用户画像实战策略：克服双重挑战与三大误区

01►什么是用户画像？

Alan Cooper 在1999年提出了用户画像（Persona）概念，将其定义为基于真实数据构建的目标用户模型，以反映用户的行为特征、需求和背景。这一模型帮助企业理解客户，并在市场研究数据基础上建立完整的客户形象，包括人口统计信息、心理特征和行为习惯。通过洞察用户的需求和痛点，企业可定制产品和服务，提升用户体验并精准定位市场。

设立用户画像的最终目标是实现“分层运营”和“定向营销”。

但如何有效利用这些画像，往往成为企业面临的挑战。尽管企业可能已经根据用户画像设计了产品和运营策略，结果有时并不尽如人意。那么，如何才能真正发挥用户画像的价值呢？

在讨论如何高效使用用户画像之前，我们先来区分一下，是什么原因造成了用户画像难以发挥实际效用？

01   用户画像构建的不准确性

在创建用户画像时，若未采用系统化手段或忽略数据的实时性，会导致画像与实际用户需求和特点出现偏差。传统的用户画像，虽包含了人口统计、消费行为和社交偏好的标签化信息，但往往浅尝辄止于表面，未能深刻揭示用户的行为模式和心理状态，因此在引导产品设计和市场战略上显得力不从心。

常见的用户画像

为了构建生动且准确的用户画像，我们可以采取以下策略：

● 融合数据与洞察：结合定量数据分析和定性研究，全面把握用户行为与偏好。

● 绘制用户旅程：利用旅程地图揭示用户在各场景下的细节与情感，了解用户在各环节可能遇到的问题。

● 持续迭代画像：定期更新用户画像，适应市场变化和用户行为演进，保持信息时效性。

● 真人化画像元素：采用用户的真实照片和引用语，增强画像的真实性与共鸣感。

修改后的用户画像

这样，企业能够构建出既精准又真实的用户画像，为产品开发和市场策略提供有针对性的指导，从而做出更贴合市场需求的决策，提升企业的竞争力。

02   团队内部理解的差异性

各自的职责和关注点不同，不同团队成员对用户画像的理解可能存在差异。如果这种差异不能通过有效沟通来协调，可能会导致决策混乱和执行不一致，使产品设计偏离用户需求，市场策略难以精准对接目标客户群。

为了减少理解偏差，我们建议团队参与用户研究活动，如参与深度访谈和可用性测试等等。直观体验用户的真实行为和动机，了解用户需求，建立共识。

此外，我们建议定期回顾用户画像，如通过设立团队内的“用户周”讨论反馈，确保产品符合用户需求，及时调整方向。

03►走出用户画像的三大误区

在构建和应用用户画像的过程中，企业可能会遇到一些常见的误区，这些误区不仅会影响用户画像的准确性，还可能导致项目或产品的失败。

01   混淆用户的过去和未来

一些企业在构建用户画像时，可能会过度依赖用户的历史数据，而忽视了用户需求和行为的变化趋势。过去的行为不等于未来的行为，未来的行为需要进行预测。无论预测的方法是基于业务逻辑的推理，还是基于算法模型的计算，都需要经过数据分析和试验验证。只有表现稳定的预测方法，才能被采纳。

未来行为需要审慎预测

02   混淆用户的行为和动机

用户行为是动机的外在表现，但并不完全揭示真实动机。常购买某品牌产品，用户却未必忠诚于它。这就如在美国，沃尔玛超市的复购率虽高，但其净推荐值（NPS）并不高。如果企业仅依赖行为数据设计产品，缺少对背后心理动机的探查，可能会忽略用户的真实需求，导致产品设计不准确。

用户忠诚结构模型

03   混淆行为的原因和结果

原因引发行为，结果表现行为。如果误将结果当原因，可能误导产品和市场策略偏离用户真实需求。例如，在节日前人们的购物增加，原因可能是送节日礼物或家庭聚会。但如果只看到销售额的增加，而不清楚背后的原因，营销活动可能缺乏针对性，无法有效触动用户。

示例：节日购物增加原因分析

因此，我们不难发现，过分依赖数据收集而忽略深入分析，会导致对用户过往行为的过度描述，而忽略前瞻性预测和需求理解。这可能使决策过程缺乏数据支持，决策就会退化为业务直觉的主观臆断。

04►结合场景发挥用户画像价值

在前文中，我们探讨了用户画像对于理解客户群的重要作用。那么如何在实际业务中最大化利用用户画像？以场景为中心的思维不失为一个好办法。通过将用户画像与具体场景相结合，企业可以创造出更符合用户期待的产品和服务体验。