德国非盈利新闻组织Correcti发表了一篇优秀的调研报道――《谁在汉堡买房?》，在这篇作品里，记者和编辑退到了次要位置， 1000 多位用户贡献的官方机构不公开的线索，“拼凑”出了作品的主体。
之后，在Bureau of Investigative Journalism和ProPublica等新闻机构的推动下，众筹式创作成为了新的传统，也跨地域地催生了新的方式，更聚焦于有相关经历的用户，也致力于呈现更多的改变，邀请用户以参与线下活动、体验调研、评论审核等方式加入报道，让协同创作能以更人性化的方式进行。
Poynter在一篇文章中提出了内容协作模式的方法论――研究用户，建立深层联系，以此创作出更多符合受众需求的内容，同时实现盈利。本期全媒派(ID：quanmeipai)将编译Poynter刊登的这则内容协作指南，希望对你有所帮助。
找到盈利模式
经济支持是最常见的合作方式，具体来说，有三种形式：
捐赠：鼓励读者贡献自己的时间或金钱，支持共同的事业或价值，通常会带来一种慈善性质的关系。
订阅：读者通过支付一定数额的费用获得产品或服务，是一种交易行为。
会员制：邀请用户贡献自己的时间、金钱、人际、专业技能、能接近某个想法或关系的渠道，以支持自己所信仰的目标，相对而言，会员制关系更健全、活跃，也更具有忠诚度。
三种模式偶尔也结合进行，作为发起人，不论是捐赠、订阅还是会员制，都需要清楚它们的特点和区别。
用户细分
激发用户行动力的动力不是金钱，而是更多有价值的回报。
通常情况下，可以鼓励用户参与或提供产品、服务，但必须对潜在用户有所了解。第一种方法是通过群访和焦点小组访谈的方式，了解用户喜好和需求;第二种是通过问卷调查，从已有用户、潜在用户、取关用户和会员群体中获得更大范围人群的想法。用户的情绪和喜好，是日后制定用户触达战略的原始数据依据。
媒体的读者通常来自不同群体，绝非某一个面目模糊的整体，甚至无法用“用户”一词一概而论。所以，进行内容协作前需要对不同群体进行区分，不论他们是忠实读者、是听众，还是观众。用户细分，是要看哪些用户需要维持和增长，找到有价值的目标用户，他们可能会在经济、想法、知识或时间的任一方面为你提供支持。
用户分类
从目前数据看，编辑部可以思考，哪些是已有的资源，哪些是需要的资源，具体来看，有以下四个方面。
行为――用户做什么：通过互联网、邮件、参与活动、购买记录、访谈数据，了解用户行为模式和购买偏好。
态度――用户想什么：用户在生活方式、职业发展、品牌喜好和活动挑选上的决策能直接反映用户真正在意的点，通过用户行为、调查报告、访谈数据和人群结构的分析，了解用户的价值和兴趣所在。
人群结构――用户是谁：这是最基本的用户背景资料，包括年龄、人生阶段、人际关系、家庭地位、性别、种族和收入。
位置――用户在哪里：具体指的是用户在哪里居住、工作和旅游。通过网络分析、移动端的地理位置数据、app下载数据和app使用数据可知。
以上只是一部分基础信息，事实上，即使用户年龄层相同，其人际关系、消费能力、处于的人生阶段都有极大的差别，对用户越了解，越有可能触达他们的需求。
对人群进行分组和量化
接下来，基于用户的共性和差异进行分组和量化。作为数据驱动型从业者，你需要基于人群结构和第三方研究数据对用户群体进行量化，这有助于了解需要触达的每个群体的规模，同时，确定哪个群体处于最高优先级。
一旦细分量化完成，需要在组织内部和全员共享，确保安全储存，同时，完成和市场、电商和用户关系管理工具的关联，通过已有数据，向不同用户提供不同信息和服务，获得最佳转化效率。
不要只考虑“平均值”
在组织中，我们很容易谈论每月平均浏览量、用户平均使用时长和其它平均数据。但当你想了解忠实用户时，这些“平均值”说明不了问题。而了解核心用户的需求和想法，可以帮组织者设计出更好的产品，服务另外90%甚至99%的用户。
在公司发展过程中，部分少数群体的意见具有更高价值。
在媒体行业，终身订阅用户的价值高于“一锤子买卖”的用户。订阅制不是某种标准分发模式，也没有人能保证所有访客都会付费。所以，其中的少数用户，无论在经济能力、学识还是时间上对媒体的贡献，都比大多数用户更有价值。所以，“平均”数据不是一个理想的评估标准。也可以从分发率和新闻信邮件用户列表入手，重点关注打开率达到或超过80%的用户的留存、增长、变现情况。
保护访客数据
会员制和捐赠形式在媒体和读者之间建立了紧密关系，作为数据收集方，必须小心收集和管理用户数据。最好创建内部审查机制，以及时跟进，知道哪些数据是真正的有用数据，也能在必要或紧急需求情况下找到信息。
设置轻重缓急
设置坐标图，按照付出和价值比确定优先级，结果分别是：
低付出/高价值=最高优先级
高付出/高价值=次高优先级
低付出/低价值=较低优先级
高付出/低价值=最低优先级
那些尚未使用产品或服务的用户群体很难触达，或许转化成本较高，所以置于最低优先级。首先关注最高优先级和次高优先级群体，了解哪些功能能打动他们，他们真正看重和愿意付费的是什么项目。
而对于用户细分，还有一个忠告：不同的用户有自己不同的需求和价格考量。要想了解他们，第一步就要从你们员工自己如何描述这些用户开始。
评估参与者重要性
作为Mozilla基金会(注：该基金会与开源团体共同开发了Firefox火狐浏览器)的产品创新和设计负责人，Rina Tambo Jensen设计了一套机制，用以了解激发个人参与开源项目和社区的原因。
