一提到用戶畫像，很多人的腦海里就冒出各種標簽，性別、年齡、地區......然后用這一堆名詞拼出一個人形，就像這張圖：

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畫出用戶畫像不難，但當我們要真正拿它做分析的時候，常常會發現無從下手，到最后只能直接把數據庫里的數據照搬到報告上：

• 男女用戶比例5：1
• 30-50歲占比60%
• 廣東用戶占比80%
• 蘋果和華為用戶分別占比25%、35%

這是做用戶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么多詞把用戶概括出來了，也不能用來解決問題。其實，用戶畫像是一個客觀的東西，但做決策是一個主觀的過程，所以如何基于客觀事實，通過分析推理出結論，解決實際問題，這才是做用戶畫像分析的正確姿勢。

今天就和大家探討一下，用戶畫像分析，到底應該怎么做！

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，而且是從用戶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。

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從用戶的角度，我們可以分析出三個潛在的原因，一是產品周期性問題，用戶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，用戶更愿意為競爭對手產品付費，比如同樣配置的手機，用戶更喜歡性價比更高的；三是宣傳效果不佳，用戶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，而且都是從用戶的角度出發。

02 找到關鍵原因

分析出產生問題的可能原因后，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，比如產品的周期性，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數據論證；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。

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總之，先進行大方向的論證，再不斷縮小范圍，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

找到關鍵原因后，我們繼續往里深挖，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，那么可以列出用戶的需求，以及我們和競品在滿足用戶需求方面的差異性，通過內部的數據分析，加上外部關于用戶滿意度、競品用戶的調研，分析出主要造成差距的競爭點。

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這一步就要用到之前列出的用戶畫像了。一方面，可以把用戶根據不同維度分類，比如性別，各年齡層，地區，然后重點關注核心用戶在意的點，做針對性的優化，并持續關注后續反饋。另一方面，我們通過對核心用戶做用戶生命周期的分析，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

做用戶畫像的數據分析，通常指標很多，而且要依賴多個數據來源，內外部數據都有，一般來說原始數據都不夠干凈，這時需要用上專業的數據分析工具。

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數據，而是能夠引導我們開始數據處理，FineBI會在開始分析前，讓我們思考操作步驟，然后拖拽鼠標就能一步一步得出想要的數據、

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數據清洗、數據抽取、數據計算......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數據處理上。

和Excel一樣，FineBI也內置了非常豐富的圖表。但比Excel更牛的是，FineBI做可視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，并且能設置圖表間的聯動。比如下面這種圖，當我們點擊性別分布里的男性圖塊時，其他的圖表也會變成針對男性用戶的分析，這對于我們無論是分析還是演示都非常方便。

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總之，帶著目的性來總結數據，數據才會有其意義。用戶畫像分析，不止是單純地羅列數據，而是帶著問題，優化服務用戶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制作，獲取方式：回個“BI”就能獲得！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的为什么我不建议产品经理硬“抄”别人的用户画像？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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