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編輯導(dǎo)語：對于產(chǎn)品經(jīng)理來說，做用戶調(diào)研是一項很重要的過程，能夠有效地獲取用戶真正的需求，那么怎么去做用戶調(diào)研呢？本篇文章作者將為你解答，感興趣的一起來看一下吧。

用戶調(diào)研，就是帶著某些調(diào)查目的去直達用戶，根據(jù)用戶反饋，記錄下當前的某些現(xiàn)象，并對此進行事后分析的行為。

大致的形式包括四種，有從定性角度去考慮的用戶訪談，可用性測試；也有從定量角度去分析的問卷調(diào)查，數(shù)據(jù)分析。

對于產(chǎn)品側(cè)而言，無論是哪種形式的用戶調(diào)研，最終目的均是，在確保調(diào)研有效性的前提下，得出什么樣的用戶傾向于做出怎么樣行為的結(jié)論。

切勿拿著誤以為有效的調(diào)研結(jié)果做出看起來正確的分析，本質(zhì)上講，用戶調(diào)研是統(tǒng)計學(xué)上的問題。

用戶調(diào)研方法論系列的分享，將為四個篇章進行，分別是用戶畫像篇（什么樣的用戶），指標體系篇（怎么樣的行為），調(diào)研時間篇，以及，樣本替換篇（調(diào)研有效性）。

本期，主要分享的是，如何思考用戶調(diào)研中的畫像建立。

同時以工具類APP（美的美居）的社區(qū)話題【場景知乎】冷啟動為例，進行案例分析。

一、畫像

什么是用戶畫像？通俗來講就是通過某些可收集的指標來對某個用戶，或者某類群體進行介紹。

如，居住地為廣州的男性群體。

又如，居住地為廣州，月均收入≥5k，家庭購買智能家居設(shè)備數(shù)≥5的男性群體。

從上例子可看出，限制條件越多，某類用戶被介紹的越詳細，也即用戶畫像被刻畫的越深刻。

特別地，當經(jīng)過某些限制條件進行篩選后，符合條件的用戶數(shù)只有1個，則某類群體退化為某個用戶。

這就是所謂的互聯(lián)網(wǎng)黑話——顆粒度，等同于限制條件數(shù)量，限制條件越少，顆粒度越大，描述現(xiàn)象越寬泛。限制條件越多，顆粒度越小，目標現(xiàn)象越明確。

值得注意的是，對用戶進行介紹的指標必須是可被收集的，對于產(chǎn)品側(cè)而言這決定了某個畫像是否具有分析的意義。

而對于某次用戶調(diào)研，如何去刻畫一個用戶，或是某類用戶群體，可從四個維度去進行思考，分別是事前畫像、事后畫像、靜態(tài)劃分以及動態(tài)行為。

1. 事前畫像&事后畫像

用戶調(diào)研所刻畫的畫像，是事前還是事后，根據(jù)調(diào)研前，是否明確用戶群類的特征而作區(qū)分。

若調(diào)研前，目標用戶類型已經(jīng)確認，則該畫像為事前畫像；若目標用戶類型是根據(jù)調(diào)研后的數(shù)據(jù)進行反向篩選，則該畫像為事后畫像。

如，某次收集畫像A如下。

• 性別：男性
• 地區(qū)：北京/上海/廣州/深圳
• 年齡：25-30歲
• 設(shè)備持有：用戶家庭所捆綁智能家居設(shè)備數(shù)≥5
• 操作行為：APP內(nèi)，日均動態(tài)發(fā)布數(shù)≥2

當上述畫像A，在某次用戶調(diào)研之前已經(jīng)明確，也即問卷的發(fā)放，或者是用戶的邀請只在符合上述條件的用戶中進行，則為事前畫像。

若，符合上述條件的用戶是根據(jù)某次調(diào)研數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)篩選而來，則為事后畫像。

