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用户画像生成器

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用户画像生成器

基于深度访谈数据,自动生成高保真用户 Persona。

功能

  • 👤 自动画像 - 从访谈/数据生成完整用户画像
  • 🎭 多维标签 - 人口统计、行为、动机、心理特征
  • 🔄 动态更新 - 根据新数据迭代更新画像
  • 📈 可信度评分 - 评估画像的可靠程度
  • 🏷️ 智能聚类 - 自动发现用户群体

使用方法

创建画像

创建画像
来源:[访谈记录/问卷数据/用户反馈]
类型:[B2C / B2B / 专业用户]
详细程度:[基础 / 标准 / 深度]

画像要素

每个 Persona 包含:

## 基本信息
- 姓名/代号
- 人口统计(年龄、性别、职业、收入)
- 地理位置

## 行为特征
- 使用习惯
- 决策路径
- 频次/场景

## 心理特征
- 核心动机
- 价值观念
- 痛点/焦虑

## 目标与需求
- 核心目标
- 期望体验
- 愿意支付

## 影响力因素
- 信任来源
- 决策阻力
- 推荐意愿

示例

用户:创建画像
来源:关于智能家居的深度访谈记录
类型:B2C
详细程度:深度

AI:好的,正在分析访谈数据...

## 用户画像:科技尝鲜者 "小张"

### 基本信息
- 年龄:26岁
- 职业:互联网产品经理
- 城市:上海
- 月收入:20K-30K

### 行为特征
- 习惯晚上8-11点浏览产品
- 购物前会看3-5个评测视频
- 愿意为"酷"多付30%价格

### 心理特征
- 动机:追求效率 + 科技新鲜感
- 痛点:设置复杂、文档看不懂
- 焦虑:担心买回来吃灰

### 核心发现
🔑 关键驱动:社交炫耀 + 效率提升
🎯 决策时刻:看到朋友/博主推荐

聚类分析

对多个画像进行聚类:

聚类分析
按:[行为模式 / 价值观念 / 使用场景]
数量:[3-5个群体]

输出用户细分矩阵和各群体特征。

与其他技能配合

流程 技能组合
完整研究 深度访谈 → 洞察分析 → 画像生成
快速分析 直接生成画像
持续迭代 画像更新(基于新访谈)

huangqianqian120/skillslibrary/tree/main/skills/persona-builder commit 7ec1f9affb

Frequently asked questions

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