要使一个大型开源项目成为可能，主导者往往需要召集数万人共同参与贡献。Jensen和团队成员通过研究，对参与项目的用户生成四类形象：
独立工作者(Independents)
领导者(Leaders)
问题解决者(Fixer)
普通参与者(Citizen)
每个角色都可以推导出该用户的旅程周期，分析彼此之间的关联性和痛点，以确保项目进行顺畅，资源得到最优配置。
该团队还构建了五步用户体验模型(A Five-Part Experience Model)，依次为联系、定位、互动、扩展和推荐。
不同的产品和项目可以根据实际情况对该模型进行扩充。像这样为用户旅程分层规划出步骤，将能够更好了解不同类型的用户，针对不同群体，帮助达成用户期望。
基准化分析
需要知道的是，在收集的用户生命周期数据中，有时数据是不够精确的，只有少数数据具备长久性。研究者需要花费时间建立衡量指标，洞察数据的变化趋势，并使策略及时向好的方向调整。
从用户行为、流量来源到新用户群体的数量和多样性，根据不同项目特点，需要采用的数据衡量指标和KPI不同。不过共同点在于，不可相信“平均”数据，相较于“一锤子买卖”用户，长期捐赠用户、会员和订阅者一定有更高的价值。
数字时代的市场营销评估都需要经历“测试-反馈”过程，设计欠缺的测试环节可能既浪费时间又损害用户体验，A/B测试是一个不错的办法，可以应用在搜索、邮件、社交媒体优化、销售预测、用户数据留存和分析等方面。
主动触达
了解用户需求并及时做出反应，既能节约成本，也能带来新的盈利，或许有的会员不能贡献资金，但能提供时间和技能。无论捐赠与否，这都有助于媒体和用户建立合作关系，充分利用好参与者的时间。
通过与用户的对话和调查，了解他们的需求，也能了解导致用户不同能力、生活方式和局限性的原因，在知道动机后，可以更好地鼓励用户参与，提升忠诚度。众包合作形式并非鼓励组织者将用户变成免费劳动力，用过就忘，而是希望能通过不同形式给参与者一定的回报。
询问
无论是线上还是线下，内容生产者都需要和用户保持持续的联系，以下的问题清单有助于建立起双向联系。
我有什么能帮到你?
我能如何满足你的需求?比如软件、培训、合作伙伴、导师、办公空间……
你在什么时间比较方便?
你希望展示哪方面的能力?
为什么加入我们?我们能提供哪些别的组织不能提供的东西?以后你希望如何帮助其它支持者?
如果有机会联系到曾经的用户，和他们沟通，有助于了解他们的不满，对自身做出改进。最好询问他们取消订阅的原因，如果取消邮件订阅是因为“邮箱太满”，这不算一个好借口，可以追问下去，如果对方回答称“太忙”，可以解释为，你提供的产品没有产生足够的价值。
征求反馈意见
不论是核心用户还是普通用户，大众的反馈都能帮助媒体改进产品和服务，避免创作团队自嗨，从而避免设计出不符合用户需求的产品。最好的办法是，描述出你希望的用户反应和情绪，然后和用户真实反馈的情况进行对比，找到不同之处进行优化。
例如，老牌非盈利调查新闻机构Reveal from the Center For Investigative Reporting发起了一个名为Reveal Insiders的小组，这是一个虚拟的用户界面，向用户透露编辑部工作数据，以获取用户反馈;而另一家亚洲新闻机构Splice的联合创始人则在Telegram小组进行了一项用户调查，为其第一次会议活动的票价征求用户意见。
还有一些其他的选择，比如定期的可用性测试、焦点小组访谈、建立用户组。每隔一段时间收集他们的意见，对产品进行迭代和升级。
认可用户贡献
西班牙语播客Radio Ambulante是Kickstarter网站上的第一个众筹播客，于 2012 年筹得 46000 美元。事实上，在宣传期间，众筹活动的参与者们就自发组成了极好的宣传团队。作为项目早期筹划组的一员，众筹参与者们都对项目有各自的理解，形成了极好的口碑效应。
比起传统的大众宣传模式，以人为中心的众筹宣传极大地扩大了宣传效果。
在完成项目启动后，项目组负责人手写了 600 封感谢卡片回馈支持者，不计高昂的邮资成本和时间，一定要表达感谢。她认为，实体的感谢认可比电子邮件来得真诚得多，能真正认可参与者的付出。对用户真诚地表达感谢，并让他们真正参与到产品改进和想法贡献当中。
综合你的所学所得
研究人员常常说：每花费一小时搜集数据，必然要用两倍时间分析数据，用好数据。尽管听起来极耗费时间精力，但它不仅适用于项目主导者，项目团队所有参与者都应该掌握分析数据的技能。把这些数据写下来，回溯并反馈，告知团队你的观察和下一步计划，一切都能最大化你的数据价值。
精品调研公司Beacon Research提出了以下方法帮助思考：作为对话推动者，需要在工作表左侧写下符合预期的、小组达成一致的地方，右侧列出意外的发现，和进一步的探索与见解。将其综合起来，可以用于之后的分析和报告。
内容合作这件事，听上去很科学，也的确需要规划和严格的组织，但你也可以把它拆分为多个部分，首先考虑用户在盈利增长过程中扮演的角色，通过群体细分和延展调研了解他们的需求。
如果真的希望你的用户参与内容创作，付出时间和专业能力，尤其是金钱的时候，关注用户的真实需求，知道他们是谁，这一点，至关重要。