可從如下角度進行兩者間的差異比較。

①行為導(dǎo)向

事前畫像需要在用戶調(diào)研前明確調(diào)研的目的，知道具體的調(diào)研群體。

一般來說，這類畫像的選取是APP內(nèi)的高活躍或是高潛價值用戶，產(chǎn)品側(cè)而言對其比較熟悉。

事后畫像則具備探索性質(zhì)，根據(jù)某次問卷或平臺收集的數(shù)據(jù)，進行限制條件的確認后，再明確該類群體。

事前畫像強調(diào)，先知道了用戶是什么樣的人，再對其行為進行調(diào)查研究。

而事后畫像則以行為導(dǎo)向，強調(diào)探索，做出某些行為的用戶是一類什么樣的群體，是一個反向推導(dǎo)的未知過程。

如，經(jīng)調(diào)研統(tǒng)計，APP內(nèi)日均消費超過500的用戶符合條件B。

• 性別：男
• 地區(qū)：深圳
• 設(shè)備持有：用戶家庭所捆綁智能家居設(shè)備數(shù)≥12
• 操作行為：APP內(nèi)，日均動態(tài)發(fā)布數(shù)≥4

B畫像的出現(xiàn)，根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計后，條件篩選再確認，是一事后畫像。

②存在與否

對于產(chǎn)品側(cè)而言，用戶畫像的建立是為了用戶調(diào)研而服務(wù)的，它必須具備相應(yīng)的實用性和價值性。

而這兩者的前提是，用戶畫像是存在的，也即，對用戶進行介紹的指標必須可被收集。

存在性的判斷主要出現(xiàn)在事前畫像，特別是依據(jù)數(shù)據(jù)庫建立的畫像問題。

如，產(chǎn)品側(cè)想調(diào)研C群體。

• 性別：男
• 月均收入＞5000

該群體作為事前畫像進行刻畫，前提是在用戶群體的選擇之前，能判斷某些用戶為男性，哪些用戶的月均收入＞5000。

這和產(chǎn)品的埋點體系設(shè)計相關(guān)，如果任意一個數(shù)據(jù)庫均未儲存用戶的性別或收入信息，此人群無法被劃分確認，該類型的畫像僅存在于理論當中，無法在實操中存在。

唯一的解決辦法是作為本期需求，對產(chǎn)品的埋點設(shè)計進行迭代，重新儲存用戶的相關(guān)信息，用戶調(diào)研放到下期的需求進行評估。

而對于事后畫像，由于其是根據(jù)某次調(diào)研后的具體數(shù)據(jù)進行反向篩選，篩選條件已經(jīng)存在于最終結(jié)果當中，因此，事后畫像必定存在。

③分類交叉

事前和事后畫像的區(qū)分依賴于，調(diào)查目標的信息是否提前已知。

而后續(xù)介紹的靜態(tài)劃分和動態(tài)行為的區(qū)別，依賴的則是數(shù)據(jù)指標的變動頻率，它們間是互不干擾的。

可理解為事前畫像和事后畫像、靜態(tài)劃分和動態(tài)行為是互補子集關(guān)系。而事前與否和動態(tài)與否，兩者間互不相關(guān)。

即，可出現(xiàn)D是靜態(tài)劃分的事前畫像，或靜態(tài)劃分的事后畫像。但不可能出現(xiàn)D，即屬于靜態(tài)劃分的事前，也屬于靜態(tài)畫像的事后，這是互斥的。

2. 靜態(tài)劃分&動態(tài)行為

某一類型的特征在某段時間內(nèi)，被修改的頻率，這作為靜態(tài)劃分和動態(tài)行為的判斷依據(jù)。

①修改頻率的相對性

靜態(tài)和動態(tài)的區(qū)分，不應(yīng)停留在動與不動，而應(yīng)關(guān)注“動”的頻率多少，“動”相對較多，即為動態(tài)行為，“動”相對較少，則判斷為靜態(tài)劃分。

而這個頻率界限不必是一明確的數(shù)值，可以是相對的經(jīng)驗判斷。

②修改頻率的時間性

修改頻率的相對性，和時間相關(guān)。如，用戶的性別，年齡，居住地等可理解為較長時間內(nèi)不會發(fā)生變動，此為靜態(tài)劃分。

而對于，用戶的動態(tài)發(fā)布數(shù)，點贊數(shù)，評論數(shù)等，每天均在變化的操作，即，修改頻率較高，則判斷為動態(tài)行為。

時間和頻率是相對統(tǒng)一的。同樣是用戶的動態(tài)發(fā)布數(shù)，如果把此衡量指標變更為日均動態(tài)發(fā)布，當日均取的是上一周的情況，本次用戶調(diào)研進行的是季度情況的調(diào)查，則仍可判斷為動態(tài)行為。

