Persona (Benutzererfahrung)

A Persona, (Auch Benutzerpersönlichkeit, Kundenpersönlichkeit, Käuferpersönlichkeit) in Benutzerzentriertes Design und Marketing ist ein fiktives Zeichen, das ein Benutzertyp darstellt, der auf ähnliche Weise eine Site, eine Marke oder ein Produkt verwendet.[1] Vermarkter können Personas zusammen mit verwenden Marktsegmentierung, wo die qualitativen Personas als repräsentativ für bestimmte Segmente gebaut werden. Der Begriff Persona wird sowohl in Online- und Technologieanwendungen als auch in Werbung verwendet, wo andere Begriffe wie z. Stiftporträts kann auch verwendet werden.

Personas sind nützlich, um die Ziele, Wünsche und Grenzen von zu prüfen Marke Käufer und Benutzer, um Entscheidungen über einen Dienst, ein Produkt oder einen Interaktionsbereich wie Funktionen, Interaktionen und visuelles Design einer Website zu leiten. Personas können auch als Teil von a verwendet werden Benutzerzentriertes Design Prozess zum Entwerfen Software und werden auch als Teil von angesehen Interaktionsdesign (IXD), nachdem er verwendet wurde in industrielles Design und in jüngerer Zeit für Online -Marketingzwecke.

Eine Benutzerpersönlichkeit ist eine Darstellung der Ziele und des Verhaltens einer hypothetischen Gruppe von Benutzer. In den meisten Fällen werden Personas aus Daten synthetisiert, die aus Interviews mit Benutzern gesammelt wurden.[2] Sie werden in 1–2-seitigen Beschreibungen erfasst, die Verhaltensmuster, Ziele, Fähigkeiten und Einstellungen enthalten, mit einigen fiktiven persönlichen Details, um die Persona zu einem realistischen Charakter zu machen. Zusätzlich zu Human-Computer-Interaktion (HCI)Personas werden auch in Vertrieb, Werbung, Marketing und Systemdesign häufig verwendet. Personas bieten gemeinsame Verhaltensweisen, Aussichten und mögliche Einwände von Personen, die einer bestimmten Person übereinstimmen.

Geschichte

Innerhalb Software -Design, Alan Cooper, ein bekannter Pionier -Softwareentwickler, schlug das Konzept von a vor Benutzer Persona. Ab 1983 begann er einen Prototyp dessen, was die Persona zu Daten aus informellen Interviews mit sieben bis acht Benutzern zu verwenden würde.[3] Ab 1995 beschäftigte er sich damit, wie ein spezifischer, eher verallgemeinerter Benutzer die Software verwenden würde und miteinander verbinden würde. Die Technik wurde für die Online -Geschäfts- und Technologie -Community in seinem Buch von 1999 populär gemacht Die Insassen laufen die Asyl. In diesem Buch skizziert Cooper die allgemeinen Eigenschaften, Verwendungen und Best Practices für das Erstellen von Personas und empfiehlt, dass die Software für einzelne archetypische Benutzer konzipiert wird.[4]

Das Konzept des Verständnisses von Kundensegmenten als Gemeinschaften mit kohärenter Identität wurde 1993-4 von Angus Jenkinson entwickelt[5][6] und international von Ogilvyone mit Kunden übernommenen Kundendaten als "Tag-in-the-Life-Archetyp-Beschreibungen".[7] Das Erstellen von imaginalen oder fiktiven Charakteren, die diese Kundensegmente oder Gemeinschaften darstellen, folgten. Jenkinsons Ansatz war es, einen imaginalen Charakter in ihrer realen Schnittstelle, ihrem Verhalten und ihrer Einstellungen zur Marke zu beschreiben, und die Idee wurde zunächst mit Michael Jacobs in einer Reihe von Studien realisiert. 1997 beschrieb das Ogilvy Global Knowledge Management System TRUFFLES das Konzept wie folgt: "Jede starke Marke hat einen Stamm von Menschen, die Affinität zu den Werten der Marke teilen. Dieses Universum unterteilt sich normalerweise in eine Reihe verschiedener Gemeinschaften, in denen es dasselbe gibt oder sehr ähnliches Kaufverhalten, und deren Persönlichkeit und Merkmale gegenüber der Marke (Produkt oder Dienstleistung) im Hinblick auf gemeinsame Werte, Einstellungen und Annahmen verstanden werden können. Kundendrints sind Beschreibungen, die die lebendige Essenz dieser verschiedenen Gruppen von Kunden erfassen. "[8]

