在当今竞争激烈的市场环境下，用户画像成为了企业了解客户、制定营销策略的重要工具。然而，许多企业在制作用户画像时存在诸多问题，导致画像无法有效推动业务行动。本文深入探讨了用户画像的常见问题及其原因，并提供了实用的方法和标准，以提升用户画像的价值，助力企业精准营销和业务增长。

用户画像人人都在提，可真给了一堆“性别，年龄，消费频次……”以后，又能发挥啥作用？到底怎么做才能更有价值？今天一篇讲清楚。

01 用户画像常见问题

一提到用户画像，很多同学都给这些：

男女比例4:6

30岁以上占比40%

M：平均年消费500元

F：平均一年消费6次

……

这种东西给出来，很容易换来一句：你分析了啥？？？看完得不到任何结论。于是有同学会标注上：“这个用户买了1次500元，5天没卖了，所以得让他买！”……结果换来更猛烈的吐槽：

你说他买他就买呀！

买啥产品？

在哪里买？

咋通知他买？

他要是本来就会买呢！

……被轰的晕头转向……

到底问题出在哪里？

02 报告没用的原因

最大的问题：单纯罗列用户标签，没有判断标准，无法推动业务行动。

比如男女比例4:6，所以呢？这个比例合理吗？不合理吗？没有明确判断。

况且，业务部门对用户情况有一定的预判。比如：“我们的目标用户以女性为主”，即使不看4:6，他也知道是女性多，看到6和感觉差不多，自然会说：“我早知道了”。

第二大问题在于：仅靠少数标签组合，很难推动业务行动。比如“因为用户消费了1次500，所以得让他消费600 ”。只考虑了消费频次，金额，对于怎么推送信息、用什么产品、用什么活动，没有细致考虑，就会让业务难以下手。

B端究竟需要什么样的产品经理？

B端产品经理都是以提升供应侧的工作效率为目的，所以B端需求主要是以业务问题为导向。 这个是B端产品比较重要的一点，B端产品是服务于一个主体 ...

查看详情 >

就像你去吃面，进了面馆喊一声：“老板一碗牛肉面”，老板大喝一声：“不！你不要一碗！我们的人工智能高级大数据分析师说你需要2碗！给我吃！”

请问这时候你是啥心情……

所以破局的关键只有1个，就是：找标准。让数据表达含义，不仅仅是一串数字。

03 提高画像的有用性

首先要区分场景。如果是第一次汇报，是可以用开头被猛烈吐槽的方式的。

因为第一次汇报时，领导/业务方对用户情况毫无了解。这时候事无巨细地列一堆数据，是很有帮助的。能够让大家详细了解情况，建立认知。

但是从第二次汇报开始，就不能这么平铺直叙了；对那些已经了解情况的业务方，也不能直接这么丢大白话，我们找判断标准。

常见的找法有这三种：

1. 从问题找标准。

如下图所示，聚焦到一个明确的用户问题（比如流失，提升消费）上，先找到问题大的群体，再和其他没有问题的群体对比

2. 从目标找标准

如下图所示，先明确：我们想做大XX类型的用户，有个清晰的目标人群后，其他人群和该群体消费力差异，活跃度差异自然浮出水面。

3. 从业务找标准

如下图所示，每个业务，到底想做到什么水平?当前业务，到底想以哪个群体为主，先清晰出来，之后围绕核心人群画像展开分析。

找到标准，清晰定义目标用户后，可以进一步看用户标签，形成业务行动思路：

1. 来源渠道标签→ 哪里能获得更多类似客户
2. 最近1次消费品标签+R标签→  识别用户补货需求
3. 高频消费品标签→ 识别用户消费偏好
4. 高频点击内容标签→识别用户内容偏好
5. 推送信息响应标签→识别信息推送渠道

每一类标签打法，之前有详细介绍，这里就不赘述了