功能性用户画像与AI：轻量实用的工作流程

传统用户画像在UX工作中效果不佳。它们过分关注年龄、收入和工作头衔等营销指标，却忽略了设计中真正重要的因素：用户想要完成什么任务。

功能性用户画像则专注于用户想要完成的任务，而不是纸面上的人口统计信息。通过简单的AI辅助工作流程，您可以构建和维护真正指导设计、内容和转化决策的用户画像。

为什么用户画像仍然重要

用户画像为您提供了共享视角。当每个人都使用相同的参考点时，您就能减少争论并做出更好的决策。对于UX设计师、开发人员和数字团队来说，这种共享视角可以防止各自为政的设计，并帮助您优先处理真正改善体验的工作。

从人口统计到功能性

传统用户画像告诉您某人的年龄、工作头衔或喜爱的品牌。这能制作出漂亮的海报，但很少改变设计或文案。

功能性用户画像则颠覆了这一模式，它们描述：

• 目标与任务：用户想要实现什么
• 问题与反对意见：在行动前需要了解什么
• 接触点：用户如何与组织互动
• 服务差距：公司可能在哪些方面让用户失望

AI如何帮助我们实现目标

AI工具可以处理您已有的输入（调查、分析数据、聊天记录、评论），并找出可操作的模式。它们还可以帮助您扫描围绕产品类别的公开对话以填补空白。

我建议使用AI来：

• 综合输入：将零散的笔记转化为清晰的主题
• 按需求划分细分群体：按待完成工作而非人口统计分组
• 快速起草：在几分钟内生成初步用户画像和样本旅程
• 与利益相关者迭代：在获得反馈时即时更新

工作流程

以下是如何从零散的输入转化为可用用户画像的步骤。每个步骤都建立在前一个步骤的基础上，因此将其视为一个可以在项目演进过程中重复的循环。

1. 设置专用工作区

在您的AI工具中为此项工作创建专用空间。大多数AI平台都提供项目管理功能，让您可以组织文件和对话：

• 在ChatGPT和Claude中，使用"项目"来存储上下文和指令
• 在Perplexity、Gemini和CoPilot中，类似功能被称为"空间"

2. 编写清晰的指令

接下来，您可以向AI项目简要说明您想要什么。例如：

“扮演用户研究员的角色。使用项目文件和公共研究创建现实的功能性用户画像。按需求、任务、问题、痛点和目标进行细分。展示您的推理过程。”

3. 上传您已有的内容（即使很混乱）

上传您能找到的所有与用户相关的内容。旧的调查、过去的用户画像、分析截图、常见问题解答、支持工单、评论片段；全部上传进去。来源越多样化，三角验证就越强。

4. 进行有针对性的外部研究

补充这些数据，让AI对您的品牌进行"深度研究"。让AI扫描最近（我通常关注过去一年）关于您品牌、产品空间或竞争对手的公开对话。寻找：

• 谁在谈论以及他们想做什么
• 常见问题和障碍
• 人们使用的短语（对文案写作很有用）

5. 按需求提出细分建议

要求AI根据任务和摩擦点（而非人口统计）建议细分。不断调整直到每个细分都是独特、可观察和可操作的。如果两个细分在您的流程中行为方式相同，请合并它们。

6. 生成草稿用户画像

现在您有了细分，下一步就是起草用户画像。使用简单的模板，这样文档才能被阅读和使用。如果用户画像变得太复杂，人们就不会阅读它们。每个用户画像应该：

• 陈述目标和任务
• 列出反对意见和障碍
• 突出痛点
• 显示接触点
• 识别服务差距

7. 验证

验证AI生成的内容是否现实很重要。显然，没有用户画像是真实的表示，因为它是一个假设用户在时间上的快照。但是，我们希望它尽可能准确。

故障排除与防护措施

在处理上述过程时，您会遇到问题。以下是一些常见陷阱及如何避免它们：

• 用户画像太多？合并直到每个都能改变设计或文案决策
• 利益相关者想要人口统计信息？只包括影响行为的细节
• AI幻觉？始终要求提供理由或来源
• 数据不足？明确标记假设，然后通过快速访谈、调查或可用性测试进行验证

让用户画像在实践中发挥作用

最重要的是，在创建用户画像后实际使用它们。它们很容易被遗忘成PDF文件，而不是活跃的工具。相反，用户画像应该塑造您的工作并定期参考。

保持用户画像的活力

将用户画像视为一个活的工具包。每季度或主要产品变更后安排更新。重新运行研究过程，重新生成摘要，并归档过时的假设。目标不是完美，而是保持足够的相关性以指导决策。

总结

功能性用户画像构建更快、维护更简单，并且更符合真实用户行为。通过将AI的速度与人类判断相结合，您可以创建不仅停留在幻灯片中的用户画像，而是积极塑造更好产品、更清晰界面和更流畅体验的工具。