Vorteile

Laut Pruitt und Adlin bietet die Verwendung von Personas mehrere Vorteile in Produktentwicklung.[9][10] Personas gilt als kognitiv überzeugend, weil sie ein persönliches menschliches Gesicht auf ansonsten abstrakte Daten über Kunden verleihen. Durch den Nachdenken über die Bedürfnisse einer fiktiven Persona können Designer möglicherweise besser schließen, was eine echte Person braucht. Eine solche Inferenz kann bei Brainstorming, Anwendungsfallspezifikation und Merkmalsdefinition beitragen. Pruitt und Adlin argumentieren, dass Personas leicht mit technischen Teams kommunizieren und es den Ingenieuren, Entwicklern und anderen erlauben, Kundendaten in einem schmackhaften Format zu absorbieren. Sie präsentieren mehrere Beispiele für Personas, die für Kommunikationszwecke in verschiedenen Entwicklungsprojekten verwendet werden.[9]

Personas verhindern auch einige gemeinsame Design Fallstricke, die ansonsten leicht zu fallen sind. Das erste ist das Entwerfen für das, was Cooper "den elastischen Benutzer" nennt, mit dem er meint, während Produktentscheidungen unterschiedlich treffen Stakeholder kann den "Benutzer" nach ihrer Bequemlichkeit definieren. Das Definieren von Personas hilft dem Team dabei, die tatsächlichen Benutzer in Bezug auf seine Ziele, Fähigkeiten und Kontexte ein gemeinsames Verständnis zu haben. Personas verhindern auch, dass "selbstreferenzielles Design", wenn der Designer oder Entwickler seine eigenen mentalen Modelle für das Produktdesign unbewusst projizieren kann, die sich möglicherweise stark von der der Zielbenutzerpopulation unterscheiden. Personas bieten auch einen Reality -Check, indem sie Designern helfen, den Schwerpunkt des Designs auf Fällen zu halten, die am wahrscheinlichsten für die Zielbenutzer und nicht auf Randfälle auftreten, die normalerweise nicht für die Zielpopulation vorkommen. Laut Cooper sollten Randfälle, die natürlich ordnungsgemäß behandelt werden sollten, nicht zum Design konzentrieren.[4]

Die Persona -Vorteile werden wie folgt zusammengefasst:

  • Helfen Sie den Teammitgliedern, ein spezifisches, konsequentes Verständnis verschiedener Publikumsgruppen zu teilen. Daten über die Gruppen können in einen ordnungsgemäßen Kontext gestellt und in kohärenten Geschichten verstanden und erinnert werden.
  • Vorgeschlagene Lösungen können davon geleitet werden, wie gut sie den Bedürfnissen einzelner Benutzerpersonas erfüllen. Merkmale können priorisiert werden, basierend darauf, wie gut sie die Bedürfnisse einer oder mehrerer Personas befriedigen.
  • Stellen Sie ein menschliches "Gesicht" zur Verfügung, um Empathie für die durch die Demografie dargestellten Personen zu schaffen.[4]

Kritik

Die Kritik an Personas fällt in drei allgemeine Kategorien: Analyse der zugrunde liegenden Logik, Bedenken hinsichtlich der praktischen Umsetzung und Empirische Ergebnisse.[11]

In Bezug auf die wissenschaftliche Logik wurde argumentiert, dass Personas, weil sie fiktiv sind, keine klare Beziehung zu realen Kundendaten haben und daher nicht als wissenschaftlich angesehen werden können.[12] Chapman und Milham beschrieb die angeblichen Fehler bei der Betrachtung von Personas als wissenschaftliche Forschungsmethode.[13] Sie argumentierten, dass es kein Verfahren gibt, um zuverlässig von gegebenen Daten zu bestimmten Personas zu arbeiten, und daher unterliegt ein solcher Prozess nicht der wissenschaftlichen Methode der reproduzierbaren Forschung.

Andere Kritiker argumentieren, dass Personas reduktiv oder stereotyp sein können, was zu einem falschen Gefühl des Vertrauens in das Wissen einer Organisation über seine Benutzer führt. Kritiker wie Steve Portigal argumentieren, dass Personas 'Appell aus der Verführung einer sanitären Realitätsform "beruht", bei der Kundendaten kontinuierlich reduziert und abstrahiert werden, bis es nichts anderes als ein Stereotyp ist.[14] Kritiker behaupten, dass die Persona -Schöpfung Designer, Vermarkter und Benutzerforscher dazu veranlasst, die Meinungen und Ansichten mehrerer Menschen in vordefinierte Segmente zu erfassen, die persönliche Tendenz in die Interpretation einführen könnten.

