Persona 人物誌介紹：Persona 用途、定義、撰寫流程、誤區

在產品與使用者之間，Persona（人物誌）就像一盞聚光燈——Persona 把龐雜的市場數據凝聚成一個有名字、有故事的角色，提醒團隊：我們正在為「真實的人」而非抽象指標做設計。

「如果我看見的是一大群人，我就無法採取行動；但若我只看見那唯一的一個，我便會行動。」

“If I look at the mass, I will never act. If I look at the one, I will.”

本文說明 Persona（人物誌）是什麼、為何該做 Persona、Persona 為何有效，以及進行 Persona 的步驟。

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Persona（人物誌）是什麼？

Persona（使用者角色模型、人物誌）源起：互動設計大師 Alan Cooper 在 1998 年出版《The Inmates Are Running the Asylum》首度提出 Persona 概念，強調以具名且可共感的「虛構角色」來代表真實使用者群，協助產品團隊做決策。

Persona 常見欄位包含：人口統計（年齡、職業）、背景故事、目標／動機、痛點、常用情境與媒介偏好。依專案深度，可以再加一天行程、購買歷程或品牌態度。

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為何該做 Persona？

• 凝聚跨部門共識——討論功能或文案時，可直接檢視「這對 Emma（Persona 名字）有幫助嗎？」
• 加速優先排序——多個 Persona 依商業目標排序，可決定開發與投放先後。
• 提升同理心——把冷冰冰的數據轉成有臉孔、有故事的人物，團隊較不易迷失方向。

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Persona 範例

範例：Lily Chen —— 想把英語說得更溜的軟體新鮮人

背景速寫：

• 28 歲，台北，剛進入外商當軟體工程師。
• 工作需要與海外團隊開會，但自認口說卡卡。

核心目標：在三個月內把英語會議聽說流暢度拉到能即時回應。

主要痛點：

• 時差會議多，難固定上課時段。
• 市面課程重文法、少「情境式口說」。
• 已裝過多款 App，但缺乏持續動力。

決策動機：希望「碎片化學習」：通勤、午休都能練習；並即時收到發音回饋。

常用媒介／通路：YouTube 技術頻道、Reddit r/learnenglish、App Store 推薦。

使用場景：若你是語言學習 App 團隊，可以用「Lily 5 分鐘通勤練習」來檢視功能優先順序；例如「即時口說評分」就排前面，而不是先做高階文法題庫。

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Persona 為何有效？相關心理學原理

「這對 Emma（Persona 名字）有幫助嗎？ 」vs「這對我們的客群 A 有幫助嗎？」，為何一句話裡只換「Emma」或「客群 A」，團隊反應就不同？原因如下：

1. 可辨識受害者效應與「心理麻痺」

• Identifiable Victim Effect：當對象具名、有臉孔時，同理心與捐助或行動意願都顯著提高；一旦變成統計數字，情緒反應急遽下降。
• Psychophysical / Psychic Numbing：人腦對大量受苦者的敏感度會隨人數增加而遞減，「一死是悲劇，百萬死是統計」即此現象。
• 啟示：Emma 能喚起具體共感；「客群 A」容易被歸為冰冷的大數據。

2. Construal Level Theory（CLT）

• 心理距離越近，心智表徵越「具體」；距離越遠則越「抽象」。
• 最新行銷系統性回顧顯示：低抽象訊息（如具名 Persona）較能促發短期、情境性的行動；高抽象訊息（如市場區隔）則適合長期品牌與策略討論。

3. Narrative Transportation Theory

• 當故事讓人「沉浸」時，會出現高度情緒投入、降低抗拒，進而改變態度與行為。帶有明確場景與角色的敘事，比統計式描述更能激活想像與移情。

4. Dual Coding Theory

• 大腦同時以「語詞通道」與「影像通道」處理資訊；若能產生心像（imagery）就提高記憶與理解。
• 具名 Persona 往往伴隨頭像、劇照或口頭禪，能同步刺激兩通道，而「客群 A」多停留在語詞層面。

5. Self-Reference Effect

• 當資訊與「我」產生關聯時，深度處理與記憶保留皆顯著增加。

6. Elaboration Likelihood Model（ELM）

• Central Route：當訊息切身相關→受眾願投入心智資源；Peripheral Route：關聯度低→僅靠表層線索。
• 具體到人名與情境的 Persona 提升「個人關聯度」，把討論推向 Central Route；抽象客群多落在 Peripheral Route，說服力易受干擾。

7. 人格化與 Anthropomorphism

• 給產品或訊息「人性特徵」能增加親近感與信任。
• 無論是 AI 代理人、虛擬網紅或品牌角色，只要被賦予人性特質，就能透過 Narrative Transportation Theory （敘事傳輸 / 敘事移轉），提升參與度與購買意願

「統計數字，是把淚痕抹去後的人。」

“Statistics are people with the tears wiped away.”——Irving Selikoff

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新手如何做好 Persona？

0. 先釐清「為什麼要做」

• 明確寫下本次 Persona 要回答的問題（例：改善 App 新手留存？為新市場寫投放文案？）。
• 受訪對象、研究方法、交付期限都跟著目的走，避免做完才發現沒人用。

