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本文探索了在科研領域受到廣泛認可的指標——“社會經濟地位”（Socioeconomic Status，SES）在商業(yè)案例上的應用。并主要以CDC（騰訊用戶研究與體驗設計部，Customer Research & User Experience Design Center）與微保聯合進行的《2018年互聯網保險年度報告》（下文簡稱保險大調研）數據證明了SES用于商業(yè)研究中的用戶分類是可行性。

用戶畫像階段，用戶研究童鞋必須要考慮的問題是：用哪些變量進行用戶分類？

用戶分類變量大致可以分為：業(yè)務變量和人口學變量。

本文要討論的經濟水平幾乎是人口學變量中最常被用于用戶分類的。

一、“收入”和“總資產”不足以描述經濟水平

以CDC2018年進行的保險和購車調研為例：

我們在嘗試對保險人群和融資租賃汽車用戶進行分類時，不約而同地拿“收入”進行過探索。

但在不止這兩個定性研究中，“收入”存在著不能完全描述一個人經濟能力的問題，已知的一個原因是“收入”僅是影響經濟水平的其中一個因素而已。

以極端個案為例：高收入白領可能家庭經濟負擔較重；低線城市X二代，可能到手月薪1000-2000，但是別墅、跑車。所以，僅僅以收入衡量經濟水平遠遠不夠。

其實，早在保險大調研的定性階段就已經意識到單純了解收入不足以描繪一個人的經濟水平。

因此，我們詳細地收集了構成全國5個城市76名用戶總資產的各項指標，包括但不限于：房產等固定資產、股權期權、租賃收入、工資獎金、各種規(guī)模的投資等。

但當我們嘗試用總資產量水平劃分用戶后發(fā)現：總資產的具體量級對用戶的分類與我們的定性調研感知不符。

同樣，定量研究階段，將收入、總資產分別和業(yè)務指標組合輸入二階聚類，聚類質量均不高。

這是為什么？

——因為國內還存在著較大的地區(qū)間發(fā)展差異。

同樣以極端個案舉例：2018互聯網保險調研接觸到的用戶包括兩類——四線“土豪”；一線普通工薪階層。

詳細計算他們的總資產水平后，我們發(fā)現：在一線城市有房的普通工薪階層總資產可能遠遠高于四線城市“土豪”。但他們實際的保險購買量，或是通過他們的保險意識判斷未來保險行為，都和他們的總資產水平不成正比?？傎Y產更高的一線工薪階層并不比四線“土豪”在保險購買上有更高價值。也就是說，使用總資產來描述經濟水平還是不夠。

圖1： 數據來源：CDC&微?！?018年互聯網保險年度報告》，N＝8626

為求更科學地在經濟水平上對用戶分類，我們還存在以下疑問：

• 考慮到地區(qū)間發(fā)展差異，應該怎樣優(yōu)化收入、總資產對經濟水平的描述？
• 在定量研究階段，如何操作化定義經濟水平這個指標？

二、經濟水平＝社會經濟地位

“社會經濟地位”（Socioeconomic Status，SES）：結合經濟學和社會學關于某個人工作經歷和個體或家庭基于收入、教育和職業(yè)等因素相對于其他人的經濟和社會地位的總體衡量[1]。

社會經濟地位（SES）的發(fā)展歷程：

早在20世紀40年代，社會經濟地位（SES）就引起人們的重視。在早期的研究中，學界還在探索社會經濟地位由哪些指標構成。以基礎醫(yī)學為例：多采用可能構成SES 的單個指標和關注領域間進行探索研究，如收入與健康的關系［2、3］、教育程度和健康的關系［4］、職業(yè)類型［5、6］和健康的關系 。

又過了幾年，Warner等人［7］曾進行過住房與社會經濟地位間關系的探索。到了20世紀50年代，各研究領域逐漸達成了共識：社會經濟地位指標由職業(yè)、教育水平和收入構成。

社會經濟地位（SES）的3個構成指標被西方世界廣泛接受后的80年來，社會經濟地位（SES）的價值在各學科、各領域獲得廣泛的認可。同時，這一指標也被全世界范圍內跨越種族和地區(qū)地接受（當然中國也包含在內）。

