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大家好，我是產品經理舟小鯉，目前正在探索 AI 如何提升我們日常產品設計工作的效率，例如利用 prompt 封裝一些產品設計技能，讓 AI 幫我們打工。比如，讓 AI 生成一份用戶畫像？

用戶畫像可是幫助我們洞悉用戶、進行產品設計的好工具。大家是否有過需要了解新業(yè)務、挖掘一些新機會，但對業(yè)務和用戶都一臉懵的情況？此時的你，一定想快速了解新業(yè)務的用戶畫像，但自己繪制用戶畫像可真是一件費時費力的活兒～獲取用戶畫像的前期分析、調研工作，需要耗費大量時間和精力。

那么，想要快速擁有一份用戶畫像，?? AI 可以給到我們幫助嗎？C 端和 B 端的用戶畫像都能搞定嗎？

AI 應該能夠基于其訓練過的大量語料，通過預測給出一些通用的用戶群體特征。帶著這個想法，我嘗試利用ChatGPT/NewBing + Midjourney，分別幫我生成用戶畫像的文本部分和用戶形象圖部分，再放進預制好的模板中，幫我們搞定用戶畫像！ 先來看看效果吧～。

例如，一個使用C 端打車軟件的用戶畫像。看下圖，用戶是年輕白領、使用場景是日常上下班、痛點是早晚高峰時段打出租車難。

B 端產品的朋友們別走，我也編寫了適用于 B 端的用戶畫像分析的 prompt。我們詢問一下連鎖餐飲店店長的用戶畫像，來看下效果：店長的痛點是員工管理難和庫存信息不準確等等 ～

不賣關子了，下面我將為大家詳細說明，用 AI 快速生成 C 端和 B 端用戶畫像的方法！

一、如何利用 AI 生成用戶畫像文本

1. 用戶畫像文本生成- AI 工具選擇

本文，我們將使用 ChatGPT 和 NewBing（目前已經更名為 Microsoft Copilot ） ，來生成用戶畫像分析的文本。

選擇了 NewBing 的原因，主要是 NewBing 能免費聯(lián)網搜索，且能給出資料的出處，在我們本身沒有收集到足夠多信息的時候，可能可以給出更具有說服力和可信度的用戶畫像。（備注：實測“創(chuàng)造力”模式的理解本 prompt 的能力更好）

圖：Bing 直接開啟聯(lián)網搜索，并提供了資料出處

而對于 ChatGPT ，GPT-3.5 版本無法聯(lián)網，但可以基于它的訓練數據，給出預測的用戶畫像的答案。想要聯(lián)網，需要我們升級到 GPT-4 版本。

然后，GPT-4 并不會在每一次回答中都開啟聯(lián)網功能，你需要一些觸發(fā)詞指示GPT-4 聯(lián)網，第一次我詢問 2023 年發(fā)生的事件，GPT-4 主動聯(lián)網搜索了答案（有 browsing 圖標），第二次我詢問中秋送什么禮物好，對于這類常識性的問題，GPT-4 則沒有主動聯(lián)網。

因此，我們可以直接輸入“搜索”的指令，讓 GPT-4 強制聯(lián)網搜索。

2. 結構化 prompt 封裝用戶畫像分析能力

學習 prompt 期間，我最大的一個啟發(fā)就是，我們可以把工作中需要的能力，封裝成 prompt 的形式，并指定格式要求，讓 AI 輸出我們需要的內容。

如果我們需要封裝的能力比較復雜，那么隨手一寫的 prompt 可能缺乏系統(tǒng)性，得到的答案也參差不齊。我們可以利用 BROKE、ICIO 等 prompt 框架，或者結構化 prompt（詳情請見文末參考），來更好地組織我們的編寫語言，得到更好且更穩(wěn)定的效果。

本文中，我會用到結構化 prompt 來封裝用戶畫像分析的能力，接下來我將進行詳細闡述我的需求分析步驟與 prompt 編寫思路。

1）需求分析

需求分析的方法有許多，針對這個小需求，我們可以進行一個簡單的拆解，利用場景分析法，然后分析解法。利用場景分析的好處，是可以更好地讓我們自己，帶入為需求的提出者，清晰地分析需求產生的原因、背景。以下是我的分析思維導圖：

通過上述的分析，我們可以獲得幾個要點，在接下來的 prompt 編寫過程中需要考慮：

1. 因為我們一般把和 AI 交互的人稱為用戶，但本 prompt 中我們又需要生成用戶畫像，所以可以在 prompt 中規(guī)定兩個角色，避免 AI 產生誤解。本文將會把與 AI 對話的人稱為“使用者”
2. 因為我們的場景是要研究一個新領域，非常不確定使用者手中有沒有現(xiàn)成的用戶資料，有多少資料，因此需要根據輸入情況的不同，分別設計交互模式。
3. 輸出的用戶畫像，需要適配 C 端、B 端業(yè)務，可以分別設計 prompt
4. 為提升 AI 生成用戶畫像的準確度，可以先讓 AI 生成簡略版本，讓用戶對結果進行反饋，然后再生成詳細的畫像。

