ペルソナ (ユーザーエクスペリエンス)
データ駆動型ペルソナ(data-driven persona、定量的ペルソナ(quantitative persona)とも呼ばれる)が、McGinnとKotamrajuによって提案されている。これは、定性的ペルソナ(qualitative persona)生成の欠点(#批判節を参照)に対処できると主張されている。
彼らは、データ駆動型ペルソナ開発のために、クラスタリング、因子分析、主成分分析、潜在意味解析、非負行列因子分解(英語版)などの方法を提案してきた。これらの方法は一般的に数値的な入力データを取り、その次元を縮小し、データ内のパターンを記述する高レベルの抽象化(クラスタ、成分、因子など)を出力する。これらのパターンは一般的に「骨格的な」(skeletal)ペルソナとして解釈され、ペルソナ化された情報(名前、顔写真など)で強化される。定量的なペルソナに定性的な洞察を加えて、混合法ペルソナ(mixed method personas、ハイブリッド・ペルソナとも呼ばれる)を生成することもできる。