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當 AI 把百萬級用戶數(shù)據(jù)瞬間聚成 10 張人格畫像、自動生成旅程圖 GIF，UX 設計師的第一反應不是驚喜，而是警惕：算法把“典型”推成“刻板”，把情感峰值抹平成平滑曲線。本文給出 AI 輔助畫像的 3 步校驗法、4 類常見偏差陷阱，以及 5 個實戰(zhàn) Prompt 模板——讓模型替你跑數(shù)，用人腦保留共情，進階 UX 才不會淪為“AI 美工”。

雖然 AI 能夠助力我們的工作，但它無法取代通過實際用戶體驗（UX）研究與分析所獲得的關鍵洞察。

AI 是一種工具，能幫我們更高效地完成工作，但它無法取代我們。

在用戶體驗（UX）研究領域深耕二十余年，我最初對將 AI 嵌入研究流程持保留態(tài)度。然而，ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot、Claude.ai 等生成式 AI（GenAI）工具的實踐表現(xiàn)顛覆了我的認知：它們不僅能在數(shù)據(jù)分析階段高效提煉高價值洞察，更可將這些洞察精準轉化為用戶畫像、旅程地圖等可直接落地的交付物。

當前市面已有大量“如何用 AI 構建用戶畫像、旅程地圖”的方法與模板，檢索關鍵詞即可獲取豐富資料。我之所以仍撰寫本文，是因為過去一年的反復實驗讓我沉淀出一套經多項目驗證、可立即復現(xiàn)的 Prompt 組合方式，其中若干微調策略與漸進式追問技巧尚未被公開文獻系統(tǒng)提及。若這些經驗能為同行節(jié)省試錯成本，則公開分享即有價值。UX 領域因協(xié)作而演進，歡迎讀者在評論區(qū)補充更優(yōu)做法，共同拓展 AI 在體驗研究中的邊界。

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用戶畫像

由作者通過 Canva.com?創(chuàng)建?用戶畫像主要有兩種類型：基于實際用戶研究的，以及基于假設的。無論你是在創(chuàng)建基于數(shù)據(jù)的用戶畫像，還是基于假設的用戶畫像（又稱 “原型用戶畫像”“臨時用戶畫像”“校準用戶畫像” 等），生成式?AI?都能提供很大幫助。

?? 補充一點：在跨職能協(xié)作中，“原型用戶畫像”這一術語常被誤解為“已完工”，因此我傾向將其明確為“基于假設的用戶畫像”，以提醒團隊仍需用研驗證。

最糟糕的場景莫過于把原型用戶畫像當成終稿，導致利益相關者直接砍掉后續(xù)實證環(huán)節(jié)。若需系統(tǒng)掌握原型用戶畫像方法，Tamara Adlin 提出的校準式用戶畫像（alignment persona）體系值得深度參考。

即便用戶畫像源于實證研究，其最終呈現(xiàn)仍需借助虛構化敘事框架，以精準映射產品典型用戶。姓名、背景故事、標語等虛構要素不僅賦予畫像生命力，提升記憶度，更強化與受眾的共情連接。

個人而言，撰寫此類敘事歷來是我的瓶頸——生成式 AI 恰好在此環(huán)節(jié)提供最大增益。完成數(shù)據(jù)收集與聚類后，我雖明確需納入的核心指標及細分維度，卻常陷于“如何高效傳達”之困。

或許有人視此為創(chuàng)作樂趣，我卻可能因一條標語反復打磨數(shù)小時。我偏好數(shù)據(jù)與定性分析，自認并非高創(chuàng)意型寫作者，而敘事質量又直接影響畫像可用性；非不能也，實耗時甚巨。

AI 的介入顯著壓縮了這一耗時。

近期，我持續(xù)以 HeyMarvin、ChatGPT Team 等生成式 AI 工具填補創(chuàng)意寫作缺口。

實踐表明，先自主完成數(shù)據(jù)清洗與維度切分，再交由模型補全敘事，可獲得最優(yōu)效果。

第一步：聚合研究數(shù)據(jù)與洞察

若已執(zhí)行用戶研究，請統(tǒng)一歸檔全部訪談紀要及研究報告；若構建原型用戶畫像，則需匯集可用二手資料——品牌戰(zhàn)略、行業(yè)白皮書、年度財報、歷史調研（問卷、市場研究、客戶服務記錄等），或任何承載團隊對目標受眾假設的內部文檔。

