ペルソナのデザインと研究データのセグメンテーション
私は再設計プロジェクトに取り組んでおり、ペルソナ設計の時間が来ます。私は15のインタビューと約120の回答を得た調査でユーザー調査を行いました。私は過去数週間でペルソナについて多くを読みましたが、私はまだ作成プロセスの最初のフェーズについて疑問があります。セグメンテーション。
データをどのようにセグメント化してペルソナを作成しますか？行動、目標、または何に基づいたセグメンテーションに従っていますか？
私が取り組んでいる製品の使用に関連する一連の変数を作成することから始め、クラスターを作成する可能性があるかどうかを確認するために、インタビューと調査から取得したデータをそれらの変数にマッピングすることを考えました。
私の疑問は、観察された動作をマップする変数を作成する方が良いのか、それとも、まだ少しの分類がなくてもデータを読み上げる方が良いのか？
ペルソナを作成する場合、どのようなプロセスに従いますか？
私は明確だったと思います。 Tnx
製品の使用方法に関する変数を作成してから、研究データをこれらの変数に当てはめる/マッピングしようとする場合の問題は、製品がどのように使用されていると考え、研究データを許可しないかについて、バイアスを歪曲/予測している可能性があることです。自ら語る」すべての研究データを収集したので（そして、研究プロセスをどのように実施したのかわからないので、いくつか仮定します）、次のアプローチをとります。
識別ロール
このステップは、調査とインタビューの対象となるユーザーを特定するユーザーリサーチフェーズですでに行われているはずですが、次のステップの説明に役立つので繰り返し説明します。セグメンテーションプロセスの開始に役立つため、製品を使用する外部および/または内部の利害関係者の役割を特定することが重要です。たとえば、製品の使用方法が大幅に異なるため、内部カスタマーサポートスタッフの調査データを外部顧客と比較することは望ましくありません。
収集した調査データの各役割のパターンを特定します
次のステップは、収集されたユーザー調査データの各役割のパターンの識別を開始することです。パターンの識別にはさまざまな手法を使用できますが、以下のプロセスを実行することをお勧めします。
- 実施したユーザー調査から特性（行動、態度、人口統計、目標など）を特定します。特性の例としては、製品を使用した時間、ユーザーの年齢、製品でエラーが発生したときの気持ちなどがあります。
- これらの特性を特定したら、次のステップは、特性をスペクトルに配置することです（ リカートスケール と同様）。特性をスペクトルに適用できない場合、許容できるフォールバックは、特性を多肢選択問題にすることです。スペクトルに特性を付ける例としては、製品を使用する時刻などがあります。朝、正午、午後、夜。
- これらの特性がスペクトルに配置された/多肢選択になったら、次のステップは、収集したユーザー調査に基づいて、各ユーザーを各特性スペクトルに配置することです。調査と一連の質問をどのように構成したかはわからないため、このプロセスはかなり迅速に行うことができます。
- あなたが作った特性スペクトルにこれらのユーザーを配置し始めると、パターンが形成されていることに気づき始めます。ジョン、ジェームス、ジュリーはどちらも夜間に製品を使用しており、40歳前後で、問題が発生したときにサポートスタッフと話したいと思っています。この例では、ジョン、ジェームズ、ジュリーを1人格として分類します。そして、これは大丈夫です）。
ペルソナの作成についてさらに読むには、この Smashing Magazineの記事 と Fluid ProjectのWebサイト を読むことをお勧めします。ペルソナ。
他にご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。