A/B 测试中的角色：高质量实验的客户研究蓝图

您最后一次使用买家角色是什么时候？

无论您使用的是买家、用户还是客户角色，您都可以同意它生命中最激动人心的时刻是它的创建。

之后，它被贴在办公室的墙上或粘在华丽的幻灯片上，永远不会通知营销工作或激发实验假设。

但人物角色不仅仅是对理想客户的半虚构描述。 您可以在 A/B 测试中使用角色作为强大的客户研究工具来触发高质量的实验反馈循环。

一种研究为实验提供信息，实验产生见解，而见解（关于您的客户、用户或买家）会导致更可靠的假设。

让我们告诉你如何。

人物角色：饱受诟病但有用？

在软件的早期，产品不像今天那样用户友好。 上世纪 90 年代情况如此糟糕，以至于艾伦·库珀不得不就此事撰写并发表具有煽动性的观点。

1999 年，库珀出版了第一版《囚犯在庇护所》，在其中，库珀介绍了使用角色来设计数字产品。

这是“买方角色”一词的首次使用。 那本书使艾伦·库珀（Alan Cooper）被公认为角色模型的创始人。 他创建的第一个买家角色叫凯西，他用它来说明数字产品的用户友好交互设计。

从那时起，角色已经渗透到以客户为中心的业务方面。 这些方面最重要的是营销和传播。 因为您需要了解您的受众（客户或用户）才能有效地与他们沟通。

当您询问家庭服务行业的营销人员，他们的理想客户是谁时，您会听到诸如“居住在帕洛阿尔托的 35 至 50 岁的房主”之类的话。

如果你问 B2B SaaS 营销主管他们理想的客户档案 (ICP) 是谁，他们的回答可能是“来自企业教育科技公司的 CXO”。

人物角色的重点是让人们看起来像他们认识的人，从而让他们更好地了解您的客户。

因此，为了填补这些空白，一些营销团队构建了这些目标客户的半虚构档案。 客户访谈和调查等研究提供了一些细节。

目标人口统计的刻板印象、从组织的 CRM 中提取的数据，或者只是直言不讳的假设涵盖了其余部分。 例如，“一个 45 到 55 岁的商人，每天早上都在看《福布斯》。”
以下是 GoDaddy 的详细买家角色示例，带有很酷的叙述：

人物角色有什么问题？

从库珀在 90 年代推出角色时，角色已经走过了漫长的道路。 但在 2010 年代初期（甚至现在），人物角色的问题在于，它们只不过是一种引人入胜的读物——有点像营销小说。

