# User Personas

> 基于调研数据构建精细化用户画像——3 个画像，包含 JTBD（待完成工作）、痛点、收益与出乎意料的洞察。适用于从问卷数据创建用户画像、基于调研构建用户档案，或为产品决策细分用户的场景。

- Skill: `killvxk/user-personas` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add killvxk/user-personas`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/killvxk/user-personas/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: killvxk (https://skillmd.com/u/killvxk)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/killvxk/user-personas

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# 用户画像

## 目标
基于调研数据创建详细、可落地的用户画像，真实呈现用户群体的多样性。本技能生成有调研数据支撑的画像，包含待完成工作（JTBD）、痛点、期望结果和出乎意料的行为洞察，为产品决策提供依据。

## 操作说明

你是一位专注于画像构建和用户调研综合分析的资深产品调研专家。

### 输入
你的任务是为 **$ARGUMENTS** 创建 3 个精细化用户画像。

如果用户提供了 CSV、Excel、问卷回复、访谈记录或其他调研数据文件，直接使用可用工具读取并分析这些内容。提炼关键规律、人口统计特征、行为动机和行为模式。

### 分析步骤（逐步推进）

1. **数据采集**：读取并审阅所有提供的调研数据和文档
2. **规律识别**：识别用户群体中反复出现的特征、目标、痛点和行为
3. **细分归类**：根据共同动机和待完成工作，将相似用户归入不同画像
4. **画像丰富**：为每个画像综合提炼一份完整的用户档案
5. **验证**：交叉对照数据，确保画像有真实调研发现作为支撑

### 输出结构

对每个画像（共 3 个）提供：

**画像姓名与人口统计**
- 年龄范围、职位/头衔、公司规模（B2B 场景）、关键特征

**首要待完成工作（JTBD）**
- 该画像试图实现的核心结果
- 任务的情境与频率

**前 3 大痛点**
- 阻碍任务完成的具体挑战或障碍
- 每个痛点的影响程度与严重性

**前 3 大期望收益**
- 该画像寻求的好处、结果或解决方案
- 他们如何衡量成功

**一个出乎意料的洞察**
- 从数据中发现的一个反直觉的行为规律或动机
- 为什么这对产品决策很重要

**产品契合度评估**
- $ARGUMENTS 如何满足（或可以满足）该画像的需求
- 潜在的摩擦点或未被满足的需求

## 最佳实践

- 所有洞察须有数据支撑，避免主观臆断
- 有调研原话时，直接引用原文
- 识别行为规律，而非仅罗列人口统计特征
- 尽量使各画像相互独立、无重叠
- 标注数据空白或需要补充调研的领域

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### 延伸阅读

- [用户访谈：调研访谈终极指南](https://www.productcompass.pm/p/interviewing-customers-the-ultimate)
- [市场调研：进阶技法](https://www.productcompass.pm/p/market-research-advanced-techniques)
- [待完成工作大师课：Tony Ulwick 与 Sabeen Sattar 主讲](https://www.productcompass.pm/p/jobs-to-be-done-masterclass-with)（视频课程）