日前，“铁岭发布”公众号发表了一篇名为《关于加强“空巢村”基层治理的调查与思考》的调研报告。该报告揭示了一个令人担忧的现象：铁岭市清河区3个乡镇38个行政村中，农村人口流失严重，常住人口占比不足户籍人口的40%，部分村庄的空巢率甚至高达90%。详情>>>

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在数字化时代，用户画像对于企业来说至关重要，它能够帮助企业深入理解客户群体，从而制定更有效的市场策略。但是，很多企业在创建用户画像时常常陷入误区，比如仅仅罗列一些基础数据而没有深入分析，或者在没有明确目标的情况下进行无效的数据拆分。本文将带你走出这些常见陷阱，教你如何从商业问题出发，通过一系列系统化的步骤构建真正有用的用户画像，让你的数据分析工作更加精准、高效。让我们一起探索如何将用户画像分析转化为解决实际商业问题的强大工具。

有同学问：陈老师，我领导让我做用户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？

今天系统解答一下。

用户画像的错误姿势

1、限于数据，动不敢动

一提用户画像，很多人脑海里立刻蹦出了性别，年龄，地域，爱好等基础信息字段，然后大呼：我们好像没这个数据，于是放弃分析了。

可实际想想，知道男性占比真的有那么大意义？

知道男性占比65%还是60%真的对业务有帮助？

不一定的，贴用户标签有很多方式，不要限于一些难采集的基础信息。

2、罗列数据，没有思路

很多人一听到用户画像分析，本能地就开始把数据库里的用户标签往外搬，在报告里码上：

男女比例3:2

20-25岁占比40%

30%的人在最近一周内登录

70%的人没有二次购买

……

至于摆完这些数据干什么，完全没有考虑过。这种分析结果，当然让人看完一头雾水。迷茫地发问：“所以呢？又怎样呢？”

3、无限拆分，没有逻辑

很多人一听到类似“流失用户画像分析”一类相对具体的分析题目，就开始无限拆解数据。分性别，年龄，地域，设备，注册时间，来源渠道，购买金额……拆了几十个维度看流失率。最后，只看到有的维度差5%，有的差10%，当然没有最后结论啦，越看越糊涂。

以上问题，都是太过纠结于用户画像四个字，忽视了分析两个字导致的。用户画像作为一个基础数据体系，本身并没有分析功能。单纯地罗列用户标签或者拆解用户指标，也起不到分析作用。像利用好用户画像，还得按分析套路一步步来。

第一步：转化商业问题

用户画像分析，本质上是从用户的角度思考问题。举个简单的例子，比如新上市产品销售未达预期，我们既可以从产品管理的角度来思考问题，也能从用户角度来思考问题。同样一个问题，会有两种思考方式（如下图所示）：

因此，简单地列出一堆用户指标（性别，年龄，地域，购买产品，登录次数……）是没啥用处的。用户画像只是分析的一个工具，和其他分析一样，也要先考虑：我要解决的实际问题到底是什么。想清楚了，再把问题转化成用户相关的问题，就能继续使用用户画像分析方法了。

需要注意的是，商业问题是很复杂的。往往一个问题，可能与若干用户群体、若干用户行为有关。比如上边的例子，就至少和三个用户群体（潜在用户、流失用户、存量用户）涉及到用户态度、信息接收、购买流程、使用体验等多方面。

因此更得分门别类，把分析线索和分析逻辑理清楚，找到对应的数据。不然一锅炖，光列性别，年龄，地域，也解释不了任何问题。这就涉及下两步工作。

第二步：宏观假设验证

转化完问题后，先宏观上对假设进行检验非常重要，能有效避免无限拆解的错误。如果大方向都不成立，细节更不用看了。还是新产品卖不动的问题，如果要从大方向验证，可以简单如下进行：