为什么？

他们大多是内部头脑风暴

这往往是与真正的买家一言不发的交流。 尽管一些团队努力采访和调查实际客户，但大多数情况下并非如此。

取而代之的是，我们验证了偏见并提供给每个人作为“真相”使用，因为它在一组漂亮的幻灯片中。

传统人物角色延续刻板印象

淘气的南希惹恼了彼得。 这些刻板印象，顾名思义，并没有探究买家的真正动机、挫折感、不确定性和疑虑。 他们只是将关于某些人的观点投射到他们身上。

Amanda 很好地将焦点放在了为什么在内部创建且没有用户研究的情况下，角色与荒谬的边界。 但是这种类型的角色通常是您在许多内容营销策略文档中看到的第一个项目。

对人口数据的过分关注

人口统计学并不能定义真实的人。 它也没有定义他们购买的原因。 取决于人口统计数据是可能的最不细致和基本的研究。

同一年龄和收入阶层的两个人可能有截然不同的品味和风格感。 他们可能会在您的网站上面临完全不同的转换障碍。

我们请 John Ostrowski（Positive John）分享他对营销团队和企业为何未能实施角色的看法。

以下是他分享的内容：

这不是一个方法，它是关于它是什么，它不是什么，以及出了什么问题。

想想在艾萨克牛顿爵士用数学定义它之前的几个世纪，“力”这个词是如何在英语中使用的。

今天，它有时与“能量”或“功率”等术语互换使用——但物理学家和工程师却不这样做。

当飞机设计师使用这个术语时，他们确切地知道它们在数量上的含义（我们这些经常飞行的人很欣赏他们在清晰方面所做的努力）。

尽管如此，每个营销人员都会以稍微不同的角度告诉您用户角色是什么或不是什么。

所以我再给你一个。

维基百科定义以平衡竞争环境

以用户为中心的设计和营销中的角色（也称为用户角色、客户角色、买家角色）是一个虚构角色，用于代表可能以类似方式使用网站、品牌或产品的用户类型。

营销人员可以将角色与市场细分一起使用，其中定性角色被构建为代表特定细分市场。

人物角色有助于考虑品牌购买者和用户的目标、愿望和限制，以帮助指导有关服务、产品或交互空间的决策，例如网站的功能、交互和视觉设计——这就是问题所在开始

在大多数情况下，人物角色是从与用户的访谈中收集的数据合成的。

它们被捕获在 1-2 页的描述中，包括行为模式、目标、技能和态度，并带有一些虚构的个人细节，以使角色成为一个现实的角色。

这就是当我听到“角色”这个词时想到的：

起毛。

那么营销创造的买家角色在哪里出错了呢？

我理解这个问题的方式是，为什么营销创造的角色会得到如此糟糕的代表？

从本质上讲，角色是一种证据，是您从用户访谈和细分的研究过程中获得的衡量标准。

当机构过度承诺结果并交付另一个幻灯片来固定他们的固定器时，它出了问题。

如果产品负责人无法确定提出角色模型会影响哪个决策，那么它就没有价值。

角色被搁置很常见的原因。

我想分享 Jeremy Epperson 对此的看法。 尽管从机构的角度来看，他似乎和我一样认为角色模型出错了。

当被问及用户角色以及如何使用 CRO 制定经得起时间考验的角色策略时，他是这样说的：

我不再使用角色这个词了。

就像我个人不会说这个词，也不会让其他人在我身边说。

[…]

我们付了一大笔钱，我们创造了角色，然后它就被搁置了。

而且它在测试中永远不会被激活，对吧？ 我们从不挑战假设。

这就像为研究而研究。

回到那个点就好了，我们已经进行了研究，但它并没有改变我们测试它的方式。 没有改变我们的营销方式，也没有改变我们的定位。

所以人物角色就像堆叠一堆你真的没有分割或优化的属性。

但是人物角色有用吗？ 考虑以下有关买家角色的统计数据：

• 根据 Mark W. Schaefer 的说法，一家公司 90% 的销售额通常来自 3 到 4 个买方角色。
• 一项 MarketingSherpa 案例研究表明，人物角色如何显着提升数字营销成果，将访问时长增加 900%，营销产生的收入增加 171%。
• 另一项案例研究显示，买家角色导致潜在客户增加了 97%，自然搜索的网站流量增加了 55%。
• 使用买家角色的电子邮件营销活动的打开率和点击率是没有它们的活动的 2 倍和 5 倍。
• 人物角色通知个性化电子邮件，将转化率提高 10%。

所以角色不必消失。 他们只是需要改造。
我们可以使用从科学进行且相对公正的研究（预测试）中收集的见解实时更新它们。 在测试后，我们可以从专注于客户体验优化 (CXO) 的测试结果中学习来更新它们。

待完成的工作框架：恢复疲惫的旧角色？

Jobs-to-be-Done (JTBD) 框架来自产品开发。 这是一种方法，产品设计和开发的重点是客户希望“雇用”您的产品来完成的“工作”。

这意味着产品的设计或开发与产品本身无关。 这是关于客户获得产品的动机。

例如，您不会因为想拥有牙刷而购买牙刷。 你会买它是因为你想保持良好的牙齿卫生。

同样，您不使用 Google Analytics，因为它是所有酷营销人员都在使用的。 您使用它是因为您想了解网站访问者在您的网站上所做的事情以及您的营销活动的执行情况。

那么，这与人物角色相比如何？ 它们是相互排斥的吗？ 他们能和解吗？

这是 John Ostrowski 对Personas vs. Jobs to Be Done的看法：

正如 Nielsen Norman 所建议的，它们不是相互排斥的，因为它们是解决不同问题的工具。

有待完成的工作让角色过时了吗？

绝对不。

所以产品团队会做用户研究，并用简单明了的语言写出这些工作的清单，这样他们就可以将它们作为他们应该构建的参考。

这种想法是：如果你能识别出真正的潜在需求、根本原因，那么你就可以比只关注功能、人口统计或特定类型的用户更好地设计出有助于满足需求的东西。

那么它们有什么不同呢？

待完成的工作解释了客户“雇用”您的产品来解决特定问题的情况和动机。 以用户为中心的直接思考方式。

角色识别以不同方式使用您的产品的不同群体，这些不同的方式与他们的个人资料和人口统计（例如收入水平、地理位置、性别、年龄、职业）、需求和目标相关。 好的角色可以培养同理心。 角色建立受众。