1. 蒐集真實用戶資料

• 質化：訪談、野外觀察、日誌研究，收集「他們怎麼做、為何這樣做」。
• 量化：問卷、行為數據、GA4 或 CRM 報表，驗證質化洞察是否普遍。
• 多法交叉（triangulation）：質量並進可降低偏差。

2. 整理與分群

• 把訪談逐字稿或觀察筆記寫在便利貼，進行 Affinity Diagram 群集，找出重複動機／痛點的「群像」。
• 群太多就合併，少於 5 個能避免資源被稀釋。

3. 打造 Persona 雛形

• 基本檔案：名字、照片（或 AI 頭像）、一句引言。
• 核心欄位：目標、痛點、決策驅動因素、典型情境。
• 必要才放的人口統計：年齡、職稱、地區……只為提供脈絡，而非貼標籤。
• 避免無關細節：若「最愛的葡萄酒」不影響產品決策，就刪掉。

4. 故事情境化

• 為 Persona 寫一小段「一天流程」或「任務劇本」，讓團隊在腦中看到她的世界，提高敘事沉浸度。

5. 驗證與修正

• 把草稿拿去與更多用戶對談、跑問卷，或用 Funnel/Data Studio 檢驗是否反映真實行為。
• 發現落差就更新，不要戀戰最初版本。

6. 社群化與落地

• 在團隊 Wiki、Jira、Figma cover 甚至辦公室牆上放上 Persona，開會隨時引用「這對 Emma 有幫助嗎？」。
• 讓開發、行銷、營運都用同一個角色語言，減少跨部門拉扯。

7. 嵌入產品與商業流程

• 需求池或 Roadmap 標註對應 Persona，方便優先排序與 KPI 追蹤。
• A/B test 時回看「哪個版本對哪個 Persona 指標提升最多」，讓角色不只是海報而是績效指標。

8. 持續迭代（Dynamic Personas）

• 設定季度回顧：拉最新數據、客服紀錄、社群回饋，檢查 Persona 是否過時。
• 善用 AI 生成工具（如 Delve AI）快速比對大樣本行為，再由研究者質化補完，既省時又保持真實度。

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Harper Lee – To Kill a Mockingbird

「除非你站在他人的視角──走進他的皮膚，在其中走動──否則永遠無法真正理解一個人。」

“You never really understand a person until you consider things from his point of view… until you climb into his skin and walk around in it.”

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常見 Persona 誤區

1. 以臆測代替研究

誤區：團隊從自身經驗或腦力激盪「想像」用戶，而非先做田野與數據分析。

解釋：缺少實證基礎的 Persona 容易流於幻想，無法預測真實行為，最後設計決策失準。IxDF 的 2025 實務指南強調「Persona 必須源自質化訪談與量化樣本，而不是想像中的角色」。

正確做法：在產出任何角色前，先跑結構化訪談、問卷與日誌研究；將洞察以 affinity diagram 歸類，再寫成 Persona。

2. 把 Persona 當「人口統計貼紙」

誤區：只羅列年齡、職稱、收入，忽略動機、痛點、情境。

解釋：人口統計只能提供背景脈絡，不能說明「為何」與「如何」使用產品，導致設計決策流於刻板印象。IxDF 明確指出，真正有效的 Persona 應聚焦行為、目標與需求，而非停留在標籤層次。

正確做法：把關鍵段落留給「目標」「痛點」「決策驅動因素」，人口統計只放必要資訊作情境輔助。

3. 角色太多或過細

誤區：一次產生十幾個 Persona，試圖「包山包海」。

解釋：過量角色會稀釋焦點，使開發與行銷無法優先排序。大多數產品維持 2–3 個主要 Persona 已足夠用戶訪談。

正確做法：先用需求或行為維度做聚類，只挑出對產品策略最關鍵的 1–2 個「核心 Persona」，其餘列為次要或合併。

4. Persona 年久失修

誤區：角色海報貼上牆後就再也沒動過。

解釋：市場與科技快速變動，靜態 Persona 很快過期。

正確做法：將 CRM、分析平台、社群聆聽串入儀表板；每季檢視關鍵行為指標並微調 Persona，或導入「Dynamic Persona」工具以自動同步。

5. 缺乏情境與故事

誤區：Persona 只有清單式資訊，沒有具體生活場景。

解釋：沒有故事就難以引發敘事沉浸（narrative transportation），團隊很難同理角色。

正確做法：為每個 Persona 撰寫「一天流程」或「典型任務劇本」，並配合頭像、語錄，讓決策者能立刻在腦中「看見」使用者。

6. 與商業目標脫節

誤區：Persona 做得精美，但無法回答「這功能帶來多少營收或留存」。

解釋：許多失敗案例都是因為 Persona 沒被拉進 KPI 與 OKR，變成裝飾品。

正確做法：在 Roadmap 及 A/B 測試計畫中標記每項功能對應的 Persona，並用轉換率、LTV 等指標驗證價值。