过描述共同的用户角色、用户目标或用户细分段，就可以确定大致的用户类别。

为什么要在处理数据前确认用户类别？

主要原因是为了保证数据同化过程产生的结果比较容易创建成人物角色。数据处理过程是是典型的自下而上的推导过程，这时用高层级的用户类别给数据同化过程提供框架，增加了一个自上而下的归纳分析过程，这样能够保证从数据中得到的信息以人物角色的方式表现出来。
次要原因是使用描述用户的语言。在传达和使用人物角色时，用熟悉的语言来描述人物角色会相对比较顺利。
下面的内容会介绍目标用户之间的三种差异，可以用来发现和确认用户类别。这三种差异分别是用户角色的差异、用户目标的差异和用户细分段的差异。每种差异的分析都以网上银行系统举例。
但人们问道：“为什么要创建这些特定的人物角色？”可能的回答是：“为每一个主要的用户类别至少创建了一个人物角色。创建这些用户类别主要基于以下三个原因：

为了使产品支持用户角色
为了满足用户目标
为了满足用户细分段

用户角色

在根据一系列的任务、工作、职责或其他外在因素来形容一个人的时候，就是使用他的角色来描述用户。在网上银行系统的案例中，用户角色应该分为：

新账户建立者
老账户持有者
贷款者
投资者

用户目标

用户目标是指用用户自己的语言来描述用户所要达到的目的。在网上银行系统的案例中，应该分为以下几种：

“希望理财更简单”的用户
“希望我的钱为我打工”的用户
“希望感觉到自己的钱能像百万富翁的钱那样同等对待”的用户
“希望使用网上银行时安全”的用户

用户细分段

在以用户的特征来描述用户时，就是在依据细分段来描述用户。细分段是根据共同的人口统计数据、消费心态数据、态度和/或行为来定义的。在市场营销中，细分段经常被用来设计针对目标群体的信息和广告，以提升产品销量。在网上银行系统的案例中，可以细分为：

热衷理财者：35-65岁、城市人或郊区人、职业人、大学文化，年家庭收入5万-25万，自己决定理财方面的问题，每月至少一次审阅所有银行账户余额和收支情况，对于网络安全问题采取警惕的态度，对理财服务审慎研究并充分了解信息的川户。
回避理财者（鸵鸟）：25-40岁、城市人或郊区人、职业人、大学文化、有孩子，年家庭收入3.5万-9万，忙碌于生话和工作，很少检查支票记录，很少反思理财方面的决定，在不同的金融机构有几个账户，不太确定他们在某个时间有多少钱，对管理自己财务感到无能为力。
理财新手：18-25岁，只有大专文化，年家庭收入1万-6元，刚刚经济独立，可能会产生兴趣和积极性，但是也有疑虑，了解目前自己的财务状况，有可能有债务和信用方面的问题，对于钱的感觉是“我今天能够买得起什么？”