如果怀疑大环境不好，那应该全品类受影响。

如果怀疑竞品竞争力强，那应该竞品直接影响到我们产品

如果怀疑运作太差，那本次商品转化漏斗上势必有一环掉链子

如果以上有假设验证，可以进一步深入分析

如果以上假设都不成立，可能还需要新假设

总之，先进行大方向检验，可以有效缩小怀疑范围。怀疑范围越小，后续对用户分析可以越精确。同时，当数据不足的时候，怀疑范围越小，越能够集中力量收集数据，改善数据质量，做出有精度的分析。

用户的分类维度可以有几百个之多，如果不加筛选地做拆解对比，很有可能在数十个维度上都有差异，最后完全读不懂数据。在拆解以前聚焦假设，非常重要。

第三步：构建分析逻辑

宏观验证以后，可以基于已验证的结论，构建更细致的分析逻辑。在这个阶段，实际上已经把原本宏大的问题，聚焦为一个个小问题，比如：

举一个具体场景：

已验证：我们确实受竞品影响

子问题1：目标用户的需求是什么？

子问题2：目标用户对竞品体验如何？哪些需求点最被触动？

子问题3：目标用户对本品体验如何？哪些差距是致命伤？

子问题4：竞品/本品在硬功能，软宣传上差距如何？

这四个子问题，都可以通过对用户需求与行为的深入挖掘得到答案，下一步可以继续深入了。须注意的是，这一部分的分析需要大量用户态度、潜在用户、竞品用户的研究，单靠内部数据不能完成，必须通过外部调研。

再看另一个场景：

已验证：本次新品上市操盘确实有问题

子问题1：问题出在预热、发布、上市、推广哪个阶段

子问题2：上市阶段大量用户未能响应，广告投放出了什么问题

子问题3：推广阶段销量未能引爆，为啥没有激发核心用户需求

……（可进一步问太多，简单举例如上）

这些问题，可以分两方面解决

一方面，通过对下面不同类型用户对比，找到投放、奖励活动、购买品类、金额等细节上差异，从而调整投放、营销、产品补货等业务。

另一方面，通过对核心用户画像，让业务更看清楚，真正爱买的人的以下信息，让业务更多的去抓这些核心用户，而且改善后续表现。

需要注意的是，这一部分用户来源、信息投放响应，购买行为，主题阅读，完全可以通过内部系统记录。即使不知道他是男是女，我们也能通过投广告，发内容，做优惠吸引到他们。

第四步：获取用户数据

在上一步我们已经看到，用户画像分析如果真的想深入用户，就得依赖多种数据来源。很有可能是内外部数据双管齐下的。考虑到内部数据可能采集不全，外部数据存在抽样误差问题，在使用数据上就得有取舍，有重点。这也是为啥前边一直强调逐步验证，缩小假设的原因。聚焦了才好采集数据。

一般来说，

越是偏态度、体验、情感类问题，越倾向于用调研的方法

越是偏行为、消费、互动类问题，越倾向于内部的数据分析

如果想了解竞品，就拉竞品用户调研，或针对竞品网店爬虫

在传统意义上，做市场调研和做数据分析的，都有各自用户画像的定义、做法、输出产物。站在实际对企业有用的角度，当然是越多越好。

不过，随着爬虫，NLP，埋点越做越深入，在有技术支持的情况下，这些年对系统采集数据的利用度是越来越高的。所以在有条件的情况下，还是尽量推动内部数据丰富。不然事事依赖调研，数据没有积累，以后也难做。

第五步：归纳分析结论

如果以上几步做好了，在最后推分析结论就是水到渠成的事，完全不费力气。实际上，用户画像分析最大的问题都是出在前五步的。缺少假设方向，缺少数据准备，缺少分析逻辑，单纯罗列数据，无限制拆解，到最后自然面对一堆零碎的数据纠结：“男女比例3:2又怎样呢？？？”

当然用户画像有其他很多用处，比如支持新品开发，支持推荐系统，支持自动营销系统，支持投放系统等等，作分析只是它一小块作用。所以想做好分析，还是要多学习分析方法，操练分析逻辑哦。

不考虑具体问题场景国内十大期货配资公司，单纯地问：一般的用户画像怎么做。得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答，自然没有分析思路了。

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