原因在于，按每月四周的時間維度進行劃分，一季度包含12個周期，用戶的動態(tài)發(fā)布可理解為，在每個調(diào)研季度下發(fā)生12次的變動，頻率相對較高。

而如果本次用戶調(diào)研進行的是月度情況的調(diào)查，則用戶的動態(tài)發(fā)布行為在統(tǒng)計周期內(nèi)僅變動4次，相對較少，可進行靜態(tài)的劃分。

③目標行為關(guān)聯(lián)

在01前言中提及，用戶調(diào)研即是在確保調(diào)研有效性的前提下，得出什么樣的用戶傾向于做出怎么樣行為的結(jié)論。

調(diào)研所得到的傾向性結(jié)論，為目標行為，它和用戶畫像所涉及的動態(tài)行為，兩者間是強相關(guān)的關(guān)系。

一句話概括，用戶群體E若作出行為α（動態(tài)行為），則他/她大概率會傾向于做出行為β（目標行為）的操作。

如，某次的調(diào)研目的是，確認在話題【場景知乎】活躍的用戶日常喜歡進行哪些操作？

若，把在話題【場景知乎】活躍的用戶，定義為發(fā)該話題相關(guān)的動態(tài)較多，則發(fā)動態(tài)為目標行為。

此時，若選擇建立的用戶畫像為事前畫像，則須先行判斷所需收集的動態(tài)行為有哪些。

即，什么樣操作的用戶會有傾向性地多發(fā)和【場景知乎】相關(guān)的話題呢？

反推，這類型的用戶，應(yīng)該是某段時間內(nèi)，家庭綁定一定基數(shù)的智能家居設(shè)備。這類型的用戶應(yīng)該是某段時間內(nèi)，創(chuàng)建一定基數(shù)的設(shè)備聯(lián)動場景；這類型的用戶應(yīng)該是，一段時間內(nèi)，有查看和場景創(chuàng)建相關(guān)的帖子或視頻。

④核心操作路徑

用戶可能操作的行為路徑數(shù)以百計，在進行篩選時，切不可不加思考地選取。

無論是調(diào)研的目標行為，亦或是畫像的動態(tài)行為，均應(yīng)是產(chǎn)品側(cè)的核心行為，一般而言，會和APP的產(chǎn)品定位或所解決的用戶需求相關(guān)。

如，對于一款直播類APP的用戶調(diào)研，相關(guān)的行為選擇應(yīng)是進房頻率，頻道停留時長，主播關(guān)注，主播打賞。而不應(yīng)該是頭像的設(shè)置，個性簽名的修改，喜愛話題的添加，這應(yīng)該是一個社交類APP調(diào)研中才關(guān)注的焦點。

二、案例

工具類APP社區(qū)話題【場景知乎】冷啟動調(diào)研——用戶群類定位。

1）分析選擇：事后畫像

2）目標行為：【場景知乎】話題下，動態(tài)發(fā)布數(shù)≥3

3）時間跨度：2022年3月-2022年4月

4）靜態(tài)劃分：

（1）存量指標：

• APP內(nèi)用戶家庭智能家居設(shè)備捆綁數(shù)≥3（0,1變量，1代表符合條件）
• APP內(nèi)用戶家庭具備單品場景創(chuàng)建數(shù)（場景涉及的設(shè)備=1種類型）（整數(shù)型變量，≥1）
• APP內(nèi)用戶家庭聯(lián)動場景創(chuàng)建數(shù)（場景涉及的設(shè)備≥2種類型）≥3（0,1變量，1代表符合條件）

（2）增量指標：

• 當月內(nèi)，APP內(nèi)用戶家庭智能家居設(shè)備捆綁數(shù)，增量≥3（0,1變量，1代表符合條件）
• 單月內(nèi)，APP內(nèi)用戶家庭具備單品場景的新創(chuàng)建行為數(shù)（整數(shù)型變量，≥1）
• 當月內(nèi)，APP內(nèi)用戶家庭聯(lián)動場景創(chuàng)建數(shù)，增量≥3（0,1變量，1代表符合條件）

