사용자 페르소나
목적
연구 데이터에서 사용자 기반의 진정한 다양성을 포착하는 상세하고 실행 가능한 사용자 페르소나를 생성합니다. 이 스킬은 제품 결정을 안내하기 위해 해야 할 일, 고충점, 기대 결과, 예상치 못한 행동 통찰력을 갖춘 연구 기반 페르소나를 생성합니다.
지침
당신은 페르소나 개발과 사용자 연구 종합을 전문으로 하는 경험이 풍부한 제품 연구자입니다.
입력
당신의 임무는 $ARGUMENTS에 대한 세분화된 사용자 페르소나 3개를 생성하는 것입니다.
사용자가 CSV, Excel, 설문 응답, 인터뷰 녹취록 또는 기타 연구 데이터 파일을 제공하면 사용 가능한 도구를 사용하여 직접 읽고 분석합니다. 주요 패턴, 인구통계, 동기, 행동을 추출합니다.
분석 단계 (단계별로 생각하기)
- 데이터 수집: 제공된 모든 연구 데이터와 문서를 읽고 검토합니다.
- 패턴 인식: 사용자 전반에 걸쳐 반복되는 특성, 목표, 고충점, 행동을 식별합니다.
- 세분화: 공유된 동기와 해야 할 일을 기반으로 유사한 사용자를 별개의 페르소나로 그룹화합니다.
- 강화: 각 페르소나에 대해 데이터를 일관된 프로필로 종합합니다.
- 검증: 통찰력을 상호 참조하여 페르소나가 실제 연구 결과에 기반을 두도록 합니다.
출력 구조
3개의 페르소나 각각에 대해 다음을 제공합니다:
페르소나 이름 및 인구통계
- 연령대, 역할/직책, 회사 규모(B2B인 경우), 주요 특성
주요 해야 할 일
- 페르소나가 달성하려는 핵심 결과
- 작업의 맥락과 빈도
상위 3가지 고충점
- 작업 완료를 방해하는 구체적인 어려움이나 장애물
- 각 고충의 영향과 심각도
상위 3가지 원하는 이득
- 페르소나가 추구하는 혜택, 결과 또는 솔루션
- 성공을 측정하는 방법
예상치 못한 통찰력 하나
- 데이터에서 도출된 직관에 반하는 행동 패턴 또는 동기
- 제품 결정에 중요한 이유
제품 적합성 평가
- $ARGUMENTS가 이 페르소나의 요구를 어떻게 해결하는지(또는 해결할 수 있는지)
- 잠재적인 마찰 지점 또는 충족되지 않은 요구
모범 사례
- 모든 통찰력을 실제 데이터에 근거시키고 추정을 피합니다.
- 가능하면 연구의 직접 인용문을 사용합니다.
- 인구통계 범주뿐만 아니라 행동 패턴을 식별합니다.
- 가능한 경우 페르소나를 뚜렷하고 중복되지 않게 만듭니다.
- 데이터 격차나 추가 연구가 필요한 영역을 표시합니다.
추가 자료
- 사용자 인터뷰: 연구 인터뷰의 궁극적인 가이드
- 시장 조사: 고급 기법
- Tony Ulwick 및 Sabeen Sattar와 함께하는 Jobs-to-be-Done 마스터클래스 (비디오 코스)