第二步：定義畫像模塊與行為指令

用戶畫像不存在通用模板，須依據(jù)研究目標遴選模塊。Steve Mulder 在《The User Is Always Right》中強調：畫像的每一元素須具備明確目的，即推動團隊對該用戶群體的理解與共情。

背景信息務必與產品或服務情境強相關，任何不影響用戶任務及功能使用的冗余細節(jié)均應剔除。

如需進一步確定信息取舍邏輯，可參考此免費課程《如何創(chuàng)建與使用 UX 用戶畫像》。

How to Create & Use UX Personas

???https://www.youtube.com/watch?v=PYv46j02zvY

第三步：將文檔上傳至生成式 AI 工具（即你的數(shù)據(jù)集）

不同工具允許上傳的文件格式各不相同。目前，在 ChatGPT Plus 或團隊版中，你可以上傳 PDF、TXT、JPEG、PNG、DOCX、CSV 和 XLS 等文件格式。

數(shù)據(jù)隱私：你上傳到 ChatGPT Plus 的任何文件都會 “在服務中無限期保留，且這些文件可能會被 OpenAI 用于訓練其模型，所以最好不要上傳包含任何重要個人信息的文件……”。

如果你需要更安全的選項，比如聊天內容不被用于訓練且數(shù)據(jù)加密，那你需要使用 ChatGPT 團隊賬戶，或者投資一款安全的用戶體驗研究分析工具，如 HeyMarvin 或 Dovetail。

我還想指出，目前 ChatGPT 團隊版存在一個安全問題，即無法限制團隊成員邀請新成員進入工作區(qū)，所以你必須定期查看工作區(qū)的成員頁面。ChatGPT 企業(yè)版不存在這個安全漏洞。

在使用任何生成式 AI 工具處理客戶和 / 或公司數(shù)據(jù)之前，請與你的信息技術團隊確認，以確保你遵守他們的數(shù)據(jù)安全規(guī)定。

第四步：提供 AI 指令

你可以調整以下指令，以滿足你創(chuàng)建用戶畫像的需求……

第五步：審核并優(yōu)化結果

若首輪輸出深度不足或缺失特定信息，可通過多輪行為指令驅動生成式 AI 自優(yōu)化。針對用戶畫像，我通常追加如下指令，要求模型重寫指定模塊——該套指令亦是我主持跨職能原型畫像工作坊的標準話術。

后續(xù)指令示例可顯著增強顆粒度。盡管可在首輪提示即嵌入行為約束，但我的實踐表明：分階段投喂數(shù)據(jù)并迭代調優(yōu)，可減少信息耦合導致的模型漂移。Patrick Neeman 在《為用戶體驗設計師和產品經理掌握 AI 助手》中提出，應在提示中追加“生成可用于驗證該畫像有效性的用研問題”，以確保輸出對齊真實用戶。依托大語言模型（LLM）對行為模式、偏好及人口統(tǒng)計特征進行聚類，從而劃分用戶畫像，可大幅提升效率。但需警惕：若訓練數(shù)據(jù)隱含偏差，模型可能在生成階段無意識地延續(xù)并放大這些偏差。

關于準確性：要記住，所有生成式 AI 工具都可能出錯，給出錯誤答案。最終，你必須認真審核，確保所提供的信息準確反映你收集到的數(shù)據(jù)。如果你使用的數(shù)據(jù)集存在歷史偏差或不均衡情況（例如在性別、種族或社會經濟地位方面），模型的輸出很可能也會反映出這些偏差。

小貼士：正如 Bill Bulman 在其分步指南《借助 AI 增強型研究打造用戶畫像》中所述，可進一步編寫提示，為用戶畫像生成“一日生活敘事”。他提供的示例提示為：“請基于以下用戶訪談數(shù)據(jù)，為我所構建的用戶畫像撰寫一天的生活故事?！睙o論數(shù)據(jù)驅動抑或假設驅動，用戶畫像的構建均系顆粒度極細的系統(tǒng)性工程；生成式 AI 的介入可在關鍵節(jié)點提供顯著杠桿。通過算法輔助精修微觀敘事，模型能夠補全并潤色那些決定畫像共情力與記憶度的復雜細節(jié)，尤其對創(chuàng)意寫作非強項的研究者收益更為明顯。遵循“先嚴謹采集與聚類用戶數(shù)據(jù)，再精準定義映射需求的畫像維度，最后以 AI 策略性放大敘事張力”這一流程，即可持續(xù)輸出高保真、高吸引力的用戶畫像。

