一提到使用者畫像，很多人的腦海裡就冒出各種標籤，性別、年齡、地區……然後用這一堆名詞拼出一個人形，就像這張圖：

畫出使用者畫像不難，但當我們要真正拿它做分析的時候，常常會發現無從下手，到最後只能直接把資料庫裡的資料照搬到報告上：

男女使用者比例5：1

30-50歲佔比60%

廣東使用者佔比80%

蘋果和華為使用者分別佔比25%、35%

這是做使用者畫像分析常犯的一個錯誤，分析是用來解決問題的，但似乎即便我們用這麼多詞把使用者概括出來了，也不能用來解決問題。其實，使用者畫像是一個客觀的東西，但做決策是一個主觀的過程，所以如何基於客觀事實，透過分析推理出結論，解決實際問題，這才是做使用者畫像分析的正確姿勢。

今天就和大家探討一下，使用者畫像分析，到底應該怎麼做！

01 從問題出發

做分析要從問題出發，這要求我們先分析產生問題的原因，而且是從使用者的角度來看這個原因。舉個例子，某產品銷量下降了，我們需要解決的問題是如何提高銷量。

從使用者的角度，我們可以分析出三個潛在的原因，一是產品週期性問題，使用者在當前時間段內購買需求減少，比如冬天雪糕難賣；二是產品競爭力弱，使用者更願意為競爭對手產品付費，比如同樣配置的手機，使用者更喜歡價效比更高的；三是宣傳效果不佳，使用者沒有感知到我們產品的優勢，比如沒有邀請流量明星代言。

當然，例子說的較簡單，事實上，我們在分析問題原因時需要層層深挖，窮盡所有可能的影響因素，而且都是從使用者的角度出發。

02 找到關鍵原因

分析出產生問題的可能原因後，我們就要找到最關鍵的幾個原因。

接著例子來說，有些是可以根據常識判斷的，比如產品的週期性，有些則需要我們做分別做論證。比如，懷疑是產品競爭力弱的原因，我們可以根據競爭對手的銷售資料論證；懷疑是宣傳效果的問題，我們可以對整個轉化流程進行漏斗分析，論證宣傳環節的影響。

總之，先進行大方向的論證，再不斷縮小範圍，看看是哪個細節掉鏈子，如果之前列出的原因都不成立，可能就需要重新假設。

03 理清分析邏輯

找到關鍵原因後，我們繼續往裡深挖，把原來棘手的問題，分解成一個個聚焦的小問題。比如我們確定了是產品競爭力弱的原因，那麼可以列出使用者的需求，以及我們和競品在滿足使用者需求方面的差異性，透過內部的資料分析，加上外部關於使用者滿意度、競品使用者的調研，分析出主要造成差距的競爭點。

這一步就要用到之前列出的使用者畫像了。一方面，可以把使用者根據不同維度分類，比如性別，各年齡層，地區，然後重點關注核心使用者在意的點，做針對性的最佳化，並持續關注後續反饋。另一方面，我們透過對核心使用者做使用者生命週期的分析，可以讓業務更能看清楚哪個環節是薄弱的，幫助業務改善。

04 用上分析工具

做使用者畫像的資料分析，通常指標很多，而且要依賴多個數據來源，內外部資料都有，一般來說原始資料都不夠乾淨，這時需要用上專業的資料分析工具。

比如主流的

FineBI

，有一套自助分析的流程，它不會上來就展示枯燥的資料，而是能夠引導我們開始資料處理，FineBI會在開始分析前，讓我們思考操作步驟，然後拖拽滑鼠就能一步一步得出想要的資料、

資料清洗、資料抽取、資料計算……在FineBI的幫助下，整個操作過程變得簡單有效，我們不用再花大量時間在繁瑣的資料處理上。

和Excel一樣，FineBI也內建了非常豐富的圖表。但比Excel更牛的是，FineBI做視覺化的時候可以把多張分析圖表放到一起，就可以做出一張分析大屏，並且能設定圖表間的聯動。比如下面這種圖，當我們點選性別分佈裡的男性圖塊時，其他的圖表也會變成針對男性使用者的分析，這對於我們無論是分析還是演示都非常方便。

總之，帶著目的性來總結資料，資料才會有其意義。使用者畫像分析，不止是單純地羅列資料，而是帶著問題，最佳化服務使用者的流程的一種探索式分析。

分享工具

本文所有模板均由分析工具FineBI製作，獲取方式：

回個“BI”就能獲得！