查资料的时候看到一篇文章《细说“用户分类”：如何避免教条主义与想当然》主要是讲在用户研究时如何进行用户分类的。
可能对于测试人员很少需要涉及进行用户研究，至少是我目前的经验中没有涉及，但是在测试的过程中还是需要站在用户的角度，需要先了解我们的用户是谁、他们需要这个产品来做什么、他们是怎样使用产品的。。。。。。
以下是归纳的刚才提到的文章中的几个观点,未必能解答测试时关于用户的我们需要了解的问题，但是对我们了解用户会提供一些思路吧。
一、 研究用户还是研究行为
用户研究不是把用户本身研究清楚，它更关注的是研究用户与产品的交互过程，除了研究任务本身，包括两个重要的扩展：1）研究对象不只是交互行为本身，还包括与该交互有直接或间接关联的其它行为；2）不只是研究行为，更要研究用户对产品的体验、态度、需求及其背后的文化心理因素。
用户研究不是把用户本身研究清楚，它更关注的是研究用户与产品的交互过程，除了研究任务本身，包括两个重要的扩展：1）研究对象不只是交互行为本身，还包括与该交互有直接或间接关联的其它行为；2）不只是研究行为，更要研究用户对产品的体验、态度、需求及其背后的文化心理因素。
二、 必须进行用户分类吗
用户分类是否必要要看它是否总是对我们的用户研究的目标有益。答案是，未必。因为在很多情况下，置于一个特定的任务场景中，用户面对一个特定的产品，其行为表现不会表现出本质的差异。
在用户与特定的产品的交互过程中，可能这个产品的本身特征对用户形成的约束成了最主要的影响用户行为的因素，而不是用户本身的一些特性，如性别、年龄或者性格。
是否必须进行用户分类，判断的标准就是：是否存在这样一种用户分类，在这种分类下，不同类别的用户对特定产品的反应会表现出非常明显的组间差异。
三、 用户分类的维度有哪些
在一些情况下，最有效的维度可能并不是一些通用维度，而是和目标产品或产品所在领域有直接关联的、能反映特定的交互行为特征的维度。在这里，用户的行为属性会比其人口属性更为重要。
例如：对于网购人群，可能更重要的属性是这些用户的上网时间、消费额度、喜不喜欢比较、消费类目等，而非其年龄、学历等
另外，文章还提供了一些通用的维度供参考：
——人口统计学维度（性别、年龄、学历、职业、收入等）
——用户的使用动机
——用户的使用经验和能力水平
——用户的个性特征（如根据大五人格理论进行评估）——？？
——用户的生活方式和价值观（如通过VALS量表来评估）——？？
——用户所在的组织和地区的文化特征（可基于霍夫斯坦德的文化模型进行评估）——？？
——用户对新的技术产品的态度（可根据罗杰斯的创新扩散模型将用户分为创新者、早期采用者、早期采用人群、后期采用人群和迟缓者等类型）等。——？？
——人口统计学维度（性别、年龄、学历、职业、收入等）
——用户的使用动机
——用户的使用经验和能力水平
——用户的个性特征（如根据大五人格理论进行评估）——？？
——用户的生活方式和价值观（如通过VALS量表来评估）——？？
——用户所在的组织和地区的文化特征（可基于霍夫斯坦德的文化模型进行评估）——？？
——用户对新的技术产品的态度（可根据罗杰斯的创新扩散模型将用户分为创新者、早期采用者、早期采用人群、后期采用人群和迟缓者等类型）等。——？？
四、 如何恰当地选择维度
一种是”洞察”取向。这是指研究员根据自己浸淫在目标产品及产品领域中积累的经验和思考，以及通过观察、访谈等定性研究方法了解用户后所发现的影响用户行为的关键维度。这种方法强在深度，所发现的维度可能更加击中本质。
另一种是”统计”取向。即通过问卷调查、日志分析等定量研究方法，在定量数据中分析出影响用户行为的关键因素。这些方法科学性较强，也更有说服力，但是所发现的维度可能只是中间层的因素，并不一定是本质性的因素。
摘自：采铜学心录的博客 http://xuexinlu.blogbus.com/logs/157088801.html
