如何选择用户画像范围？

用户画像并非完全适合所有研究产品：您不能先创建通用的用户原型，而不首先确定它们的用途以及影响范围。

用户画像的范围可以很广，也可以很窄。以一家金融公司为例，它拥有多种业务，如退休储蓄、银行业务和共同基金投资。该公司可能具有以下角色：

宽范围：如果一组用户画像代表公司的客户，则这些用户画像将通过数十种产品影响业务的多个领域。

窄范围：如果该公司创建了一套特定的用户画像来指导其共同基金管理门户的重新设计，那么这些角色的关注点就会很窄，因为它们只会影响到一个业务领域。

您应该问自己的第一个问题是：这些用户画像是用来做什么的？只有回答了这个问题，才能确定用户画像的适当范围。您还必须了解，为用户画像选择狭窄或广泛范围的权衡。用户画像的成功取决于了解权衡因素，并为工作选择正确的工具。

经常发生的情况是，某人（利益相关者、客户、产品经理、客户经理）会要求UX从业人员创建用户画像，而没有给出有关这些用户画像背后目的或目标的任何指示。

对于那些不熟悉用户画像创建方式及其如何影响工作的人来说，拥有一套可以用于以后任何项目的总体用户画像似乎是一个好主意。这种方法似乎有道理，因为您将获得最大的收益，毕竟，对于任何当前或将来的项目，您的客户和用户将是相同的。

因此，同样的用户画像应该适用于每件事，对吧？不幸的是，它并不是那样工作的。

一、用户画像的范围影响洞察的丰富性

确保范围与用户画像的目标匹配非常重要，因为无论在范围的广度上获得什么，您都将付出大量的洞察及其对目标设计挑战的影响。

范围越广，支持这些用户画像的数据就越浅。在广泛的情况和场景中寻找具有相似动机、目标、信息需求、态度和行为的客户群体是不现实的。数据越浅，用户画像对于大范围内目标决策的影响和益处就越小。

可以在大量的产品和服务中找到相似的部分，但是您需要使用更少、更通用的属性来描述它们。因此，宽泛的用户画像只对高层次的理解和决策有用。

回到我们的金融公司示例，以下是其广泛用户画像的一些特征：

它们可能包括高级数据，例如，这些用户可能感兴趣的储蓄工具类型，其可支配收入和储蓄能力，以及他们对未来储蓄方式的现有知识水平。

这种类型的常规数据有助于做出高级别的决策，例如，为这些细分市场选择营销信息的基调或教育内容的类型，以及向研究储蓄选项的客户提供这些内容的最佳方法。

该数据对于有针对性的设计决策没有帮助，例如，在共同基金交易门户的仪表板上，显示哪些信息，以向用户提供高层次的投资组合摘要。对于这一设计挑战，广义的用户画像将过于笼统，无法捕捉退休投资行为。