名称: customer-persona 描述: “基于市场数据和头像生成的研究支持型客户画像创建。覆盖人口统计、心理统计、待完成工作、旅程映射和反画像。用于：营销策略、产品开发、UX研究、销售赋能、内容策略。触发词：客户画像、买家画像、用户画像、目标受众、理想客户、客户档案、受众研究、用户研究、ICP、理想客户档案、目标市场、客户头像、受众画像” 允许工具: Bash(infsh *)
客户画像
通过 inference.sh CLI 使用研究和可视化创建数据驱动的客户画像。
快速开始
curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login
# 研究你的目标市场
infsh app run tavily/search-assistant --input '{
"query": "SaaS产品经理人口统计痛点2024调查"
}'
# 生成画像头像
infsh app run falai/flux-dev-lora --input '{
"prompt": "professional headshot photograph of a 35-year-old woman, product manager, friendly confident expression, modern office background, natural lighting, business casual attire, realistic portrait",
"width": 1024,
"height": 1024
}'
安装说明： 安装脚本 仅检测您的操作系统/架构，从
dist.inference.sh下载匹配的二进制文件，并验证其SHA-256校验和。不需要提升权限或后台进程。手动安装与验证 可用。
画像模板
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ [头像照片] │
│ │
│ SARAH CHEN, 34 │
│ B轮SaaS初创公司的产品经理 │
│ │
│ "我花更多时间做报告而不是做决策。" │
│ │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 人口统计 │ 心理统计 │
│ 年龄: 30-38 │ 价值观: 效率, 数据 │
│ 收入: $120-160K │ 个性: 分析型, │
│ 教育: BS/MBA │ 有组织, 协作型 │
│ 地点: 美国城市 │ 兴趣: 生产力, │
│ 角色: 产品/PM │ 领导力, AI工具 │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 目标 │ 痛点 │
│ • 更快发布功能 │ • 会议太多 │
│ • 数据驱动决策 │ • 手动报告 (15小时/周) │
│ • 团队对齐 │ • 利益相关者对齐缓慢 │
│ • 职业成长到总监 │ • 工具泛滥 (8+应用) │
│ │ • 没有单一真相来源 │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 渠道 │ 购买触发点 │
│ • LinkedIn (每日) │ • 同行推荐 │
│ • Product Hunt │ • 免费试用体验 │
│ • 播客 (通勤) │ • 与Jira集成 │
│ • Lenny's Newsletter │ • 团队计划定价 │
│ • Twitter/X │ • ROI计算器 │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
逐步构建画像
步骤 1: 研究
从数据开始，而不是假设。
# 市场人口统计
infsh app run tavily/search-assistant --input '{
"query": "product manager salary demographics 2024 survey report"
}'
# 痛点和挑战
infsh app run exa/search --input '{
"query": "biggest challenges facing product managers SaaS companies"
}'
# 工具使用模式
infsh app run tavily/search-assistant --input '{
"query": "most popular tools product managers use 2024 survey"
}'
# 内容消费习惯
infsh app run exa/answer --input '{
"question": "Where do product managers get their industry news and professional development?"
