プロトペルソナ、データ駆動型、リーンペルソナ、アドホックペルソナの違いは何ですか？
ですから、私は本や記事で見つけた4つのタイプのペルソナの間で少し混乱しています。
- プロトペルソナ
- アドホックペルソナ
- データ駆動型ペルソナ
- リーンペルソナ
それらの違いは何ですか？
前もって感謝します、
すべての異なる名前が紛らわしいことに同意します！良いニュースは、ペルソナには基本的に2つのタイプしかないということです。
- データ駆動型
- プロト/アドホック/リーン
違いは、ペルソナの作成方法に関係しています。
理想的な世界では、白紙から始めて、何も仮定せずに、広範なユーザー調査を行います。多くの実際のユーザーと話し、その調査から収集したデータを使用してペルソナを構築します。これはdata-drivenアプローチであり、ペルソナを作成する方法（理想的には）です。
問題は、多くの組織がこの種の研究を行うための時間、予算、意欲がないことです。 UXプロセスを停止したり、ペルソナをまったく持たないのではなく、別のアプローチを使用できます。つまり、protoまたはad hocペルソナが登場します。これを作成するプロセスペルソナのタイプについては、本Lean UXでJeff GothelfとJosh Seidenが詳しく説明しているため、leanペルソナと呼ばれることもあります。
これらのペルソナは通常、ユーザー調査を行うのではなく、組織内部から情報を収集することによって作成されます。たとえば、さまざまな関係者とのワークショップを開催し、顧客について説明するよう依頼します。それらの入力に基づいて、「大まかな」ペルソナを作成します。
これらの大まかなペルソナについてのクリティカルのことは、それらは研究主導ではないため、正確である場合と正確でない場合がある仮定が含まれていることです。これらは非常に便利なツールですが、常に注意して扱い、調査によって検証する必要があります。多くの場合、適切なアプローチは、プロトペルソナから開始して設計プロセスを開始し、利害関係者の賛同を得てから、時間をかけて調査し、それらが正確であるかどうかをテストして、進むにつれてそれらを洗練することです。
正確な定義はないと思いますが、あなたが言及したインスタンスまたはタイプ（ソースのさまざまな組み合わせからのものであることを念頭に置いて）のそれぞれは、ペルソナの特性またはプロパティに関連しているので、最初にそれを扱いましょう。
ペルソナの定義 -NNgウェブサイトから：
ペルソナは、架空の、しかし現実的な、製品の一般的なユーザーまたはターゲットユーザーの説明です。ペルソナは実際に生きている人間ではなく原型ですが、ペルソナは実在の人間であるかのように説明する必要があります。
したがって、その定義に基づいて、次のそれぞれについて説明できます。
- プロトペルソナはペルソナのプロトタイプのようなもので、実際のユーザー調査やデータは含まれていない可能性があるが、同じ形式のラフドラフトバージョンを空想的に表現している可能性があります。
- アドホックペルソナは、事前に計画されたものではなく、プロジェクトで必要に応じて追加（または既存のペルソナから変更）されるのではなく、特定のデザインアクティビティの一部としてその場で作成されるものであることを示唆しています。
- データ主導のペルソナは、情報の大部分が（1対1のインタビューのような）定性的な情報ではなく、定量的なデータ（Google AnalyticsやFacebookの人口統計データなど）から派生していることを示唆しています。
- 無駄のないペルソナはおそらく、より詳細なペルソナの派生物またはバリエーションであり、幅広いまたは特定のオーディエンスに役立つかもしれない追加のコンテキスト情報を含みますが、無駄のないペルソナは本質的または重要な詳細のみを含む可能性があります（たとえば、デザインではなくピッチデッキで使用されます）処理する）。
お役に立てば幸いです。