很多同学一听到“用户画像”，第一反应就是调数据——性别、年龄、地区、爱好……标签列了一堆，但最后发现：好像也没啥用？
今天想和大家聊聊用户画像分析中，几个特别容易踩的坑，以及怎么跳出这些坑，真正让画像“活”起来。
? 几个常见的“跑偏”姿势：
1️⃣ 只敢列基础数据，不敢动
比如“男性占比60%”，这个数字本身没啥用，除非你能讲清楚：男性用户和女性用户在使用行为、付费意愿上有啥不同？知道了这个比例，我们接下来能做啥？
2️⃣ 数据摆一堆，思路却没有
报告里塞满：
“男女比例3:2”
“20-25岁占40%”
“最近一周登录的有30%”
然后……就没有然后了。这些数字背后代表什么？没讲。
3️⃣ 拆得太细，反而迷失重点
一接到“流失用户画像”这种需求，就开始分性别、年龄、地区、设备、注册时间、来源渠道……拆了几十个维度，结果每个维度差异都不大，越看越懵，根本得不出有效结论。
? 那该怎么做好用户画像分析？
✨ 第一步：先问“我们到底想解决什么问题？”
用户画像是工具，不是目的。比如“新品卖得不好”，不能直接调用户数据出来漫无目的地看，而是先思考：是用户根本不感兴趣？还是他们找不到购买入口？
✨ 第二步：先做大方向验证
别一上来就拆太细。比如可以先看：是新用户不买？还是老用户不买？是某个渠道的用户特别不活跃？先锁定一个大致方向，再往下钻。
✨ 第三步：建立分析逻辑
把大问题拆成小问题，比如：
不买的用户，是根本没看到商品？还是看到了但没点击？
点击了却没买，是不是价格或页面出了问题？
这样一层层推下来，画像分析就有重点了。
✨ 第四步：有选择地获取数据
内部数据可能不全，外部数据可能有偏差，所以要有取舍。关键维度重点看，辅助维度参考看，不追求“全”，而要“准”。
✨ 第五步：自然得出结论
如果前面几步都做得扎实，结论其实是水到渠成的。你不会再纠结“男女比例3:2又怎样”，而是能说出：“男性用户更在意功能，女性用户更在意颜值，所以推荐页应该做区分”。
总之，用户画像不是标签的堆砌，而是问题的翻译器。
下次做画像前，不妨先停下来问自己：我真正想回答的业务问题是什么？
#运营 #朝哥运营思维 #运营干货 #以用户为中心 #营销策略 #用户画像分析
今天想和大家聊聊用户画像分析中，几个特别容易踩的坑，以及怎么跳出这些坑，真正让画像“活”起来。
? 几个常见的“跑偏”姿势：
1️⃣ 只敢列基础数据，不敢动
比如“男性占比60%”，这个数字本身没啥用，除非你能讲清楚：男性用户和女性用户在使用行为、付费意愿上有啥不同？知道了这个比例，我们接下来能做啥？
2️⃣ 数据摆一堆，思路却没有
报告里塞满：
“男女比例3:2”
“20-25岁占40%”
“最近一周登录的有30%”
然后……就没有然后了。这些数字背后代表什么？没讲。
3️⃣ 拆得太细，反而迷失重点
一接到“流失用户画像”这种需求，就开始分性别、年龄、地区、设备、注册时间、来源渠道……拆了几十个维度，结果每个维度差异都不大，越看越懵，根本得不出有效结论。
? 那该怎么做好用户画像分析？
✨ 第一步：先问“我们到底想解决什么问题？”
用户画像是工具，不是目的。比如“新品卖得不好”，不能直接调用户数据出来漫无目的地看，而是先思考：是用户根本不感兴趣？还是他们找不到购买入口？
✨ 第二步：先做大方向验证
别一上来就拆太细。比如可以先看：是新用户不买？还是老用户不买？是某个渠道的用户特别不活跃？先锁定一个大致方向，再往下钻。
✨ 第三步：建立分析逻辑
把大问题拆成小问题，比如：
不买的用户，是根本没看到商品？还是看到了但没点击？
点击了却没买，是不是价格或页面出了问题？
这样一层层推下来，画像分析就有重点了。
✨ 第四步：有选择地获取数据
内部数据可能不全，外部数据可能有偏差，所以要有取舍。关键维度重点看，辅助维度参考看，不追求“全”，而要“准”。
✨ 第五步：自然得出结论
如果前面几步都做得扎实，结论其实是水到渠成的。你不会再纠结“男女比例3:2又怎样”，而是能说出：“男性用户更在意功能，女性用户更在意颜值，所以推荐页应该做区分”。
总之，用户画像不是标签的堆砌，而是问题的翻译器。
下次做画像前，不妨先停下来问自己：我真正想回答的业务问题是什么？
#运营 #朝哥运营思维 #运营干货 #以用户为中心 #营销策略 #用户画像分析