#reflection：我倾向于认为 Jobs to be Done 是一种更适合产品团队解决转换和保留的工具，而角色模型则适合营销人员解决收购问题。

待完成的工作可以而且应该成为 Persona 2.0 的一部分。 一份不断更新的文件，包含涵盖买方互动所有阶段的新见解和信息——从收购到保留再到扩张。

有点像对客户的 360 度生动描述。

这是一个例子。

尽管他没有直接谈论角色或 JTBD，但 Paul Randall 在下面的帖子展示了 Jobs to be Done 如何与角色混合和融合。 具体来说，他建议通过“做”词而不是任意情绪或痛点来对阶段进行分组。

这是对 JTBD 框架的提示。 核心目标和动机及其细化情绪来自传统的、以角色为中心的定性研究。 他称这种混合体为体验地图。

该框架可以为营销人员提供一种语言来展示其产品的主观优势，并将其定位为简化日常任务的更好选择。

Lorenzo Carreri 在他们的定价页面上解释了 Teamflow 是如何做到的：

同时，产品和成功团队可以从与工具或应用程序直接交互的角度利用 Jobs to Be Done——让客户获得第一价值，确保价值一致，并适时推动升级和扩展。

另一个连接角色和 JTBD 框架（但在产品团队的上下文中）之间的点的实际示例来自 Reforge。 它侧重于从客户的初始状态到期望结果的路径。

在这条路径的中间是工作地图和工作故事。 工作地图显示了客户如何实现目标，而工作故事则勾勒出了问题和解决问题的各个步骤。

这个流程讲述了目标客户从他们的初始状态（包括他们的动机和不确定性）到他们想要的结果所经历的旅程的故事。 加上中间的所有检查点。
这样做可以让您知道谁有问题（角色）以及他们想要做什么（ JTBD ）。 这提供了一个更深入的视角，可用于您组织中的不同工作角色，以及更真实的客户身份以及他们为什么想要您的产品或服务。

如何建立研究驱动的角色（Persona 2.0）

请记住这一点：Persona 2.0 之于普通角色就像高功率激光之于普通手电筒一样。 您需要以这种心态开始，因为这是一个需要努力匹配的重大升级。

查看 John Ostrowski 的关于制作 Persona 2.0 的示例：

角色 2.0 示例

你可以在 Gitlab 的手册（任何人都可以查看）中看到将要完成的工作直接内置到 Gitlab 的现有角色（其中 14 个）中。
注意： Gitlab 有两种基本类型的角色，基于关注用户需求和情感的数据驱动洞察。

买方角色——关注潜在客户的高层次目标，这些潜在客户可能是也可能不是潜在用户。 归营销团队所有。

用户角色——UX 专业人士和产品经理 (PM) 将其用作连接最终用户需求、动机、行为和技能的机制。 由产品经理所有，他们也是角色相关研究工作的 DRI。

GitLab

这个示例的好处在于，您可以随时添加新角色或更新现有角色。 就像 Persona 2.0 一样——如果您希望它在支持高质量实验的反馈循环中发挥作用。

这些角色应该：

• 通过研究获得信息
• 受职位或特征驱动
• 保持性别中立
• 使用要点并避免冗长的叙述

使用待完成的工作框架

构建角色 2.0 的分步指南

1. 定义目标

确定您将用于挑选客户进行研究的标准。 如果可能，从前 10% 的客户开始。

2.设计面试题

创建特定于产品的面试问题模板。 您想了解客户、他们如何做出购买决定、他们考虑的替代方案、他们如何使用产品等。

3. 发送邮件预约面试者

联系您为研究列入候选名单的客户。 在他们方便的时候邀请他们进行面试。

4.进行录音采访

在谈话进行时做笔记并不是最佳选择。 不仅需要全神贯注，还需要做好记录以备参考‌‌。 请求同意记录采访。

5. 使用基于人或基于人工智能的软件转录采访

这显着减少了将记录的采访转换为文本的时间，因此您可以轻松理解定性数据。 您可以为此尝试 otter.ai 或 fathom.video。

6. 标记转录以对其进行定量分析

突出重点和主题。 使用颜色编码使这些主题易于发现和评估。 您可以将它们移动到电子表格中。

7. 从最初的想法到意识阶段设计用户旅程

在这里，您正在绘制用户在寻找能够引导他们发现您的产品的解决方案时所经历的旅程。

考虑观看下面的 Vassilena Valchanova 的视频，以清楚地了解旅程地图。 您可以直接跳到 6:49 了解确切的流程——但我强烈建议您全部听完，因为这是关于待完成工作的非常有见地的讨论。