}'
步骤 2: 人口统计
使用范围，而不是精确值。 画像代表一个细分市场，而不是一个人。
| 字段 | 格式 | 示例 |
|---|---|---|
| 年龄范围 | X-Y | 30-38 |
| 收入范围 | $X-$Y | $120,000-$160,000 |
| 教育 | 常见学位 | BS Computer Science, MBA |
| 地点 | 区域/类型 | Urban US, major tech hubs |
| 职位 | 角色级别 | Senior PM, Product Lead |
| 公司规模 | 范围 | 50-500 employees |
| 行业 | 部门 | B2B SaaS |
步骤 3: 心理统计
他们想什么、重视什么、相信什么。
| 类别 | 要回答的问题 |
|---|---|
| 价值观 | 对他们来说，职业上最重要的是什么？ |
| 态度 | 他们对行业方向的感觉如何？ |
| 动机 | 在工作中驱动他们的是什么？ |
| 个性 | 分析型 vs 直觉型？领导者 vs 合作者？ |
| 兴趣 | 他们在职业上读/看/听什么？ |
| 生活方式 | 工作与生活平衡偏好？远程/混合/办公室？ |
步骤 4: 目标
他们试图实现什么（包括职业和个人）。
职业:
- 以更少的会议更快发布功能
- 做出数据驱动决策（而不是凭感觉）
- 在2年内晋升为产品总监
- 建立更自主的产品团队
个人:
- 更经常在6点前下班
- 被视为战略领导者，而不是票据经理
- 跟上行业趋势而不信息过载
步骤 5: 痛点
尽可能量化。 模糊的痛点 = 模糊的画像。
❌ "报告有困难"
✅ "每周花费15小时为4个不同利益相关者创建手动报告"
❌ "工具太多"
✅ "每天使用8个不同工具 (Jira, Slack, Notion, Figma, Analytics, Sheets, Docs, Email) 而没有统一视图"
❌ "会议是个问题"
✅ "平均每天6小时会议，只留2小时深度工作"
步骤 6: 待完成工作 (JTBD)
三种类型的工作：
| 工作类型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| 功能性 | 他们需要完成的任务 | “基于客户影响数据优先处理产品待办事项” |
| 情感性 | 他们想要如何感受 | “向执行团队展示时感到自信” |
| 社会性 | 他们希望如何被感知 | “被视为做出数据驱动决策的人” |
步骤 7: 购买过程
| 阶段 | 行为 |
|---|---|
| 认知 | 阅读博客文章，看到LinkedIn上的同行推荐 |
| 考虑 | 比较3-4个工具，阅读G2/Capterra评论，在Slack社区询问 |
| 决策 | 请求演示，需要IT/安全批准，评估团队定价 |
| 影响者 | 工程主管，产品副总裁，CFO（预算） |
| 反对意见 | “我的团队真的会采用吗？”, “它与Jira集成吗？” |
| 触发事件 | 新季度有积极目标，新副总裁要求更好的报告 |
步骤 8: 生成头像
# 匹配人口统计：年龄、性别、种族、专业背景
infsh app run falai/flux-dev-lora --input '{
"prompt": "professional headshot photograph of a 34-year-old Asian American woman, product manager, warm confident smile, modern tech office background, natural lighting, wearing smart casual blouse, realistic portrait photography, sharp focus",
"width": 1024,
"height": 1024
}'
头像提示：
- 匹配年龄范围、种族代表和专业背景
- 使用“专业头像照片”以获得逼真效果
- 友好、平易近人的表情（不是僵硬的库存照片）
- 背景暗示他们的工作环境
- 商务休闲或行业适当的着装
反画像
同样重要：谁不是你的客户。
反画像: "企业Earl"
- 5000+人员企业的CTO
- 需要SOC 2, HIPAA, 本地部署
- 18个月采购周期
- 想要白手套入职和专属客户成功经理
- 为什么不是：我们的产品是自服务的SaaS，适用于SMB/中端市场。
企业需求需要2年以上的产品投资。
反画像防止在无法服务的客户上浪费精力。
多画像
大多数产品有2-4个画像。超过4个 = 太多，无法良好服务。
| 优先级 | 画像 | 角色 |
|---|---|---|
| 主要 | 主要用户和买家 | 你优化的对象 |
| 次要 | 影响购买决策 | 你需要说服的对象 |
| 三级 | 偶尔使用产品 | 你支持但不针对的对象 |
验证
基于假设的画像是虚构的。通过以下方式验证：
| 方法 | 你学到什么 |
|---|---|
| 客户访谈 (5-10) | 真实语言，真实痛点 |
| 支持工单分析 | 实际问题，不是假设的 |
| 分析数据 | 实际行为，不是报告的行为 |
| 调查 (50+回复) | 跨细分量化的模式 |
| 销售电话录音 | 反对意见，购买触发点，语言 |
常见错误
| 错误 | 问题 | 修复 |
|---|---|---|
| 基于假设 | 虚构，不是研究 | 从数据开始 |
| 太多画像 (6+) | 无法良好服务每个人 | 最大3-4个 |
| 模糊痛点 | 不可操作 | 量化一切 |
| 仅人口统计 | 错过动机和行为 | 添加心理统计，JTBD |
| 从不更新 | 变得过时 | 每季度审查 |
| 无反画像 | 在错误客户上浪费精力 | 定义你不对付的对象 |
| 单一画像适用于所有 | 不同用户有不同需求 | 主要/次要/三级 |
相关技能
npx skills add inference-sh/skills@web-search
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation
npx skills add inference-sh/skills@prompt-engineering
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