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當(dāng) 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(shè)計(jì)師的第一反應(yīng)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(yàn)法、4 類常見偏差陷阱，以及 5 個(gè)實(shí)戰(zhàn) Prompt 模板——讓模型替你跑數(shù)，用人腦保留共情，進(jìn)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(shí)際用戶體驗(yàn)（UX）研究與分析所獲得的關(guān)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(yàn)（UX）研究領(lǐng)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(shí)踐表現(xiàn)顛覆了我的認(rèn)知：它們不僅能在數(shù)據(jù)分析階段高效提煉高價(jià)值洞察，更可將這些洞察精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為用戶畫像、旅程地圖等可直接落地的交付物。

當(dāng)前市面已有大量“如何用 AI 構(gòu)建用戶畫像、旅程地圖”的方法與模板，檢索關(guān)鍵詞即可獲取豐富資料。我之所以仍撰寫本文，是因?yàn)檫^去一年的反復(fù)實(shí)驗(yàn)讓我沉淀出一套經(jīng)多項(xiàng)目驗(yàn)證、可立即復(fù)現(xiàn)的 Prompt 組合方式，其中若干微調(diào)策略與漸進(jìn)式追問技巧尚未被公開文獻(xiàn)系統(tǒng)提及。若這些經(jīng)驗(yàn)?zāi)転橥泄?jié)省試錯(cuò)成本，則公開分享即有價(jià)值。UX 領(lǐng)域因協(xié)作而演進(jìn)，歡迎讀者在評論區(qū)補(bǔ)充更優(yōu)做法，共同拓展 AI 在體驗(yàn)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(shí)際用戶研究的，以及基于假設(shè)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(shè)的用戶畫像（又稱 “原型用戶畫像”“臨時(shí)用戶畫像”“校準(zhǔn)用戶畫像” 等），生成式?AI?都能提供很大幫助。

?? 補(bǔ)充一點(diǎn)：在跨職能協(xié)作中，“原型用戶畫像”這一術(shù)語常被誤解為“已完工”，因此我傾向?qū)⑵涿鞔_為“基于假設(shè)的用戶畫像”，以提醒團(tuán)隊(duì)仍需用研驗(yàn)證。

最糟糕的場景莫過于把原型用戶畫像當(dāng)成終稿，導(dǎo)致利益相關(guān)者直接砍掉后續(xù)實(shí)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(zhǔn)式用戶畫像（alignment persona）體系值得深度參考。

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

個(gè)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(biāo)及細(xì)分維度，卻常陷于“如何高效傳達(dá)”之困。

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

AI 的介入顯著壓縮了這一耗時(shí)。

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

實(shí)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(bǔ)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(jì)要及研究報(bào)告；若構(gòu)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(cái)報(bào)、歷史調(diào)研（問卷、市場研究、客戶服務(wù)記錄等），或任何承載團(tuán)隊(duì)對目標(biāo)受眾假設(shè)的內(nèi)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(biāo)遴選模塊。Steve Mulder 在《The User Is Always Right》中強(qiáng)調(diào)：畫像的每一元素須具備明確目的，即推動團(tuán)隊(duì)對該用戶群體的理解與共情。

背景信息務(wù)必與產(chǎn)品或服務(wù)情境強(qiáng)相關(guān)，任何不影響用戶任務(wù)及功能使用的冗余細(xì)節(jié)均應(yīng)剔除。

如需進(jìn)一步確定信息取舍邏輯，可參考此免費(fèi)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(tuán)隊(duì)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(wù)中無限期保留，且這些文件可能會被 OpenAI 用于訓(xùn)練其模型，所以最好不要上傳包含任何重要個(gè)人信息的文件……”。

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

我還想指出，目前 ChatGPT 團(tuán)隊(duì)版存在一個(gè)安全問題，即無法限制團(tuán)隊(duì)成員邀請新成員進(jìn)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(gè)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(shù)團(tuán)隊(duì)確認(rèn)，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(diào)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(jié)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(qū)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(biāo)準(zhǔn)話術(shù)。

