在數(shù)字化時代，用戶畫像對于企業(yè)來說至關(guān)重要，它能夠幫助企業(yè)深入理解客戶群體，從而制定更有效的市場策略。但是，很多企業(yè)在創(chuàng)建用戶畫像時常常陷入誤區(qū)，比如僅僅羅列一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)而沒有深入分析，或者在沒有明確目標(biāo)的情況下進行無效的數(shù)據(jù)拆分。本文將帶你走出這些常見陷阱，教你如何從商業(yè)問題出發(fā)，通過一系列系統(tǒng)化的步驟構(gòu)建真正有用的用戶畫像，讓你的數(shù)據(jù)分析工作更加精準、高效。讓我們一起探索如何將用戶畫像分析轉(zhuǎn)化為解決實際商業(yè)問題的強大工具。

有同學(xué)問：陳老師，我領(lǐng)導(dǎo)讓我做用戶畫像分析，可是我做了一大堆數(shù)據(jù)，卻被批：也沒分析什么東西啊？該咋辦？

今天系統(tǒng)解答一下。

用戶畫像的錯誤姿勢

1、限于數(shù)據(jù)，動不敢動

一提用戶畫像，很多人腦海里立刻蹦出了性別，年齡，地域，愛好等基礎(chǔ)信息字段，然后大呼：我們好像沒這個數(shù)據(jù)，于是放棄分析了。

可實際想想，知道男性占比真的有那么大意義？

知道男性占比65%還是60%真的對業(yè)務(wù)有幫助？

做到这三点挑战，产品经理只会不断升值

好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来3-5年的洪流。

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不一定的，貼用戶標(biāo)簽有很多方式，不要限于一些難采集的基礎(chǔ)信息。

2、羅列數(shù)據(jù)，沒有思路

很多人一聽到用戶畫像分析，本能地就開始把數(shù)據(jù)庫里的用戶標(biāo)簽往外搬，在報告里碼上：

• 男女比例3:2
• 20-25歲占比40%
• 30%的人在最近一周內(nèi)登錄
• 70%的人沒有二次購買
• ……

至于擺完這些數(shù)據(jù)干什么，完全沒有考慮過。這種分析結(jié)果，當(dāng)然讓人看完一頭霧水。迷茫地發(fā)問：“所以呢？又怎樣呢？”

3、無限拆分，沒有邏輯

很多人一聽到類似“流失用戶畫像分析”一類相對具體的分析題目，就開始無限拆解數(shù)據(jù)。分性別，年齡，地域，設(shè)備，注冊時間，來源渠道，購買金額……拆了幾十個維度看流失率。最后，只看到有的維度差5%，有的差10%，當(dāng)然沒有最后結(jié)論啦，越看越糊涂。

以上問題，都是太過糾結(jié)于用戶畫像四個字，忽視了分析兩個字導(dǎo)致的。用戶畫像作為一個基礎(chǔ)數(shù)據(jù)體系，本身并沒有分析功能。單純地羅列用戶標(biāo)簽或者拆解用戶指標(biāo)，也起不到分析作用。像利用好用戶畫像，還得按分析套路一步步來。

第一步：轉(zhuǎn)化商業(yè)問題

用戶畫像分析，本質(zhì)上是從用戶的角度思考問題。舉個簡單的例子，比如新上市產(chǎn)品銷售未達預(yù)期，我們既可以從產(chǎn)品管理的角度來思考問題，也能從用戶角度來思考問題。同樣一個問題，會有兩種思考方式（如下圖所示）：

因此，簡單地列出一堆用戶指標(biāo)（性別，年齡，地域，購買產(chǎn)品，登錄次數(shù)……）是沒啥用處的。用戶畫像只是分析的一個工具，和其他分析一樣，也要先考慮：我要解決的實際問題到底是什么。想清楚了，再把問題轉(zhuǎn)化成用戶相關(guān)的問題，就能繼續(xù)使用用戶畫像分析方法了。

需要注意的是，商業(yè)問題是很復(fù)雜的。往往一個問題，可能與若干用戶群體、若干用戶行為有關(guān)。比如上邊的例子，就至少和三個用戶群體（潛在用戶、流失用戶、存量用戶）涉及到用戶態(tài)度、信息接收、購買流程、使用體驗等多方面。

因此更得分門別類，把分析線索和分析邏輯理清楚，找到對應(yīng)的數(shù)據(jù)。不然一鍋燉，光列性別，年齡，地域，也解釋不了任何問題。這就涉及下兩步工作。

第二步：宏觀假設(shè)驗證

轉(zhuǎn)化完問題后，先宏觀上對假設(shè)進行檢驗非常重要，能有效避免無限拆解的錯誤。如果大方向都不成立，細節(jié)更不用看了。還是新產(chǎn)品賣不動的問題，如果要從大方向驗證，可以簡單如下進行：

• 如果懷疑大環(huán)境不好，那應(yīng)該全品類受影響。
• 如果懷疑競品競爭力強，那應(yīng)該競品直接影響到我們產(chǎn)品
• 如果懷疑運作太差，那本次商品轉(zhuǎn)化漏斗上勢必有一環(huán)掉鏈子
• 如果以上有假設(shè)驗證，可以進一步深入分析
• 如果以上假設(shè)都不成立，可能還需要新假設(shè)