Darüber hinaus bieten Personas häufig geschlechtsspezifische und rassistische Darstellungen, was einige argumentieren, dass sie unnötig sind, und lenkt die Zielgruppe der Personas von echtem Verbraucherverhalten ab und verbessert nur voreingenommene Standpunkte.[15] Schließlich ist es wert, zu erkennen, dass Proto-Personen und Personas häufig als die gleiche Ressource verallgemeinert werden. Proto-Personen sind jedoch ein generatives Tool, mit dem die Annahmen eines Teams über ihre Zielbenutzer identifiziert werden. Personas dagegen sollten in Kundendaten und Forschungen verwurzelt sein und verwendet werden, um Erkenntnisse über bestimmte Segmente zu verschmelzen.

Wissenschaftliche Forschung

In empirischen Ergebnissen hat die bisherige Forschung weiche Metriken für den Erfolg von Personas wie ein anekdotisches Feedback von Stakeholdern angeboten. Rönkkö hat beschrieben, wie Teampolitik und andere organisatorische Fragen zu Einschränkungen der Personas -Methode in einem Projekt von Projekten geführt haben.[16] Chapman, Love, Milham, Elrif und Alford haben mit Umfragedaten gezeigt, dass Beschreibungen mit mehr als einigen Attributen (z. B. wie einer Persona) wahrscheinlich nur sehr wenige, wenn auch irgendetwas echtes Volk beschreiben. Sie argumentierten, dass Personas nicht angenommen werden kann, dass sie tatsächliche Kunden beschreiben.[17]

Eine von Long beanspruchte Unterstützung für Cooper, Pruitt et al. in der Verwendung von Personas.[18] In einer teilweise kontrollierten Studie wurde eine Gruppe von Studenten gebeten, einen Design -Brief zu lösen. Zwei Gruppen verwendeten Personas, während eine Gruppe nicht tat. Die Studenten, die Personas verwendeten, erhielten höhere Kursbewertungen als die Gruppe, die dies nicht tat. Studierende, die Personas verwendeten, wurden bewertet, dass sie Entwürfe mit besseren Benutzermerkmalen produziert haben, als Schüler, die keine Personas verwendeten. Die Studie legt auch nahe, dass die Verwendung von Personas die Kommunikation zwischen Designteams verbessern und benutzerorientierte Designdiskussionen erleichtern kann. Die Studie hatte mehrere Einschränkungen: Die Ergebnisse wurden von einem Professor und von Studenten bewertet, die nicht blind für die Hypothese waren, die Schüler wurden Gruppen nicht zufällig zugeordnet, die Ergebnisse wurden nicht repliziert und andere Faktoren oder Erwartungseffekte (z. B.,,,,,,,,, das Hawthorne -Effekt oder Pygmalion -Effekt) wurden nicht kontrolliert für.

Datengesteuerte Personas

Datengesteuerte Personas (manchmal auch genannt quantitative Personas) wurden von McGinn und Kotamraju vorgeschlagen.[19] Es wird behauptet, dass diese Personas die Mängel der qualitativen Persona -Generation behandeln (siehe Kritik). Akademische Wissenschaftler haben verschiedene Methoden zur datengesteuerten Persona-Entwicklung vorgeschlagen, wie z. Clustering, Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Latente semantische Analyse, und Nicht negative Matrixfaktorisierung. Diese Methoden nehmen im Allgemeinen numerische Eingangsdaten an, reduzieren ihre Dimensionalität und geben Abstraktionen (z. B. Cluster, Komponenten, Faktoren), die die Muster in den Daten beschreiben, reduzieren. Diese Muster werden typischerweise als "Skelett" -Personas interpretiert und mit personifizierten Informationen angereichert (z. B. Name, Porträtbild). Quantitative Personas können auch mit qualitativen Erkenntnissen angereichert werden, um gemischte Methodenpersonas zu generieren[20] (auch genannt Hybride Personas).

