當我第一次聽到「使用者畫像」這個概念時，感覺就像有人向我解釋了一些顯而易見……但同時又具有革命性的東西。
原則很簡單：我們不以「35-54歲、中等收入、居住在城市地區的女性」為目標群體，而是建構了一個生動、半虛構的理想客戶畫像，包括名字、晨間習慣、特定的焦慮，以及食品櫃裡藏著的一小包Celebration餅乾。我記得當時我想：「當然可以！」不然我們還能怎麼做呢？
行銷人物畫像並非近期才出現的概念。它誕生於1990年代，是為了因應人口統計數據缺乏個人化的現況。三十年後，問題隨之而來：在即時行為數據和人工智慧正在改變遊戲規則的今天，這種工具是否仍然適用？
簡而言之：是的。但前提是它的使用必須符合實際情況。
這個角色，或許是簡化的。
坦白說：一個人格，即使是精心塑造的人格，也只是有用的虛構，而不是真相。
一旦我們給某個原型一個名字，我們就產生了認識某人的錯覺，但我們在這個過程中失去的是個性。
即使是部分符合特定人物設定的人，也都有其自身的決策邏輯、矛盾之處和不斷變化的優先事項。人物設定永遠無法囊括所有這些。相反，它會抹殺其中的差異，從而使自身僵化。
如果以使用者畫像為藉口而不進行真正的市場調查，風險就會變得更加嚴重。如果我們只是在辦公室裡，在同事之間，不與真實客戶交流就建構使用者畫像，那麼我們實際上是在投射我們自身的偏見。這並非行銷，而是一廂情願的想法。
角色應該是推動劇情發展的工具，而不是觀察的替代品。
我們真的必須將自己局限於一兩種角色嗎？
創業訓練中常會聽到的一條建議是，尤其是在創業初期，要專注於一到兩個使用者畫像。這樣做的初衷是好的－避免分散精力，並力求明確目標。但實際上，這樣做往往為時過早。
當我第一次為一家公司創建使用者畫像時，通常會先篩選三到五個，以便在實際環境中測試哪些使用者畫像真正符合產品需求。然後我們會觀察並優化最終的選擇。
一開始只選擇兩個目標有時可能意味著過早押注在錯誤的預測結果上。最終結果會自然而然地趨於一致。
人工智慧讓這項任務變得太容易了。
人工智慧讓創建用戶畫像變得無比輕鬆。只要幾秒鐘，你就能獲得一個可信且結構清晰的畫像，包括名字、消費習慣和一句虛構的引言。最終效果完美無瑕。
但如果你不小心，往往會得到同一個人：一位三十多歲的女性，從事傳播和營銷工作，住在蒙特利爾，活躍於 Instagram，關心環境，並且是周日的瑜伽愛好者。
這個角色確實存在。問題在於他過於強勢，掩蓋了其他所有角色的光芒。
人工智慧只能產生輸入的內容。為了獲得可信賴且獨特的使用者畫像，需要輸入真實資料：客戶的親身評論、實地觀察、購買行為、團隊回饋以及客戶關係管理（CRM）資料。否則，最終得到的很可能只是人工智慧訓練模型中那些過度代表的因素的反映；而且，確實存在種族、性別和年齡歧視的偏見。
另一個重要的差異是：使用者畫像不一定非得是單一人。情侶、家庭或同質化的購買群體都可以構成有效的使用者畫像。
我喜歡根據每個角色所代表的原型（忠誠者、發明家、調解者、保守派……）來命名，然後取一個在我心中符合該原型的熟人的名字，最後融入一些遠超職業和家庭地位的生活細節……比如，一個養貓並收藏古董杯的女人；一個精心打造個人形象的男人：留著鬍子，紋著身，女孩穿著健美的旅行身體，著健身的夫妻。
這些細節看似軼事，但在照片或影片製作過程中向創意團隊進行簡報時，包括選擇群眾演員時，它們會變得非常強大。
一份動態文件
一個常見的錯誤是將使用者畫像視為專案交付成果。它在研討會上建置完成，展示給客戶，存檔在Google雲端硬碟中，然後就再也沒有被看過。
塑造人物形象就像檢驗科學假設：你提出假設，觀察結果，然後再調整。
每次遇到符合使用者畫像的真實顧客（例如在展覽、活動現場或店內），都必須記錄他們的回饋。他們用哪些字眼來形容產品或服務？是什麼讓他們猶豫不決？又是什麼打動了他們？這些觀察結果應該融入最初的使用者畫像中。
如果幾個月後某個角色被證明無關緊要，就會被刪除。如果出現意料之外的合適人選，就會被加入進來。核心問題始終不變：我的產品或服務如何真正改善這個人的生活？
如果我們無法給出明確的答案，那就意味著我們還沒有完成這項工作。
找到共同點
考慮多種使用者畫像會帶來真正的挑戰：如何在與不同使用者群體互動時保持一致的品牌聲音？
答案不是去尋找最低的共同標準，也不是去尋找實現平淡溝通的最佳方案。
相反，我們需要找到一種能夠與每種使用者畫像產生共鳴的品牌個性，但這種共鳴的原因不一定相同。
如果你們的角色定位差異太大，無法共存，這可能並非溝通問題，而是定位問題。
那麼，角色扮演遊戲已經過時了嗎？
不，至少在我的實踐中不是這樣的。但我認為他們值得更好的對待，而不是我們通常對他們的處理方式：靜態的、千篇一律的肖像照，在影棚裡拍攝，然後被遺忘在檔案裡。
如果嚴格按照真實觀察、測試、定期修訂以及包含超越人口統計類別的人類細節等方式使用，它們仍然是最強大的行銷工具之一。
它們或許不能完美地反映現實，但它們迫使我們從人的角度而不是產品的角度思考問題。而這始終是件好事！
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