これについてはさまざまな回答が寄せられるため、これは良い質問です。
私がこれを見てきた方法と、私が働いた複数の代理店や会社もこれを表示しています：ユーザープロファイリングは、サイトのデータと動作に基づいて一連のプロファイルを作成するために使用する分析からのデータのコレクションです。
たとえば、私がeコマースサイトを持っているとすると、データ/アナリティクスを見て、顧客の3つのグループを示します。つまり、高額の消費者、リピート顧客、パッシブ顧客の3つのプロファイル内で、顧客の数を分析できます。それらの中で、彼らの平均年齢、彼らの平均支出など、次のようなものを考え出します（例）：
- 高額支払い：平均注文額90ポンド、年平均注文数12、平均年齢45歳から50歳。
- リピーター：平均注文額£40、平均年間注文数4、平均年齢35-50。
- パッシブ顧客：平均注文額£50、平均年間注文1〜2、平均年齢28〜32。
これは明らかにあいまいな情報ですが、目標のアイデアと目標を提供します。これにより、パッシブな顧客をリピート顧客にして、この目標に到達するためにマーケティングキャンペーンやA/Bテストなどを行うことができます。
ペルソナが説明している場所代表（ただし、架空の[一部の包括的なサイトデータに基づいて！]）個人グループ全体ではなく、ペルソナには年齢、興味、場所、同様のブランドの興味などの特定の詳細があります。これは、口調のようなものを書いたり、ビジネスやサイトに顧客を定義したりするのに最適です。
したがって、両者は大きな違いですが、違いを理解すれば、ユーザー調査で両方が共存し、互いに補完し合うことができます。
これについていくつかの洞察を与え、これを最もよく説明していると私が思う良いソースはここにあります http://www.tandemseven.com/blog/benefits-of-using-personas-and- user-profiles-together-8 /