后續(xù)指令示例可顯著增強(qiáng)顆粒度。盡管可在首輪提示即嵌入行為約束，但我的實(shí)踐表明：分階段投喂數(shù)據(jù)并迭代調(diào)優(yōu)，可減少信息耦合導(dǎo)致的模型漂移。Patrick Neeman 在《為用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師和產(chǎn)品經(jīng)理掌握 AI 助手》中提出，應(yīng)在提示中追加“生成可用于驗(yàn)證該畫像有效性的用研問題”，以確保輸出對齊真實(shí)用戶。依托大語言模型（LLM）對行為模式、偏好及人口統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行聚類，從而劃分用戶畫像，可大幅提升效率。但需警惕：若訓(xùn)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(guān)于準(zhǔn)確性：要記住，所有生成式 AI 工具都可能出錯(cuò)，給出錯(cuò)誤答案。最終，你必須認(rèn)真審核，確保所提供的信息準(zhǔn)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(jīng)濟(jì)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(qiáng)型研究打造用戶畫像》中所述，可進(jìn)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(gòu)建的用戶畫像撰寫一天的生活故事?！睙o論數(shù)據(jù)驅(qū)動抑或假設(shè)驅(qū)動，用戶畫像的構(gòu)建均系顆粒度極細(xì)的系統(tǒng)性工程；生成式 AI 的介入可在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)提供顯著杠桿。通過算法輔助精修微觀敘事，模型能夠補(bǔ)全并潤色那些決定畫像共情力與記憶度的復(fù)雜細(xì)節(jié)，尤其對創(chuàng)意寫作非強(qiáng)項(xiàng)的研究者收益更為明顯。遵循“先嚴(yán)謹(jǐn)采集與聚類用戶數(shù)據(jù)，再精準(zhǔn)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(wǎng)站上的免費(fèi)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(shí)間定義旅程的各個(gè)階段，以及在每個(gè)階段想要呈現(xiàn)的用戶數(shù)據(jù)（例如行為、想法、待辦事項(xiàng)等）。我認(rèn)為不應(yīng)讓生成式?AI?承擔(dān)這項(xiàng)關(guān)鍵工作。相反，你要將這些內(nèi)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(xì)說明以下內(nèi)容的指令：誰在進(jìn)行旅程（即你的用戶畫像）他們在進(jìn)行什么旅程旅程的各個(gè)階段我們希望在每個(gè)階段包含的信息（例如行為、想法、待辦事項(xiàng)等）

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

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

大語言模型（LLMs）在預(yù)測分析和預(yù)估用戶行為方面表現(xiàn)出色，但當(dāng)它們進(jìn)行猜測時(shí)，除非你特別指示，否則結(jié)果中不會標(biāo)明這一點(diǎn)。

基于這個(gè)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(nèi)特?瓊斯（Nate Jones）在他出色的時(shí)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(fù)采用特定格式，務(wù)必在指令中明確說明（例如 “將回復(fù)以表格形式呈現(xiàn)”）。

納入機(jī)會與解決方案：對于旅程地圖的每個(gè)階段，我通常喜歡增設(shè)一個(gè) “泳道” 用于記錄機(jī)會（基于已識別的接觸點(diǎn)、情緒和挫折提出的改進(jìn)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(yàn)的設(shè)計(jì)或功能增強(qiáng)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(guān)鍵部分。我發(fā)現(xiàn)最好不要讓生成式 AI 來撰寫這些內(nèi)容。通常情況下，數(shù)據(jù)集并不包含團(tuán)隊(duì)解決每個(gè)階段所呈現(xiàn)的用戶體驗(yàn)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(fù)雜數(shù)據(jù)集中的研究結(jié)果融入用戶旅程的每個(gè)階段，確保從行為、想法到挑戰(zhàn)、互動的各個(gè)方面都能準(zhǔn)確呈現(xiàn)。 AI 預(yù)測用戶行為并生成詳細(xì)可視化內(nèi)容的能力，可以提升旅程地圖的有效性。然而，手動審核并調(diào)整這些由 AI 生成的地圖至關(guān)重要，以確保它們?nèi)谌肓巳说亩床?，并?zhǔn)確反映真實(shí)的用戶體驗(yàn)，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(yù)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(shí)，戰(zhàn)略性地融入人的洞察仍然具有不可估量的價(jià)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(yàn)設(shè)計(jì)流程的過程中，至關(guān)重要的是要在利用其計(jì)算能力與保持人性化元素之間找到恰當(dāng)?shù)钠胶猓笳邔τ诖蛟煺鎸?shí)且有影響力的用戶人物角色和旅程地圖不可或缺。通過將 AI 的效率與我們的專業(yè)知識和創(chuàng)造力相結(jié)合，我們能夠優(yōu)化工作流程，產(chǎn)出與用戶實(shí)際需求和體驗(yàn)深度共鳴的成果。我鼓勵(lì)各位用戶體驗(yàn)專業(yè)人士嘗試這些工具，分享經(jīng)驗(yàn)，不斷探索在這個(gè)技術(shù)與設(shè)計(jì)交匯的精彩領(lǐng)域，我們攜手所能達(dá)成的新高度。

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