總之，先進行大方向檢驗，可以有效縮小懷疑范圍。懷疑范圍越小，后續(xù)對用戶分析可以越精確。同時，當(dāng)數(shù)據(jù)不足的時候，懷疑范圍越小，越能夠集中力量收集數(shù)據(jù)，改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，做出有精度的分析。

用戶的分類維度可以有幾百個之多，如果不加篩選地做拆解對比，很有可能在數(shù)十個維度上都有差異，最后完全讀不懂?dāng)?shù)據(jù)。在拆解以前聚焦假設(shè)，非常重要。

第三步：構(gòu)建分析邏輯

宏觀驗證以后，可以基于已驗證的結(jié)論，構(gòu)建更細致的分析邏輯。在這個階段，實際上已經(jīng)把原本宏大的問題，聚焦為一個個小問題，比如：

舉一個具體場景：

• 已驗證：我們確實受競品影響
• 子問題1：目標(biāo)用戶的需求是什么？
• 子問題2：目標(biāo)用戶對競品體驗如何？哪些需求點最被觸動？
• 子問題3：目標(biāo)用戶對本品體驗如何？哪些差距是致命傷？
• 子問題4：競品/本品在硬功能，軟宣傳上差距如何？

這四個子問題，都可以通過對用戶需求與行為的深入挖掘得到答案，下一步可以繼續(xù)深入了。須注意的是，這一部分的分析需要大量用戶態(tài)度、潛在用戶、競品用戶的研究，單靠內(nèi)部數(shù)據(jù)不能完成，必須通過外部調(diào)研。

再看另一個場景：

• 已驗證：本次新品上市操盤確實有問題
• 子問題1：問題出在預(yù)熱、發(fā)布、上市、推廣哪個階段
• 子問題2：上市階段大量用戶未能響應(yīng)，廣告投放出了什么問題
• 子問題3：推廣階段銷量未能引爆，為啥沒有激發(fā)核心用戶需求
• ……（可進一步問太多，簡單舉例如上）

這些問題，可以分兩方面解決

一方面，通過對下面不同類型用戶對比，找到投放、獎勵活動、購買品類、金額等細節(jié)上差異，從而調(diào)整投放、營銷、產(chǎn)品補貨等業(yè)務(wù)。

• 核心/普通
• 購買/未購
• 觸達/未觸達

另一方面，通過對核心用戶畫像，讓業(yè)務(wù)更看清楚，真正愛買的人的以下信息，讓業(yè)務(wù)更多的去抓這些核心用戶，而且改善后續(xù)表現(xiàn)。

• 來自哪個渠道
• 通過什么主題
• 需要什么樣優(yōu)惠
• 在什么時機下單

需要注意的是，這一部分用戶來源、信息投放響應(yīng)，購買行為，主題閱讀，完全可以通過內(nèi)部系統(tǒng)記錄。即使不知道他是男是女，我們也能通過投廣告，發(fā)內(nèi)容，做優(yōu)惠吸引到他們。

第四步：獲取用戶數(shù)據(jù)

在上一步我們已經(jīng)看到，用戶畫像分析如果真的想深入用戶，就得依賴多種數(shù)據(jù)來源。很有可能是內(nèi)外部數(shù)據(jù)雙管齊下的?？紤]到內(nèi)部數(shù)據(jù)可能采集不全，外部數(shù)據(jù)存在抽樣誤差問題，在使用數(shù)據(jù)上就得有取舍，有重點。這也是為啥前邊一直強調(diào)逐步驗證，縮小假設(shè)的原因。聚焦了才好采集數(shù)據(jù)。

一般來說，

• 越是偏態(tài)度、體驗、情感類問題，越傾向于用調(diào)研的方法
• 越是偏行為、消費、互動類問題，越傾向于內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析
• 如果想了解競品，就拉競品用戶調(diào)研，或針對競品網(wǎng)店爬蟲

在傳統(tǒng)意義上，做市場調(diào)研和做數(shù)據(jù)分析的，都有各自用戶畫像的定義、做法、輸出產(chǎn)物。站在實際對企業(yè)有用的角度，當(dāng)然是越多越好。

不過，隨著爬蟲，NLP，埋點越做越深入，在有技術(shù)支持的情況下，這些年對系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的利用度是越來越高的。所以在有條件的情況下，還是盡量推動內(nèi)部數(shù)據(jù)豐富。不然事事依賴調(diào)研，數(shù)據(jù)沒有積累，以后也難做。

第五步：歸納分析結(jié)論

如果以上幾步做好了，在最后推分析結(jié)論就是水到渠成的事，完全不費力氣。實際上，用戶畫像分析最大的問題都是出在前五步的。缺少假設(shè)方向，缺少數(shù)據(jù)準備，缺少分析邏輯，單純羅列數(shù)據(jù)，無限制拆解，到最后自然面對一堆零碎的數(shù)據(jù)糾結(jié)：“男女比例3:2又怎樣呢？？？”

當(dāng)然用戶畫像有其他很多用處，比如支持新品開發(fā)，支持推薦系統(tǒng)，支持自動營銷系統(tǒng)，支持投放系統(tǒng)等等，作分析只是它一小塊作用。所以想做好分析，還是要多學(xué)習(xí)分析方法，操練分析邏輯哦。

不考慮具體問題場景，單純地問：一般的用戶畫像怎么做。得到的也是來自算法、調(diào)研、數(shù)倉、分析各個崗位千奇百怪的回答，自然沒有分析思路了。