十分钟商学院丨这三步用户画像实战法提升99%的精准战斗值

  英国牛津大学硕士，美国俄亥俄州立大学商业管理学士荣誉学位。求学期间曾在美国及英国工作，于EPIC、Permal集团及世界银行等著名企业担任要职。后供职于全球咨询公司排名前10的德勤咨询，负责战略及运营工作。

  2005年加盟波士顿咨询（BCG），从事企业战略工作。2009年加入西门子，担任中国区副总裁，管理多个战略、运营项目及相关领域的投资并购活动。2014年8月至今，担任凤凰金融总裁。

  对于互联网公司尤其是创业型企业，用户画像能够让你更精准地花钱、更精准地接触并转化到想要的那部分用户，用户为平台带来最大化收入的同时，能够在平台上产生重复交易。

  即从年龄、收入、地域、职业等维度画出大的框架，先用户群做准确定位，例如他是一位20到30岁在北京工作的男性白领，或者是一位30到40岁在上海的女性白领等等。

  准确定位如何做呢？首先分析用户数据，例如我们（凤凰金融）现有的通过注册、交易、投资的用户，将重要用户的属性提炼出来，接着进行分组，分析他们占比比例是怎样的。

  这种调研能够最终靠网上问答形式或者纸面问答形式，也能够最终靠比较深度的一对一的访谈，这时候主要要去发掘的是一些其他更细致的维度，例如这位用户的偏好是什么，平时关注的媒体、关注广告的方式、看电视多还是用手机多、喜欢的公众人物是谁等等。

  但这些仍然很宽泛，接下来要将用户细分进行具象化。比如说我们的一类标准用户，他是在北京互联网公司上班的技术人员，平时不看电视，主要是通过网络了解社会，与朋友做沟通，他并不是特别喜欢奢侈品，而是关注产品性价比和产品功能，知道这一些信息后，这让我们更有的放矢，更准确地去设计我们的产品，决定通过什么样的渠道、什么样的方式接触用户，提供他们要的产品和服务。

  当年我在BCG的时候，我们做了非常多的用户画像，比如说在给一家家电连锁零售商做用户细分及用户画像的时候，我们在全国范围内做了数千份调查问卷，大多数都是入户访问，然后从职业、年龄、地域、性别等角度去切割用户，试图找出这个画像。

  但最终来出现了一个比较大的问题，就是说做完这些工作之后，你会发现这些人再去线下购买家电产品的时候，虽然他们的年龄、性别不一样，但在做购买的决定的时候，他们的决定依据和流程是非常雷同的。这些人都是对性价比很敏感的人群，最终决定购买的因素实际上的意思就是价格。

  为什么举这个例子呢？这种用户画像的成果是不成功的，因为没有办法甄别什么样的用户对他是最有价值的用户，怎样去替这些用户服务，所以这份调研结果性价比比较低，这些用户最重要的一个行为是非常类似的。

  如何将用户画像落地，能够更好地利用起来，较为重要的一点就是要放弃主观已有的一些经验，抓住作为核心的本质。这个核心本质是什么呢？就是区别不同人群或不同用户画像，最终对产品服务起到决定性作用。

  例如做出ABC三个用户画像，这三种人为什么选择你，他们要什么样的产品和服务是有明确区别的，你需要替这三种用户画像打造出三种不一样的产品服务。

  另外，就是不能够有先入为主的观念，不能通过假设认为你的产品应该去服务这类用户。

  互联网公司有一个特点，就是想去覆盖用户画像的人群，要相对吻合的。例如一家汽车制造商，生产中档SUV，它想要的目标用户群是特别有钱、喜欢运动、喜欢自由、喜欢开跑车的人群。实际上中档SUV并不能完全满足这部分客户的真实需求，这种用户画像做出来是没有用处的。

  所以，一定要去研究什么人真正去买中档SUV，自身服务过、销售过的用户，他们的特点是什么，总结出后，以这个为模板，去找到更多类似于这样的用户，不断地提升产品，然后想出更好的方法去接触这些用户，把产品和服务销售给他们。

  用户细分和画像落地，对于数据的积累、分析，及相应的支撑乃至系统来说是最重要的。

  用户基础信息、交易行为、浏览行为等数据可以放到比较统一的系统里，接着进行系统分析，在这个基础上，看到用户的实际行为及特点，依据分析结果，再辅以某些特定的程度上的访谈，包括主观的判断等，才能够最终得出一个相对来说比较平衡，而且比较真实，比较能够具有工作指引性的用户细分和用户画像，避免一些先入为主，或者拍脑门的行为。

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