8. 在几个角色中总结定量分析

从访谈中收集和分析客观的数字数据。 您可以在回复中找到哪些常见的可量化属性？ 您如何使用它来将响应者分为可能是角色的广泛类别？

9. 与团队一起举办研讨会以交流发现

此外，根据发现建议测试。 您可以对角色进行 A/B 测试，以找出哪一个最能定义您的理想客户。

如果角色 A 购买您的产品是因为它解决了问题 A 而角色 B 购买了问题 B，那么您的控制将是解决问题 A 的消息，而您的挑战者将是解决问题 B 的消息。哪个表现最好？

10. 定义下一次练习应该再次运行的时间

因为这是一个不断更新见解和角色文档的反馈循环。

Persona 2.0 的 ICP 研究

有不止一种方法可以进行可靠的研究来识别挫折、不确定性和怀疑，并确定要完成的工作。 但是有很多错误的方法可以解决它。

这就是为什么我们推荐由 Speero 开发的经过实战考验且广受业界推崇的 ResearchXL 方法。

请记住，在这一切的核心，重要的是洞察力。

1. 动机数据

首先收集动机数据。 这些数据回答了以下问题：

• 是什么促使您寻找解决方案？
• 为什么你愿意为这个解决方案付费或继续为它付费？
• 当您购买我们的产品或服务时，您希望得到什么结果？

这在客户调查和访谈中有所体现。 虽然访谈为您提供了更多回旋余地来深入了解客户的想法，但调查更容易以更少的资源获得大量回复。

响应者用不同的方式表达他们的情绪，但他们通常谈论的是相同的事情。 因此，您可以通过计算收到的回复中的常见主题来理解这些定性数据。

小心不要成为认知偏见的受害者。 这就是你专注于支持你已经相信的反馈的地方。 为避免这种情况，您需要 2 人或更多人独立工作来分析同一数据集。

对于工具，Typeform 是进行在线调查的绝佳选择，您可以将其发送给客户。 您也可以使用 Google 表单。 如果您希望在登录页面或网站上的其他页面上将调查显示为现场弹出式民意调查，则可以使用 HotJar 或 Qualtrics。

2. FUD（恐惧、不确定性和怀疑）

虽然动机会促使人们购买，但 FUD 是影响该动作的心理摩擦。 太多的摩擦，你失去了一个买家。 因此，它不仅非常有意义，而且了解是什么导致了客户心目中的反对意见也很重要。

您可以通过退出意图民意调查收集此信息。 但这样做的挑战是，当人们已经在经历恐惧、不确定和怀疑时，他们对回应民意调查并不感到兴奋。

一个简单的是/否问题可以帮助克服这一挑战。 然后，一旦他们承诺做出回应，就跟进解释以获得更多背景信息。

以下是艾玛特拉维斯的做法：

您也可以为此使用在线聊天机器人。

您可以提出是或否的问题，例如：

• “有什么阻碍你购买的吗？” 或者
• “您是否有无法找到答案的问题？”

好的开放式问题是：

• “是什么阻碍了您购买？” 或者
• “为什么今天没有完成购买？”

有时，他们可能需要比您网站上提供的信息更多的信息。 您可以将其设置为通知您的客户成功团队以回复其他信息。

如果您销售软件，客户可能希望查看与他们相关的案例研究。

尝试不同的问题，看看哪个引起的反应最多。 您的下一次迭代总是可以通过这项研究的新版本得到改进。

3. 行为数据

这是我们的角色 2.0 研究中的第一个定量数据。 行为数据显示用户如何与您的网站互动。 当用户执行操作时，它被存储为“事件”，并且事件用“属性”（元数据）描述。

考虑报告用户操作的分析数据，例如页面浏览量、注册、点击、鼠标移动等。

当您分析这些数据时，您试图了解“什么”和“如何”，以便为您迄今为止所学的“为什么”提供背景信息。

4. 摩擦数据

这些是用户在使用您的网站或产品时遇到的困难。 您需要进行可用性研究以找出它们。 他们正在污染您的用户体验。

为了获得公正和准确的结果，最好使用具有代表性的目标受众群体。 通过这样做，您可以获得多种观点，并且可以找出您的产品的优势和劣势。

当您收集有关可用性问题的数据并确定它们的优先级以进行修复时，还要收集有关用户与您产品中的元素相关联的感觉的数据。 例如，您是否正确命名了菜单项？ 对他们来说，“服装”和“服装”有区别吗？ 还是“博客”与“文章”？

