
　　从某种意义上说，当腾讯联席首席技术官熊明华将这个团队命名为CDC时，他和腾讯公司都已经为CDC定好了基调：用户研究不仅仅是为设计，更是为每个产品的成功增加最重要的砝码。这也使CDC从诞生之初就注定不同于腾讯的任何一个产品团队，也有别于业内其他公司的设计团队。
　　“很多其他公司的设计都只是做支持的”，Thomas认为这是腾讯CDC与其他公司设计团队的不同之处。但其深层次的不同在于，腾讯CDC的理念是：设计将越来越以用户为主导，并且贯穿产品的研发始终。
　　而Thomas对CDC用户研究工作的认识是：整个公司都在做，只是我们更加专业。他所说的专业，可以从CDC用户研究的方式中找到答案。
　　CDC团队采用的研究方式主要有四种：用户体验室、眼动仪、入户观察以及问卷调查。而其中眼动仪被称为CE的秘密武器，它能记录快速运动的眼睛变化数据，甚至瞳孔的放大和缩小，从而在可用性测试和界面评估等领域发挥重要作用。据说，在整个中国互联网领域，CDC所拥有的这套眼动仪虽然不是绝无仅有，但也是处于业界尖端地位的。谈及这些，Thomas只是微笑着说，这恰恰体现了腾讯对于用户体验的重视。
　　但如果只看研究方式，未免对CDC的用户研究概括不够全面。CDC更重要的工作还包括在公司内部提倡用户参与的理念，强调统一的产品体验，同时对各个产品团队进行体验考核。体验考核渐渐凸显了CDC的重要地位，其监控和审核的作用，也已经超越了其“创意工厂”的意义。据Thomas介绍，经过3年的布道，公司各个产品团队都已经形成了用户参与的意识。而打造无缝的产品体验也正在成为CDC和腾讯各个产品团队努力的方向。
[本文转载自:《互联网周刊》 2009年睇12期]& 用户分类浅谈
用户分类浅谈
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　　说到网络产品，离不开的话题就是用户，就像传统行业的消费者。人是复杂的，网民的用户行为更加复杂，用户和用户是不一样的，或者说，每个用户都不一样。一款成功的互联网产品往往并没有满足所有用户的需求，而是准确定位了某一类用户并且很好地满足了那类用户的需求。到底定位哪一类用户是我们需要考虑的，所以就需要用户分类。
　　不分类不好定位, 好的用户分类让我知道了我在追求哪些人，满足哪些人，影响哪些人。但分不好类又会错位,更糟，那怎样才能对某一款产品的用户群进行合理分类呢，下面就来谈谈我对用户分类的一些看法。
　　一般提到某一款产品有几类用户可能主要包括以下几种情况：高端和低端用户、学生用户和白领用户、一二线城市和三四线城市用户、活跃和不活跃用户、会员与非会员用户、红钻与非红钻用户、IT和非IT用户、初级用户、普通用户、高级用户等，以上这些用户分类的共同特征是从一个维度或者二个维度对用户进行划分，就比如cooper的《About face 2.0》中提到从两个用户分类指标：业务领域水平（domain knowledge）和计算机技能水平，从而把用户划分为初级用户、普通用户、高级用户，更简化地说这种方法的用户分类模式就是基于操作频率，这个分类方法可以套用在任何一款产品上，但是这种用户分类的实际应用效果如何呢？
　　先来说下如何判断某一款产品的用户分类效果如何，主要从两个角度进行判断：分类的信度和效度，也就是分类的准确性和精确性。分类的准确性是指分完类后，是不是现实中每一个用户都能定位到反映该用户的类别，也就是说任何一个用户都能给他贴上属于某个类别的标签；而分类的精确性是指得到的用户类别在多大程度上反映了实际用户所包含的属性含义，也就是说用来描述各类别用户的特征信息与实际用户所有属性的吻合程度。在实际分类中准确性和精确性往往不能同时达到完美，当你追求100%的准确性时精度肯定会下降，比如只用性别去划分用户，准确度很高但是精度不够，所以在实际用户分类时找到准确性和精确性的一个平衡点，达到自己分类目的即可。
　　又回到前面提到的把用户划分为初级用户、普通用户、高级用户，这种划分的方法是准确性很高，但是精确度不够，每一个用户都能根据实际情况判断为初级用户、普通用户还是高级用户，但是描述用户的特征信息很少只有操作频率和计算机技能水平两个维度。这是很不精确的，在实际情况中，用户的特征信息是包含很多，用户间任何一个特征因素不同都会导致不同用户使用某个产品的行为习惯偏好等的不同。比如用户的年龄、性别、学历、收入水平、计算机水平、职业、地域、网龄以及使用某个产品的目标等因素都会导致不同用户不同的使用习惯和偏好。所以在用户分类时需要从多个维度的特征因素去考虑如何划分用户。实际又该如何操作呢？
　　首先考虑对某个产品进行用户分类时需要哪些特征因素，也就是从哪几个维度去划分用户。一般会从以下几个维度去考虑：用户的人口学信息，用户的计算机背景（包括用户的互联网使用背景），上网地点，收入水平，职业，地域，用户对于该产品的一些使用经验和偏好，使用过哪些同类产品，使用的目的是什么，认为哪款最好用，影响选择某款产品的因素有哪些，通过哪种途径得知的，使用产品的态度，使用产品的具体行为等因素。那具体到某个产品时应该选择哪几个因素去划分用户呢，解决的方法是先把所有维度都列出来，然后针对这些维度进行用户访谈，通过访谈能够得到大概的用户间的共同点和不同点。然后把所有因素转化成问卷题目，通过科学抽样的问卷调查得到用户调查数据。对这些用户数据进性行聚类分析即可得到您所需要的用户分类。用户聚类需要注意哪些呢？
　　聚类分析中有很多因素影响着最后的用户分类结果，影响较大的因素有：聚类方法选择，距离算法选择，聚类变量选择，用户类数选择。对于聚类方法和距离选择，我倾向于推荐选择两步聚类法和对数似然值距离算法，因为用户的人口学特征和使用某产品行为偏好等特征一般都是分类变量，用欧氏距离算法的话，它的距离公式所表示的含义很难用实际意义去描述，或者说它的距离值在现实中是没有实际意思的。聚类变量的话可以选择访谈得到差别较大的特征因素，但是这些变量之间也是有关系的，具体还要通过不断的尝试去调整，主要看去掉某个变量后聚类结果是否有大得差异，如果有该变量则为重要变量，用户类数确定可以结合实际聚类得到的描述性判断因素和访谈等得到的实际情况共同确定。
　　怎么对用户分类，细分到何等程度，不太会有一个模式或者方法来通用。所以涉及到某个具体产品的用户分类时，首先明确你得分类目的，分完类之后你需要面怎么利用这些类。当能够从用户分类中得到明确的产品用户群和产品定位时，说明该分类就基本有效了。首页 > CDC上海
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　　“数峰清苦，商略黄昏雨”，虽格韵高绝，然如雾里看花，终隔一层。
　　“生年不满百，常怀千岁忧。昼短苦夜长，何不秉烛游”，写情如此，方为不隔。
　　“采菊东篱下，悠然见南山。山气日夕佳，飞鸟相与还”，写景如此，方为不隔。...
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