用户画像 Prompt:可驱动决策模板

13 个 Prompt 建用户画像——基于研究、行为驱动、与 JTBD 挂钩、决策标准 > 人口属性。

多数 persona 是张人口属性海报——“营销 Mary,32 岁,城市,爱咖啡”——没人会打开第二次。它没有写出买家”今天怎么做、希望能做什么、哪些信号会取消他买家资格、半夜 11 点卡住时在 Google 搜什么”。下面这些 Prompt 强制行为具体、引用真实原话、与 JTBD 挂钩、并显式给出反 persona,让产物真出现在产品、营销、定价决策里。上游的 framing 配合 JTBD Prompt

这套 Prompt 适合用在哪

  • MVP 前的产品发现
  • 营销定位
  • 设计 onboarding 流
  • 销售支持
  • GTM 锐化

1. 行为驱动 persona

为 {产品} 建 persona。输入 {粘贴访谈 / 问卷}。输出:行为命名(不要"营销 Mary")、1 行背景、他今天怎么做、他希望能做什么、决策标准、什么取消他作为买家资格。

2. 从销售通话挖 persona

下面是 5 通销售 call 的逐字稿。请挖出底层 persona:共同问题框架、共同词汇、共同决策触发。不要人口糊。

{粘贴}

3. 反 persona

为 {产品} 定义 3 个反 persona:看起来匹配但会流失 / 永不购买的人。每个:为什么看起来匹配、为什么实际不匹配、早期取消资格的信号。

4. JTBD 关联 persona

为 {产品} 建与 JTBD 关联的 persona。输出:他雇佣 {产品} 来做的 job、触发雇佣的情境、考虑过的替代、接受的取舍。

5. 采购委员会 persona(B2B)

为我的 B2B 产品建采购委员会 persona:经济买家、技术评估、终端用户、阻断者。各自:关心什么、什么能赢得他、什么能输掉他。

6. Persona 漂移

我早期客户是 {persona A},新客户感觉不同。输入 {粘贴新客户笔记}。请识别漂移的 persona,以及我们产品的什么吸引了这群人。

7. 引用银行

下面是 20 条客户访谈金句。请聚成 3 个 persona。每个 persona 给 5 句逐字原话用于 landing page 文案。

{粘贴}

8. Persona → 定位

为 persona {粘贴} 写定位句:"For {persona}, who {problem}, {product} is a {category} that {benefit}, unlike {alternative}, we {differentiator}." 再给 3 个变体。

9. Persona × 渠道

为我的 3 个 persona {粘贴} 映射:他们泡在哪、Google 什么、消费哪些内容、什么触发他寻求解决方案。用来定渠道。

10. Persona × 定价匹配

为每个 persona 评估各定价档的匹配度。输出:对应档、付费意愿信号、本档的异议、升档的理由。

11. Persona × 功能优先级筛

为 persona {粘贴} 筛我的 backlog({粘贴 20 项})。逐项:本 persona 的高优先 / nice-to-have / 浪费时间。从 JTBD 给理由。

12. 用新证据更新 persona

下面是我现在的 persona 文档;下面是 10 条新访谈。请更新 persona——加什么、删什么、信心如何变化。标出现在被反驳的部分。

{粘贴}

13. Persona 压力测试

下面是我的草稿 persona。压力测试:(a) 行为是否具体;(b) 是否基于真实数据;(c) 是否可执行;(d) 是否有有意义的"反 persona"。各项 1-5 打分 + 修复建议。

{粘贴}

容易踩的坑

  • 只有人口属性(“32 岁、城市、营销”)——读完做不出任何决策
  • 不基于真实访谈 / 数据——靠氛围写的 persona 做出来的功能也是靠氛围
  • 没有反 persona——什么用户都看起来匹配,流失时全员错愕
  • Persona 文档 kickoff 后没有 PM / 营销 / 设计真正再打开过
  • 2 年没更新,市场早就漂走了 persona 却一字未改
  • 起萌名(“营销 Mary""创始人 Frank”)而不是表达行为的名字——名字本身要承载信息

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标签: #Prompt #产品创业 #User Story