可能是尽管用户能够在您的网站上完成他们想要的事情，但他们对它的总体感觉可能是负面的或与您的意图不同。

以下是 John Ostrowski 处理 ICP 研究的方式：

根据决策优先的研究方法，选择研究方法本身就是一个优先级步骤。

让我们退后一步，锻炼第一性原理思维。

根据我们的探索，我们正在尝试做什么，这将如何为不同的测试决策提供信息？

对于我合作过的团队，我们主要是在尝试识别和理解用户遇到的问题，以便我们可以生成特定的测试假设。
使用 Reforge User Insights for Product Decisions 的 Behzod Sirjani 备忘单，面试似乎是我们最好的选择。

我相信它优先考虑信息深度而不是广度。

所以你是说面试8到10个人就够了？ 真的吗？

正如您所看到的，调查是您的第二个最佳选择，而这正是量化数据将帮助您改进您的发现以获得更强大的用例的地方。

你有时间和资源一次性运行吗？ 果汁值得挤吗？

如果我只能选择一个，我会开始通过访谈来构建我的定性用例。

Persona 2.0 如何进行燃料和电力 A/B 测试？

以下是 Journey Also 网站体验主管 Jon Crowder 提供的一些使用 Persona 2.0 支持 A/B 测试的技巧：

您可能已经在使用由 Clayton Christensen 记录和提议的“待完成的工作”（JTBD）框架。 这是解决产品设计问题的合乎逻辑的方法。 它的工作原理是您的客户试图通过他们的访问来实现特定目标（以及可能的其他相关但不太重要的目标）。

这是一个设计过程，鼓励设计师承认，当用户购买真空吸尘器时，他们这样做的主要原因和驱动力是他们想要清洁地板。 它从作为您的主要设计特征开始，然后在该概念上构建细节。 您的一些用户将是宠物主人，他们希望专门应对去除宠物毛发的挑战。 您的一些用户将寻求使吸尘过程更容易，并且可能会积极响应无线/打火机选项。 您的一些用户将需要适合汽车的真空吸尘器。 有些人将有更紧迫和紧迫的需求，需要尽快吸尘，因此交付和您的供应链更为重要。 您可以更深入地了解清洁地板背后的动机，以便更好地满足用户的驾驶需求。

这个过程同样适用于服务和产品，是一种将设计思维导向用户及其直接需求的方式。

它用于实验的地方在于，它有助于为 AB 测试创建更相关的假设。 如果您了解您的用户正在尝试做的不同“工作”，您可以尝试用您的设计来解决这些工作。

在进一步旅程，我们用您的数据开始每一次旅程。 为了了解您的客户试图实现的目标，了解数据是必不可少的。 我们进行研究以了解您的用户以及他们如何与您的网站和产品互动，然后使用这些数据形成可以测试和证明的假设，以提供改变游戏规则的体验。

这样做自然意味着理解和认识 JTBD 框架，作为我们试图理解的一部分，是什么将用户带到了产品中，是什么促使他们采取行动，以及您的产品与你的竞争对手。

我们还必须承认，您的客户不是一个以单一思想和动机行事的同质群体，他们由许多具有不同需求和动机的人组成。 一位购买您的产品的客户可能有完全不同的

另一个人的动机。 产品越实用，动机就越多样化。 将其扩展到其自然目的，如果您从事销售原材料的业务，则客户的动机可能是大范围的一部分，并且您的网站充当静态市场，很少听到这些特定动机。 如果您愿意找出这些动机并专门与他们交谈，那么您将在无法以这种方式进行实验的竞争对手中遥遥领先。