2）確定用戶畫像輸出模板

根據剛剛的需求分析，我們發(fā)現(xiàn)輸出的用戶畫像，需要適配 C 端、B 端業(yè)務。而 C 端 和 B 端的面向的用戶、業(yè)務模式大有不同，因此 C 端 和 B 端用戶畫像分析的要點也隨之發(fā)生變化（簡單來說，我們平時買東西的淘寶是 C 端產品，淘寶給商家的應用軟件是 B 端產品）。

而且，對于 B 端而言，用戶的角色其實有兩種，一種是企業(yè)，一種是企業(yè)中的工作者，那么會有兩個用戶畫像：① 企業(yè)用戶畫像 和 ②職業(yè)用戶畫像。

我參考了「酷家樂用戶體驗設計團隊」和「核糖 Bro」兩位老師的用戶畫像分析文章（見文末參考），歸納出了 C 端和 B 端用戶畫像的模板，如下所示：

（1）C 端用戶畫像模板

• 基本信息：年齡、性別、城市、職業(yè)、收入水平、學歷、家庭狀況
• 用戶故事：用戶和使用產品相關的背景故事，包括工作描述、生活習慣描述、興趣愛好。
• 目標和需求：使用產品的目的、希望從產品中獲得的價值。
• 行為模式：使用場景、使用頻率、使用平臺偏好、首選功能、時間和地點等。
• 用戶痛點：痛點包括用戶需求中的痛點、使用產品時可能遇到的困難
• 情感態(tài)度：對產品的感受、喜好和不滿意之處。

（2）B 端企業(yè)畫像模板

• 基本信息：公司名稱、行業(yè)類別、企業(yè)規(guī)模（員工人數、年收入）、地理位置
• 組織架構：企業(yè)自上而下的組織架構
• 關鍵角色：組織中包含哪些崗位
• 業(yè)務信息：業(yè)務概述、經營方式
• 業(yè)務需求與痛點：當前業(yè)務場景的需求、核心痛點、現(xiàn)有解決方案的不足、期望的功能

（3）B 端職業(yè)用戶畫像模板

• 崗位名稱：具體崗位名稱；
• 工作概覽：公司名稱、行業(yè)類別、崗位介紹、崗位職責
• 基本信息：年齡、性別、城市、職業(yè)、收入水平、學歷、家庭狀況、入職時長
• 行為模式：使用場景、使用地點、使用平臺偏好、使用頻率、 使用時間、使用時長
• 需求與痛點：用戶工作中的主要需求、核心痛點、現(xiàn)有解決方案的不足、期望的功能

備注：以上只是小鯉的模板，大家可以根據自己的分析需要，替換模板的內容。

3）prompt 編寫思路與結果

本小節(jié)我將以“B 端產品-職業(yè)用戶畫像專家” prompt 為例，用一張思維導圖和注釋，為大家解釋我的 prompt 編寫思路。話不多說，請見下圖：

我考慮的一些 tips：

（1）注意考慮使用者的用戶體驗。

• 在整個流程中，需要注意添加引導語，讓使用者可以了解需要回答什么信息，預知下一步會發(fā)生什么。
• 同時不要一次性詢問過多問題，除非使用者主動要求一次性給出資料。因此我設計了 3 種模式。模式 2 為分步詢問問題，為簡化 prompt，分布詢問的問題，也可以設計為讓 AI 自動生成。但經過我多次測試，AI 自動生成的問題可能會不穩(wěn)定，所以在我的 prompt 中，我還是自己編寫了 4 個引導提問。

（2）prompt 需要進行多輪測試，測試 prompt 時，如果發(fā)現(xiàn) AI 回答模糊的信息，我們可以指定描述規(guī)則，例如：

• AI 在輸出基本信息時，經常會出現(xiàn)不限的回答，可以要求 AI 必須推測一個答案。
• AI 對使用場景的描述不夠具體，可以定義具體的描述方法。
• AI 對使用平臺偏好的判斷比較模糊，可以告訴 AI 一般的判斷經驗。
• 需求與痛點是一一對應的，可以設置以表格的形式輸出這部分內容，讓信息更加清晰。

（3）如果直接在可以聯(lián)網的 ChatGPT 4 或 NewBing 上使用，可以加入聯(lián)網技能，簡化 prompt，只保留模式 1，依靠 AI 聯(lián)網搜索整合所有需要的信息。

3. 用戶畫像 prompt

最后，完整版的 “B 端產品-職業(yè)用戶畫像專家” prompt 如下：

（C 端用戶畫像、B 端職業(yè)用戶畫像、B 端企業(yè)用戶畫像這三種用戶畫像的詳細 prompt 和 對話效果，大家可以查看文末鏈接（本文資料合集））

1）通用版本，沒有聯(lián)網指令，所有 AI 大模型可用（ prompt 請查看文末鏈接）

2）聯(lián)網版本：加入聯(lián)網指令，僅保留模式 1，適用于開啟聯(lián)網的 ChatGPT 4 和 NewBing（ prompt 請查看文末鏈接）

