3 Persona Types: Lightweight, Qualitative, and Statistical 3種使用者畫像型別：輕量、定性與統計

使用者畫像是使用者體驗（UX）工作中的一種工具，用於快速且共情地總結使用者的背景、動機、需求及其使用產品的方式。它們幫助設計團隊關注使用者最重要的需求，並在設計決策中融入使用者視角。

使用者畫像不應該是詳盡且複雜的使用者分類體系。相反，它們應該是易記且可操作的，能夠清晰概括主要的受眾群體需求，便於團隊理解並共情。

根據研究資料來源的不同，使用者畫像分為以下三種型別：

1. 輕量型使用者畫像：快速對齊團隊假設

輕量型使用者畫像是基於團隊現有知識或假設生成的臨時使用者畫像。它們無需新的使用者研究，主要用於整理團隊對使用者的隱性假設。

建立方法:通常在2–4小時的工作坊中完成。每位參與者建立2–5個簡單的草稿使用者畫像，包括使用者背景、目標和痛點等。小組討論併合並這些草稿，最終生成3–6個輕量型使用者畫像。

優點

快速且低成本: 適用於資源有限或UX成熟度低的團隊。

明確假設: 將團隊成員對使用者的隱性假設顯性化，提供一定的方向性。

研究起點: 作為假設驗證的基礎，能推動未來的使用者研究。

缺點

不夠準確: 缺乏研究支撐，可能加劇錯誤假設。

負面影響: 如果團隊覺得這些畫像無用，可能導致對使用者畫像及其他UX活動的排斥。

2. 定性使用者畫像：適合大多數團隊

定性使用者畫像基於小到中等規模的使用者研究樣本，細化使用者的態度、目標、痛點和期望。它們是大多數團隊的最佳選擇。

建立方法

使用者研究: 透過訪談、可用性測試或實地研究，採訪5–30名使用者。

資料分析: 將訪談內容分類並尋找模式（如共同的目標或痛點）。

總結模式: 識別使用者的關鍵相似點，建立能夠代表這些相似點的使用者畫像。

優點

高準確性: 基於真實使用者資料，提供使用者動機和需求的深刻洞察。

時間投入適中: 相較統計使用者畫像，建立所需的時間和資源較少。

缺點

樣本侷限性: 無法量化每個使用者畫像在使用者群中的佔比，可能遺漏特殊使用者群體。

低科學認知: 在UX成熟度低的組織中，定性資料的方法可能受到質疑。

3. 統計使用者畫像：結合定性與定量研究

統計使用者畫像結合了定性和定量研究，利用統計分析從大樣本調查中找到使用者群體的聚類模式。

建立方法

初步定性研究: 確定調查問卷的主題。

大規模調查: 調查至少100名（理想情況下500名以上）使用者。

統計分析: 使用聚類分析（如潛類分析、因子分析或K均值聚類）識別使用者群體的模式。

優點

精確分佈: 知道每個使用者畫像在使用者群中的佔比，有助於設計權衡。

排除偏差: 大樣本減少了異常使用者的影響。

研究最佳化: 可透過分析結果設計未來研究的使用者招募標準。

缺點

高成本與複雜性: 需要大量資源和統計分析的專業知識。

重複工作: 需要先完成定性研究，再進行統計分析。

模式解釋困難: 統計模式可能缺乏設計相關意義。