Siehe auch

Verweise

  1. ^ William Lidwell; Kritina Holden; Jill Butler (1. Januar 2010), Universelle Prinzipien des Designs, Rockport Publishers, p. 182, ISBN 978-1-61058-065-6
  2. ^ Humphrey, Aaron (2017), Humphrey, Aaron (2017). "Benutzerpersonas und Social -Media -Profile". Persona -Studien. 3 (2): 13. doi:10.21153/PS2017VOL3NO2Art708.,Persona -Studien Vol. 3, Nr. 2, S. 13-20.
  3. ^ Goodwin, Kim (2009), Entwerfen für das digitale Zeitalter, Wiley Publishing, Inc., ISBN 978-0-470-22910-1
  4. ^ a b c Cooper 1999
  5. ^ Jenkinson, A. (1994) „Beyond Segmentation“, Journal of Targeting, Messung und Analyse für Marketing, Vol. 3, Nr. 1, S. 60–72
  6. ^ Jenkinson, A. (1995) Bewertung Ihrer Kunden, von Qualitätsinformationen bis hin zu Qualitätsbeziehungen über Datenbankmarketing, McGraw Hill, Maidenhead, England
  7. ^ Jenkinson, A. (2009) Was ist mit der strategischen Segmentierung passiert? Journal of Direct, Data und Digital Marketing Practice (2009) 11: 2, 124-139. doi:10.1057/dddmp.2009.27 Palgrave Macmillan, Basingstoke UK
  8. ^ Jenkinson, A (1997) CustomerPrints: Definieren des Wesentlichen des Verbrauchers: Der wesentliche Leitfaden für die Kundenabdrücke, warum und wie sie sie tun und wie man sie benutzt. Trüffel. Ogilvyone
  9. ^ a b Pruitt, John & Adlin, Tamara. Der Persona -Lebenszyklus: Menschen während des gesamten Produktdesigns im Auge behalten. Morgan Kaufmann, 2006. ISBN0-12-566251-3
  10. ^ vgl. Grudin & Pruitt 2002; Cooper 1999.
  11. ^ vgl. Chapman & Milham 2006; Rönkkö 2005.
  12. ^ Köhler, T. (2001). Methoden der analyze computervermondelter kommunikation: Ein Kritischer überblick; In: Frindte, W., Köhler, T., Marquet, P. & Nissen, E.: In-Tel 99-Internetbasierte Lehre und Lernen 99. Peter Lang Verlag, Frankfurt am Main.
  13. ^ Chapman, CN; Milham, R (Oktober 2006), "Die neuen Kleidung der Personas", Human Faktoren und Ergonomie Gesellschaft (HFES) 2006 (PDF), San Francisco, CA
  14. ^ https://portigal.com/wp-content/uploads/2008/01/portigal-consulting-white-paper-persona-non-grata.pdf[Bare URL PDF]
  15. ^ "Das Problem mit Personas".
  16. ^ Rönkkö, K (Januar 2005), "Eine empirische Studie, die zeigt, wie unterschiedliche Designbeschränkungen, Projektorganisationen und Kontexte den Nutzen von Personas beschränkten", Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) 2005, Waikoloa, Hi, USA
  17. ^ Chapman, CN; Liebe, e; Milham, RP; Elrif, p; Alford, JL (September 2008), "Quantitative Bewertung von Personas als Information" (PDF), Verfahren der menschlichen Faktoren und Ergonomiegesellschaft 52. Jahrestagung, New York, NY, S. 1107–1111111
  18. ^ Lang, Frank (Mai 2009), "Real oder imaginär: Die Wirksamkeit der Verwendung von Personas im Produktdesign", Proceedings der Jahreskonferenz der Irish Ergonomics Society, Dublin, S. 1–10
  19. ^ McGinn, Jennifer (Jen); Kotamraju, Nalini (2008). "Datengesteuerte Persona-Entwicklung". Verfahren der sechsundzwanzigsten jährlichen Chi -Konferenz über menschliche Faktoren in Computersystemen - CHI '08. Florence, Italien: ACM Press: 1521–1524. doi:10.1145/1357054.1357292. ISBN 9781605580111. S2CID 26765083.
  20. ^ Pruitt, John; Grudin, Jonathan (2003). "Personas: Praxis und Theorie". Proceedings der Konferenz 2003 über Design für Benutzererfahrungen - Dux '03. San Francisco, Kalifornien: ACM Press: 1–15. doi:10.1145/997078.997089. ISBN 9781581137286. S2CID 2760438.

Literaturverzeichnis