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旅程地圖

nulivo 網站上的免費旅程地圖模板圖片

創(chuàng)建旅程地圖的步驟與創(chuàng)建用戶畫像大致相同，但第 2 步和第 4 步有一些顯著區(qū)別。第 2 步，你需要確定旅程地圖的元素。你要花大量時間定義旅程的各個階段，以及在每個階段想要呈現(xiàn)的用戶數(shù)據(jù)（例如行為、想法、待辦事項等）。我認為不應讓生成式?AI?承擔這項關鍵工作。相反，你要將這些內容連同數(shù)據(jù)集（即你在第 3 步上傳的相同文檔，以及最終確定的人物角色）一起包含在給 AI 的指令中。

對于第 4 步（ AI 指令），我傾向于使用詳細說明以下內容的指令：誰在進行旅程（即你的用戶畫像）他們在進行什么旅程旅程的各個階段我們希望在每個階段包含的信息（例如行為、想法、待辦事項等）

例如，如果我要為通過手機應用程序訂購食物創(chuàng)建一個旅程地圖，我的指令可能如下……

在審核結果時，如果旅程地圖未能準確反映你的數(shù)據(jù)，GenAI 可能是在做假設！

大語言模型（LLMs）在預測分析和預估用戶行為方面表現(xiàn)出色，但當它們進行猜測時，除非你特別指示，否則結果中不會標明這一點。

基于這個原因，我更傾向于優(yōu)化指令，以找出研究中的缺口所在…

小貼士：正如內特?瓊斯（Nate Jones）在他出色的時事通訊《提示工程口袋指南：如何從 AI 模型中獲得最大收益》中提到的，如果你希望回復采用特定格式，務必在指令中明確說明（例如 “將回復以表格形式呈現(xiàn)”）。

納入機會與解決方案：對于旅程地圖的每個階段，我通常喜歡增設一個 “泳道” 用于記錄機會（基于已識別的接觸點、情緒和挫折提出的改進建議）以及解決方案（根據(jù)收集到的洞察，提出可提升用戶體驗的設計或功能增強方案）。對我而言，這是旅程地圖中研究數(shù)據(jù)最具可操作性的關鍵部分。我發(fā)現(xiàn)最好不要讓生成式 AI 來撰寫這些內容。通常情況下，數(shù)據(jù)集并不包含團隊解決每個階段所呈現(xiàn)的用戶體驗問題的廣泛知識。

我發(fā)現(xiàn)使用這些指令借助 AI 可以顯著簡化旅程地圖的創(chuàng)建過程，使其更快、更高效。通過利用 AI ，我們能夠更輕松地將復雜數(shù)據(jù)集中的研究結果融入用戶旅程的每個階段，確保從行為、想法到挑戰(zhàn)、互動的各個方面都能準確呈現(xiàn)。 AI 預測用戶行為并生成詳細可視化內容的能力，可以提升旅程地圖的有效性。然而，手動審核并調整這些由 AI 生成的地圖至關重要，以確保它們融入了人的洞察，并準確反映真實的用戶體驗，從而提供更具可操作性且全面的用戶旅程視圖。雖然 AI 可以輔助預測和可視化用戶行為，但在精心打造真正反映并改善用戶旅程的旅程地圖時，戰(zhàn)略性地融入人的洞察仍然具有不可估量的價值。

展望未來：平衡AI 效率與人類洞察

在我們持續(xù)將生成式 AI 融入用戶體驗設計流程的過程中，至關重要的是要在利用其計算能力與保持人性化元素之間找到恰當?shù)钠胶猓笳邔τ诖蛟煺鎸嵡矣杏绊懥Φ挠脩羧宋锝巧吐贸痰貓D不可或缺。通過將 AI 的效率與我們的專業(yè)知識和創(chuàng)造力相結合，我們能夠優(yōu)化工作流程，產出與用戶實際需求和體驗深度共鳴的成果。我鼓勵各位用戶體驗專業(yè)人士嘗試這些工具，分享經驗，不斷探索在這個技術與設計交匯的精彩領域，我們攜手所能達成的新高度。

如果你有興趣深入了解，不妨加入帕特里克?內曼（Patrick Neeman）創(chuàng)建的 “用戶體驗 AI ” Slack 群組。我們在群里經常探討如何將 AI 應用于用戶體驗領域，以便更好地掌握如何合理運用它推動行業(yè)發(fā)展。期待在那里與你相見！