三種用戶畫像的詳細 prompt 和 對話效果，大家可以查看文末鏈接（本文資料合集）。在下一小節(jié)，我將為大家展示 prompt 的效果。

二、AI 分析效果大揭秘

分析了這么多，prompt 的效果怎么樣呢？本小節(jié)我將主要給大家展示“B 端產品-職業(yè)用戶畫像專家” prompt，在 ChatGPT 4 和 NewBing 上的的效果。

為了讓大家更好地帶入 prompt 使用者的身份，我們一起來假設一個場景：

你是一家 SaaS 軟件公司的產品經理，為了拓展業(yè)務的第二曲線，你們想研究一個新方向：餐飲行業(yè)的線上化解決方案。因此，你想先了解下餐飲行業(yè)從業(yè)者的職業(yè)畫像。于是，你輸入了 “B 端產品-職業(yè)用戶畫像專家” prompt。

1. 與 ChatGPT 的交互效果

一開始，ChatGPT 會進行自我介紹，并簡單介紹用戶畫像會包含哪些內容。然后，開始詢問我們第一個問題，要分析的用戶畫像目標是啥？我們可以回復，需要了解下“中式快餐連鎖店，店長”的用戶畫像。

接下來 ChatGPT 會向我們介紹 3 種交互模式，并詢問我們想要選擇哪一種模式。我們先來看看模式 1 的效果，對話鏈接請見：https://chat.openai.com/share/8025e884-9778-480b-b81a-03e455f8ec4a

選擇模式 1 后，ChatGPT 會按照指令為我們生成 3 個用戶畫像，并表示我們可以給出反饋，之后會在生成一個更詳細的用戶畫像。

接著我們選擇“店長 1”的畫像，如果想觸發(fā) ChatGPT 的聯(lián)網技能，我們也可以再輸入“搜索”的指令，讓 ChatGPT 基于互聯(lián)網結果綜合給我們一個答案。收到指令后，ChatGPT 將開啟聯(lián)網搜索。

接下來，我們來看簡單看下模式 2 的交互效果。ChatGPT 會引導我們給出必要的信息，對于每個問題，Chat 會根據經驗給出示例回答，讓我們方便地選擇。我們也可以從招聘網站上搜集一些信息，給它分析。對話鏈接請見：https://chat.openai.com/share/898f2619-1086-4ad5-9532-77111a48fafc

最后，我們來看模式 3 的交互效果。這種模式適合手中已經有一定資料的用戶。對話鏈接請見：https://chat.openai.com/share/5787e21a-f26c-44cd-821d-81953e5c13a4

（左圖：ChatGPT 的提問，右圖：我回復的從招聘網站上找的信息）

2. 與 NewBing 的交互效果

我們開啟 NewBing 的“創(chuàng)造力”模式，輸入通用版的 prompt。NewBing 也能識別到 workflows 中我們設定的交互流程，并搜索互聯(lián)網的數據，先給我們 3 個簡單的用戶畫像。

然后，再根據我們的反饋，生成一個更詳細的用戶畫像。

但測試中我發(fā)現(xiàn)，有幾次 NewBing 的答案會偏離我們設定的“OutputFormat”，我們可以刪除“initialization”部分，直接在最后指明需要生成的用戶畫像，這樣 NewBing 就能夠按照既定的格式輸出。

有了文本，接下來，我將會和大家一起探索，如何利用 Midjourney（以下簡稱 MJ）生成用戶的形象圖，不管是真人形象，還是卡通形象，MJ 都能幫你搞定！

資料參考

本文資料合集：https://b1rdddvxrd.feishu.cn/wiki/XaVrwyJJjinjJxkHXuhcZfDUnjc?from=from_copylink

OpenAI GPT 商店應用

• C端產品-用戶畫像專家：https://chat.openai.com/g/g-QvVDDcmjp-cduan-chan-pin-yong-hu-hua-xiang-zhuan-jia
• B端產品-職業(yè)用戶畫像專家：https://chat.openai.com/g/g-Ry2oUyYit-bduan-chan-pin-zhi-ye-yong-hu-hua-xiang-zhuan-jia
• B端產品-企業(yè)用戶畫像專家：https://chat.openai.com/g/g-tjN0VrIMz-bduan-chan-pin-qi-ye-yong-hu-hua-xiang-zhuan-jia

扣子 Coze 平臺應用：

• 國內無需魔法可用-扣子平臺（Moonshot 模型）

  C端產品-用戶畫像專家 https://www.coze.cn/s/ijCdhhnr/

  B端產品-用戶畫像專家 https://www.coze.cn/s/ijC86s6c/

• Coze平臺（GPT 4 模型）

  C端產品-用戶畫像專家 https://www.coze.com/s/ZmFqnTNAB/

  B端產品-用戶畫像專家 https://www.coze.com/s/ZmFqWLYAe/

參考文章：

系統(tǒng)論述：構建高性能 Prompt 之路——結構化 Prompt

構建用戶畫像的流程與方法

深度解析 B 端用戶畫像從理解到建立