身处在互联网大数据时代的我们，总是会发现我们的信息在不经意就被“窃取”了。

当你打开短视频平台和购物软件的时候，发现出现的东西都是自己爱看的；某宝某东上一打算买某样商品，它就自动的跳到你面前，这往往就是大数据分类的结果。

而当你你拿起父母的手机，就会发现推送的内容和我们大大不同，这也体现了父母的世界我们所思所想的差别。

这就是大数据分析的作用。

利用这种分析功能不仅便利了我们的生活，更提升了我们的生活质量。

那么，APP是怎样捕捉人们思想并匹配流量的呢？企业主们称之为用户画像。

掌握了用户画像就掌握了用户的分类需求，如果再根据用户需求进行匹配和推荐，就可事半功倍。

这个过程就被称之为用户画像分析，可以说，没有比这个更高明的营销手段了。

至于用户画像怎么分析，我们可以从以下几个步骤着手：
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，简单的列出一堆用户指标（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。

这就涉及下两部份工作。

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，如果不加筛选的做拆解对比，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。

举一个具体场景的例子：
已验证：我们却受竞品影响
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。

这些问题，可以分两方面解决
一方面，通过对不同类型用户对比，如核心/普通、购买/未购、触达/未触达等等。

通过用户进行对比，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，真正爱买的人来自哪个渠道、通过什么主题、需要什么样优惠、在什么时机下单等，这些可以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问题。

用户画像的作用非常多，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。

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