還只靠訪談訂 Persona? 教你四步驟用數據搞定量化
質性的 UX 調研配合量化數據驗證，才能讓後續的產品設計策略不斷打中使用者的需求。
訪談少量使用者所訂出的 Persona，在不知道其真實市場佔比前，是很難確定其設計價值的，要說服 PM 背這種風險進行開發非常困難，這也是為什麼我們需要用數據進行量化。
讓我們回顧一下文章脈絡
小弟 Sojier 我會建議可以看看有沒有缺漏的資訊需要填補
首先在前面的文章中，小弟我分享了質性調研的本質缺陷：
接著在下面這兩篇文章中，小弟分享了我們可以怎麼使用數據來驗證我們的設計假設：
進入正題
要用 Data 量化 UX Persona，小弟我個人的經驗比較常照這個流程進行：
0.建立 Persona
1.建構 Persona 的行為流程
2.抓出 Persona 間的關鍵行為差異點
3.用行為數據量化得出 Persona 的比例
4.以量化結果輔助產品決策
1.建構 Persona 的行為流程
行為流程，可理解成我們很常聽到的 User Journey Map，或是 Norman 唐老先生說的心智模型也行，不過用數據分析角度的 Behavior Flow 來思考會是比較正確的切入角度
小弟我還是以老梗 Google Map 為例，我們假想 Google Map 有三種 Persona 如下：
走路型 Persona：路痴，走路的範圍也要依靠路線規劃和導航功能
公交型 Persona：透過公共交通運輸到達城市中的不同地點，常使用路線規劃功能以獲取最佳路線資訊
開車型 Persona：以汽車的方式進行遠距離移動，會上高速公路需要知道塞車狀況和休息站資訊
那我們再接著把三種不同客群的行為流程列出來後，得出下圖的假想結果：
2.抓出 Persona 間的關鍵行為差異點
讓我們看著上圖思考一下，在這三種假想中的 Persona，有什麼行為是關鍵差異的呢？他們三者都會輸入地點、規劃路線和前往目的地，關鍵的差異點貌似是有無導航的差別？但走路型 Persona 和開車型 Persona 都會使用導航，這樣子子好像還是不能區分兩者呢！
其實，我們不能只單考慮 Persona 的行為面，也要考慮產品設計和數據採集面的因素，如果把 Google Map 的介面呈現出來，我們就會能發現規劃路線的按鈕是有關鍵差異的！
這時候，從下圖我們就可以看出來，觀察規劃路線三種不同按鈕的使用次數，就能抓出三種不同 Persona 在產品中的占比了！
3.用行為數據量化得出 Persona 的比例
在 Google Map 這個假想的案例中，我們很幸運地找出了能分辨 Persona 的關鍵差異的行為，利用這個關鍵差異進入數據後台查詢三種不同按鈕的點擊使用次數，就能能夠知道我們質性訪談所訂出 Persona 到底是多是寡？各佔比多少？會不會根本跟我們想像的不同？小弟我也用下圖作為範例舉出一個實際可能的結果：
4.以量化結果輔助產品決策
這時候我們就能知道三種 Persona 間的比重了，如果你是 Google Map 的 PM，你將因此能輕鬆地做出判斷，或許你會決定要開發功能服務最主要的70%開車客群，或許你會決定要開發功能以擴展最有淺力的3%走路型客群，不管怎樣，用量化數據驗證了質性 Persona，讓我們更能知道設計的正確方向了！
量化 Persona 總結
小弟 Sojier 我在先前的文章探討過質性 Persona 的問題，這篇文章則進一步解釋了我們可以如何利用數據進行 Persona 的量化，透過上述4個步驟將質性資料轉為更有商業信效的結果，能讓產品決策更為正確！
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如果你想要進一步了解如何整合數據與 UX 應用手法的話，歡迎觀看小弟我一整個系列 Data x UX 的文章，尤其一定要收看下一個立刻打臉這篇的論述啊：
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最後，小弟 Sojier 我想做一個小調查，
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