已驗證社會經濟地位（SES）有效性的研究領域：各種疾病、社會、文化資本、教育程度等［8］

圖2

已驗證社會經濟地位（SES）有效性的學科：社會學、心理學、臨床醫(yī)學、基礎醫(yī)學、公共衛(wèi)生與預防醫(yī)學、理論經濟學等［8］

圖3

社會經濟地位（SES）是否可以商業(yè)化應用？

2013年的巴西就存在著高收入集中的現象，也就是說收入曲線是負偏態(tài)化的，但許多產品類別的消費分布卻更均勻（研究涉及的消費領域大到買房、個人教育，小到柴米油鹽糖、水果、蔬菜、飲品、蛋白等）。也就是說，收入并不能預測各類產品的消費分布。

但研究發(fā)現：任何級別的社會經濟地位（SES）與消費預算的人群占比均有明顯的正相關或負相關（如下圖）。因此，企業(yè)不應該只看到高收入人群的高占比就一味地將產品策略偏向高端市場，因為這會使市場的很大一部分留給競爭對手［9］。

圖4

以上引用內容沒有涉及SES指標計算方法的討論，也只簡略地概括了結論論證過程，有需要可以查看文末參考目錄。

三、社會經濟地位（SES）同樣適用于目前的行業(yè)研究

社會經濟地位（SES）已經受到了科研和部分消費領域的認可，它是否同樣適用于目前的行業(yè)研究？

要驗證SES對目前行業(yè)研究的用戶分類是否同樣有效，就要搞清楚怎樣判斷用戶分類的質量。判斷用戶分類質量，有更多經驗的同鞋肯定有更深刻的見解。但我們認為一個好的用戶畫像分類最基本要做到的是：在業(yè)務導向的維度上將用戶分離開。

• 業(yè)務導向的維度：無論以哪些變量（下圖6個坐標內的X軸）對目標用戶群體進行切分，得到的用戶分類結果必須是在業(yè)務導向維度上將用戶分離開的（如下圖最左側的兩個坐標系所示的情況最為理想，每一個輸入即對應一個輸出）。
• 分離開，翻譯成統(tǒng)計學語言：無論使用了哪種分類統(tǒng)計方法（聚類、潛類別分析等），都可以通過評估類的分離情況來決定分類質量。也就是分類結果中類內越緊密，類間距離越大則分類質量越高。

  圖5 圖片來自網絡，侵權刪除

  以這樣的標準，我們分別對兩個項目進行了收入和社會經濟地位（SES）在業(yè)務導向維度上分離情況的對比。

  對比前，首先保證了結果的可代表性和控制變量：

  • 為避免在指標的高低兩級上出現樣本量過少不具有代表性的情況出現，合并了社會經濟地位（SES）／收入中樣本量低于30的選項，結果社會經濟地位（SES）絕對值低于7的情況被合并，收入則不需要合并。
  • 將每一組坐標軸的Y軸測量范圍統(tǒng)一。以圖6為例，左右兩圖的Y軸均是用戶占比，從10%到60%。

   

結論一

社會經濟地位（SES）可以將用戶在業(yè)務導向維度上分離開

例證1： 在業(yè)務員的依賴程度和互聯網購險行為上，社會經濟地位（SES）對人群的分類均呈現趨近正／負相關的情況。然而，收入對這兩個業(yè)務相關指標并沒有明顯的預測趨勢。

通俗地說，社會經濟地位越高的保險用戶越不依賴業(yè)務員，同時互聯網購險比例越高。而這兩件事情在收入上看不出明顯趨勢。

圖6：數據來源：CDC&微?！?018年互聯網保險年度報告》，N＝8626

圖7：數據來源：CDC&微?！?018年互聯網保險年度報告》，N＝8626

例證2: CDC美妝調研中，以美妝購買前是否比價為因變量，對比社會經濟地位（SES）和收入。

結果發(fā)現：顏值當道的時代，人們普遍愿意為美妝投入。較低社會經濟地位的用戶更常比較產品價格，而中等及以上社會經濟地位的用戶對產品比較的動力均不足；較高社會經濟地位的用戶幾乎不進行購買前的比價。同樣，收入在這件事上沒有顯著的趨勢。

圖8：數據來源:CDC高端美妝調研，N＝5697

結論二

將社會經濟地位（SES）替代收入輸入保險聚類指標中，結果發(fā)現：社會經濟地位（SES）替代收入，顯著提高了二階聚類質量。

在詳細對比了兩次聚類的結果后發(fā)現：社會經濟地位（SES）替代收入確實為用戶分類提供了新的可能。

新結果的用戶分類和之前基本一致（見圖1），但四類用戶在各指標上的差異增大，且分類指標重要性的排序發(fā)生改變，為用戶分類提供了新的可能，這里就不在贅述具體發(fā)現。

