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

有同學問：陳老師，我領導讓我做用戶畫像分析，可是我做了一大堆數據，卻被批：也沒分析什么東西??？該咋辦？

今天系統解答一下。

用戶畫像的錯誤姿勢

1、限于數據，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，愛好等基礎信息字段，然后大呼：我們好像沒這個數據，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%真的對業務有幫助？

不一定的，貼用戶標簽有很多方式，不要限于一些難采集的基礎信息。

2、羅列數據，沒有思路

很多人一聽到用戶畫像分析，本能地就開始把數據庫里的用戶標簽往外搬，在報告里碼上：

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

至于擺完這些數據干什么，完全沒有考慮過。這種分析結果，當然讓人看完一頭霧水。迷茫地發問：“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，就開始無限拆解數據。分性別，年齡，地域，設備，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%，當然沒有最后結論啦，越看越糊涂。

以上問題，都是太過糾結于用戶畫像四個字，忽視了分析兩個字導致的。用戶畫像作為一個基礎數據體系，本身并沒有分析功能。單純地羅列用戶標簽或者拆解用戶指標，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：轉化商業問題

用戶畫像分析，本質上是從用戶的角度思考問題。舉個簡單的例子，比如新上市產品銷售未達預期，我們既可以從產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（性別，年齡，地域，購買產品，登錄次數……）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，再把問題轉化成用戶相關的問題，就能繼續使用用戶畫像分析方法了。

需要注意的是，商業問題是很復雜的。往往一個問題，可能與若干用戶群體、若干用戶行為有關。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，找到對應的數據。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：宏觀假設驗證

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

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

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，后續對用戶分析可以越精確。同時，當數據不足的時候，懷疑范圍越小，越能夠集中力量收集數據，改善數據質量，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，很有可能在數十個維度上都有差異，最后完全讀不懂數據。在拆解以前聚焦假設，非常重要。

第三步：構建分析邏輯

宏觀驗證以后，可以基于已驗證的結論，構建更細致的分析邏輯。在這個階段，實際上已經把原本宏大的問題，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：目標用戶的需求是什么？
• 子問題2：目標用戶對競品體驗如何？哪些需求點最被觸動？
• 子問題3：目標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，下一步可以繼續深入了。須注意的是，這一部分的分析需要大量用戶態度、潛在用戶、競品用戶的研究，單靠內部數據不能完成，必須通過外部調研。

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：問題出在預熱、發布、上市、推廣哪個階段
• 子問題2：上市階段大量用戶未能響應，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、金額等細節上差異，從而調整投放、營銷、產品補貨等業務。

• 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，讓業務更看清楚，真正愛買的人的以下信息，讓業務更多的去抓這些核心用戶，而且改善后續表現。

• 來自哪個渠道
• 通過什么主題
• 需要什么樣優惠
• 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，購買行為，主題閱讀，完全可以通過內部系統記錄。即使不知道他是男是女，我們也能通過投廣告，發內容，做優惠吸引到他們。

第四步：獲取用戶數據

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

一般來說，

• 越是偏態度、體驗、情感類問題，越傾向于用調研的方法
• 越是偏行為、消費、互動類問題，越傾向于內部的數據分析
• 如果想了解競品，就拉競品用戶調研，或針對競品網店爬蟲

在傳統意義上，做市場調研和做數據分析的，都有各自用戶畫像的定義、做法、輸出產物。站在實際對企業有用的角度，當然是越多越好。

不過，隨著爬蟲，NLP，埋點越做越深入，在有技術支持的情況下，這些年對系統采集數據的利用度是越來越高的。所以在有條件的情況下，還是盡量推動內部數據豐富。不然事事依賴調研，數據沒有積累，以后也難做。

第五步：歸納分析結論

如果以上幾步做好了，在最后推分析結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。缺少假設方向，缺少數據準備，缺少分析邏輯，單純羅列數據，無限制拆解，到最后自然面對一堆零碎的數據糾結：“男女比例3:2又怎樣呢？？？”

當然用戶畫像有其他很多用處，比如支持新品開發，支持推薦系統，支持自動營銷系統，支持投放系統等等，作分析只是它一小塊作用。所以想做好分析，還是要多學習分析方法，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、調研、數倉、分析各個崗位千奇百怪的回答，自然沒有分析思路了。