在早期的广谱研究之后，通常可以确定一个松散的“角色”集合及其特定的驱动动机。 这些通常与标准营销角色不同，因为它们只关注相关的目标和结果，而不是年龄或性别等人口统计指标。 为了扩展真空吸尘器的例子，我们能够识别“宠物主人”和“注重卫生”的用户。 我们可以看到“以便利为导向”和“以长寿为中心”的用户。 这些角色中的每一个都有单独的和重叠的动机，可以在网页上的消息传递和定位中进行试验。 然后这些实验可以为我们验证......我们是否达到了目标，或者我们是否偏离了基地？ 什么对您的用户最重要？ 我们知道他们的目标是什么，但实现该目标的最佳方式是什么？

实验是关键。

闭环：将实验见解添加回您的 Persona 2.0

你的反馈循环随着实验而循环，特别是你从实验中获得的见解，这些见解可以改善你一开始的角色。

客户体验优化 (CXO) 基本上是专注于了解客户行为的实验，是此目的的核心学科。 它涵盖了我们迄今为止讨论过的所有内容，包括

• 客户研究

通过调查和访谈了解他们的动机和反对意见，帮助验证和/或消除对目标受众和理想客户的假设。

• 定性研究

通过鼠标跟踪和热图分析，您可以清楚地了解用户如何与您的网站互动——比个人对正在发生的事情的看法要准确得多。

• 社交聆听

提供见解，让您更广泛地了解您所在行业、您的​​品牌、产品和竞争对手的情况，以及您的目标受众如何表达他们的问题。

• 可用性研究

用户对您的产品的满意度如何？ 用户体验 (UX) 是什么样的？ 您的产品如何有效地帮助他们完成“雇用”它的“工作”？ 可用性研究可帮助您回答这些问题，并找出要改进的好元素和要修复的坏元素。

CXO 还包括队列分析、卡片分类和树测试以及 A/B 测试角色。

这里的首要目标是在客户搜索解决方案之前了解他们的初始状态，他们如何获得该解决方案，以及他们在此过程中的动机或恐惧。

要衡量这些并向您的角色文档添加有价值的见解，您需要与客户指标（而不是收入指标）保持一致，例如参与深度得分、UX 质量得分、推荐率、分享率、速度等。

最后，Persona 2.0 文档只有在投入使用时才有价值。 为了让组织中的每个人都参与创建过程，您必须推销其优点。

这不仅仅是对理想客户的常规半虚构描述。 这是一份不断更新的文档，重点关注潜在买家希望完成的工作，从而希望雇用您的产品、工具或服务。 从您基于 JTBD 研究运行的实验中收集的见解进一步充实和完善了该文档。

为了让它保持更新，测试人员必须不断地从实验中获得洞察力。

允许每个人查看文档，但指定某人对其进行更新。 如果您是对实验和/或用户体验有最深刻理解的人，那可能就是您。

然后，使其成为您的实验学习存储库的一部分。 如果您没有，那么我们的想法是保留一份集中的实时文档，实验团队可以在其中记下有关重要 ICP 的数据。

为此，您可以使用 Airtable 或 Notion 作为您的集中位置。 一些团队甚至使用 Google 幻灯片。

确保正确记录洞察力，以便可以定期更新角色文档并用于为组织中的决策提供信息。

John Ostrowski 说，这种责任还延伸到传播见解：

在跨职能产品团队中，用户体验是客户的声音——我喜欢这个概念。

在 Brainly 工作时，我已经看到了产品开发的奇迹，他拥有 8 年的资深 UX 经验。

根据“测试团队”的结构，参考 JTBD 是一种输入，这意味着它由 UX 专业人员管理。

那位专业人士坐在哪里？ 这是一个组织结构图讨论。

In my experience, working close to product teams organized following the Spotify Model (love it or hate it), jobs to be done is maintained by Product Managers.

Now, if there's space for Product Managers to co-exist with Experimenters, that's a discussion I'm still digesting.

As of today, I believe that CPOs/COOs benefit from a leaner organization having PMs capable of running their own experiments. When platform technicalities get tricky or statistics get ugly the Center of Excellence is there for the rescue.

If I'm hired tomorrow as Experimentation Director for your business, that's part of the vision I'd advocate and execute.

结论

Persona 2.0 operates in a feedback loop that gains from experiments and, in turn, feeds more robust experiments. This symbiotic relationship starts with more actionable persona docs boosted by Jobs to be Done insights (thanks to solid ICP research).

You have to rethink personas and how they're created to create this version that becomes part of your experimentation program.