圖9：數據來源：CDC&微?！?018年互聯網保險年度報告》，N＝8626

四、為什么社會經濟地位（SES）在商業(yè)應用中同樣有效？如何應用？

社會經濟地位（SES）的有效性除了學界已有的論證之外，這里想談一談為什么它會在商業(yè)研究中同樣有效：

• 社會經濟地位（SES）作為3個指標合成的變量，延伸了分類指標的指示范圍。
• 相對于單一金額維度，社會經濟地位（SES）為收入增加了錨定值：職業(yè)、學歷。解決了不同城市間不可對比總資產的尷尬。
• 撫平了單個指標偏態(tài)化的影響。還是以保險為例，樣本收入、學歷和職業(yè)均呈現明顯的負偏側化分布，而這一偏態(tài)化的趨勢在SES上不再顯著。

圖10：數據來源：CDC&微保《2018年互聯網保險年度報告》，N＝8626

向社會經濟地位（SES）或用戶畫像分類探索感興趣的同學做如下說明：

1. 社會經濟地位（SES）的計算單位可以是個人/家庭。
2. 以個人為單位計算SES時，在職和在校的用戶不能比較SES，因此使用SES指標的時候可能要分人群研究，或者用折中的辦法將學生的職業(yè)定級為2（僅高于無業(yè)／退休），或者改為計算所在家庭的整體社會經濟地位。
3. 社會經濟地位（SES）是否對每一個具體的個案有效，還有它在中國范圍內的適用性都要視具體情況而定。

在本文上述的嘗試中，我們使用的分類統(tǒng)計方法僅限于聚類，驗證項目也還遠遠不足。

我們會繼續(xù)基于可獲得的數據做相應探索，也會依照國內最新研究精進各類業(yè)務／人口學指標，以期提高用戶畫像分類的解釋力。希望有更多的個案聯系到我們，或者拿自己探索的結果交流溝通，這也是這篇分享的初衷。

參考目錄：

［1］ National Center for Educational Statistics. 31 March 2008.nces.ed.gov/programs/co

［2］ Cullumbine H． The health of a tropical people: a survey in Ceylon．III． Income and health［J］． Lancet， 1953，1 ( 6772) : 1193 － 1196．

［3］ Gover M． Physical impairments of members of low-income farm families;11490 persons in 2477 rural families examined by the Farm Security Administration，1940; variation of blood pressure and heart disease with age; and the correlation of blood pressure with height and weight［J］． Public Health Rep，1948，63( 34) : 1083 － 1101．［4］ Ayyagari P，Grossman D，Sloan F． Education and health: evidence on adults with diabetes［J］． Int J Health Care Finance Econ， 2011，11( 1) : 35 － 54．

［5］ Shortell SM． Occupational prestige differences within the medicaland allied health professions［J］． Soc Sci Med，1974，8( 1) : 1 － 9．

［6］ Smith AM，Baghurst KI． Public health implications of dietary differences between social status and occupational category groups［J］． J Epidemiol Community Health，1992，4 6( 4) : 409 － 16．

［7］Warner, W. L., Meeker, M., Eells, K., & Hall, O. (1951). Social class in america: a manual of procedure. American Journal of Sociology, 56(4), 366-368.

［8］百度學術－研究點分析

［9］Kamakura, W. A. ,&Mazzon, J. A. . (2013). Socioeconomic status and consumption in an emerging economy. Social Science Electronic Publishing, 30(1), 4-18.

形成文中對SES發(fā)展歷程主要觀點的文獻也列在這里：

［10］ Duncan OD． A socioeconomic index for all occupations． In A． J．Reiss ( Ed. ) ，Occupations and social status［M］． New York: Free Press， 1961． 1．

［11］ Blau PM，Duncan OD． The American occupational structure［M］．New York: Wiley，1967． 1．

［12］ Kamakura, W. A. ,&Mazzon, J. A. . (2013). Socioeconomic status and consumption in an emerging economy. Social Science Electronic Publishing, 30(1), 4-18.

國內對社會經濟地位進行本土化研究的例子：

［13］李春玲. (2005). 當代中國社會的聲望分層——職業(yè)聲望與社會經濟地位指數測量. 社會學研究(2), 74-102.

［14］馬玉霞, & 張兵. (2011). 社會經濟地位測量方法的研究進展. 中國健康教育(5), 372-376.

謝謝閱讀！

作者：騰訊CDC

來源：騰訊CDC

本文來源于人人都是產品經理合作媒體@騰訊CDC。

題圖來自Unsplash, 基于CC0協(xié)議