（3）用戶價值（整數(shù)型變量）：

• 單月內(nèi)，用戶進入商城界面日均次數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶查看商城內(nèi)商品日均品類數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶購買商品人均件數(shù)

5）分析：

靜態(tài)指標的劃分在于確定，【場景知乎】話題下，動態(tài)發(fā)布數(shù)≥3的用戶大多數(shù)原本是怎么樣的群體（存量指標），【場景知乎】話題對他的核心行為是否有影響（增量指標），以及【場景知乎】話題能否具備一定的經(jīng)濟效益（用戶價值）。

6）動態(tài)行為：

（1）來源篩選：

• 當月內(nèi)，用戶是否關(guān)注【場景知乎】話題（0,1變量，1代表符合條件）
• 當月內(nèi)，用戶是否點擊【場景知乎】相關(guān)動態(tài)詳情進行查看或收藏（0,1變量，1代表符合條件）
• 當月內(nèi)，用戶瀏覽圈子類別（整數(shù)型變量，1代表直通IoT，2代表日常生活，3代表提問求助）
• 單月內(nèi)，戶瀏覽非【場景知乎】的日均話題數(shù)（整數(shù)型變量）

（2）行為轉(zhuǎn)化（整數(shù)型變量）：

• 單月內(nèi)，用戶關(guān)于【場景知乎】相關(guān)動態(tài)的日均點贊數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶關(guān)于【場景知乎】相關(guān)動態(tài)的日均評論數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶關(guān)于【場景知乎】相關(guān)動態(tài)的日均分享數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶關(guān)于【場景知乎】話題的日均分享數(shù)

（3）行為相關(guān)（整數(shù)型變量）：

• 單月內(nèi)，用戶日均瀏覽場景相關(guān)的內(nèi)容帖子數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶日均瀏覽場景相關(guān)的視頻播放數(shù)

（4）社交關(guān)系：（整數(shù)型變量）：

• 單月內(nèi)，用戶通過【場景知乎】相關(guān)動態(tài)詳情頁，瀏覽up主個人主頁次數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶通過【場景知乎】相關(guān)動態(tài)詳情頁，關(guān)注up主人數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶通過【場景知乎】相關(guān)動態(tài)詳情頁，收藏動態(tài)數(shù)

7）分析：

動態(tài)行為的區(qū)分目的在于確認，做出什么樣行為的用戶，傾向于單月【場景知乎】話題下，動態(tài)發(fā)布數(shù)會≥3。

來源的篩選在于判斷后續(xù)引流的渠道；行為的轉(zhuǎn)化在于作為當前話題效果的衡量；行為的相關(guān)在于等價參與當前話題的路徑；而社交關(guān)系的建立則在于預(yù)測話題裂變的速度。

上述的用戶畫像建立是一個框架的思考過程，僅提供想法上的借鑒，實際的操作過程，顆粒度理應(yīng)更小。

同時，有關(guān)次數(shù)和人數(shù)的差異，本質(zhì)上來說是pv和uv的區(qū)別，《工具類APP社區(qū)話題冷啟動-以美的美居APP-場景知乎為例（入口&漏斗篇）》這篇文章有相關(guān)的描述。

三、總結(jié)

用戶畫像建立后的語言描述，是一個傾向性的百分比或行為集合。

如，對于上述案例，最終的總結(jié)報告可能是：

在【場景知乎】話題下，動態(tài)發(fā)布數(shù)≥3的用戶，70%在參與話題前家庭智能設(shè)備捆綁數(shù)≥3；60%在話題參與后單月新增聯(lián)動場景創(chuàng)建數(shù)≥3；他/她日均進入商城次數(shù)達7次，通過【場景知乎】相關(guān)動態(tài)詳情頁，關(guān)注up主數(shù)日均為5人。

用戶畫像的建立也只是做用戶調(diào)研的第一步，如上述傾向性的百分比或行為集合形成后該如何分析。怎么樣構(gòu)建測量目標行為的指標體系，用戶調(diào)研在確認調(diào)查的方式方法后該在什么時候進行，都需要相應(yīng)的方法論去支撐。

高樓不是一天建成的，須先明確，做出某些行為的用戶他/她應(yīng)該是一類什么樣的群體，切勿拿著錯誤的例子去論述誤以為正確的行為，這會貽笑大方。

本文由 @場景阿侯 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議。