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户、普通用户和高级用户。在实际情况中，用户的特征信息包含非常多，儿乎任何一个特征因素的不同都会导致用尸对产品使用的行为习惯不同，如何进行有效的用户分类呢?人口统计学属性的分类方法可以较和直观地表现出用户属性兰异，从而获得一定的划分结束，这种划分方式几乎能够适用于任何一亚产品。虽然这个分类方法能够准确地获得分类数据，但是对于用户需求的考夸相对较少，划分之后的用户群相对于产品的定位精确度较低。为了更好地根据用户需求特征来获得用户划分结果，在人口统计学属性划分的基础上衍生出了多维度用户特征研究方法。多维度的分类方法，就

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是在考虑产品对用户的约束因系以及用己目身特征的因妓后进行粒选，获得重要的维度因际来划分用户。一般来说，基本的特征包括用户年龄、性别、计算机使用背景、收入水平、用尸对于该产品的使用经验和偏好、使用目的等因素。而产品对用户的约束因系包括形状的确定、颜色的不可更改性、按键的唯一性等。关于用户，还可以参考麦肯锡八分法，如下页图所示。用麦肯锡八分3.使用场景[一长划旺LEE服务)价格六击求励机购买因素一5)一利浊渤力收入本|法对淘宝、虎噢网的目标用户进行对比。目标用户对比淘宝(平台型目标川户:所有有一定计算机或操作能方的，

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有网上购物或购物需求的|目标用户。关注互联网新闻的万联网从业人员用户川户细分维度:川户细分维度;虎噢网(垂直型)1)地域:一线、二线、三线，四线等|1)性别:男性为主,女性为畏;城市;4)对网络损作的辑悉程度，熟悉、般、陌生等使用场景是有这样的结构:更接地气的分析和描述用户需求的方法。它应该“在某某时间(when)，革某地点Cwhere)，周围王欲望〈desire)，想通过某种手段(method)来满足欲”这几点信息其实统一地描述了需求产生的环境。从这些环境信息可以分析出诱发需求的条件和需求产生时的环境条件。和

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