編輯導(dǎo)語(yǔ)：對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)，做用戶調(diào)研是一項(xiàng)很重要的過(guò)程，能夠有效地獲取用戶真正的需求，那么怎么去做用戶調(diào)研呢？本篇文章作者將為你解答，感興趣的一起來(lái)看一下吧。

用戶調(diào)研，就是帶著某些調(diào)查目的去直達(dá)用戶，根據(jù)用戶反饋，記錄下當(dāng)前的某些現(xiàn)象，并對(duì)此進(jìn)行事后分析的行為。

大致的形式包括四種，有從定性角度去考慮的用戶訪談，可用性測(cè)試；也有從定量角度去分析的問(wèn)卷調(diào)查，數(shù)據(jù)分析。

對(duì)于產(chǎn)品側(cè)而言，無(wú)論是哪種形式的用戶調(diào)研，最終目的均是，在確保調(diào)研有效性的前提下，得出什么樣的用戶傾向于做出怎么樣行為的結(jié)論。

切勿拿著誤以為有效的調(diào)研結(jié)果做出看起來(lái)正確的分析，本質(zhì)上講，用戶調(diào)研是統(tǒng)計(jì)學(xué)上的問(wèn)題。

用戶調(diào)研方法論系列的分享，將為四個(gè)篇章進(jìn)行，分別是用戶畫像篇（什么樣的用戶），指標(biāo)體系篇（怎么樣的行為），調(diào)研時(shí)間篇，以及，樣本替換篇（調(diào)研有效性）。

本期，主要分享的是，如何思考用戶調(diào)研中的畫像建立。

同時(shí)以工具類APP（美的美居）的社區(qū)話題【場(chǎng)景知乎】冷啟動(dòng)為例，進(jìn)行案例分析。

一、畫像

什么是用戶畫像？通俗來(lái)講就是通過(guò)某些可收集的指標(biāo)來(lái)對(duì)某個(gè)用戶，或者某類群體進(jìn)行介紹。

如，居住地為廣州的男性群體。

又如，居住地為廣州，月均收入≥5k，家庭購(gòu)買智能家居設(shè)備數(shù)≥5的男性群體。

從上例子可看出，限制條件越多，某類用戶被介紹的越詳細(xì)，也即用戶畫像被刻畫的越深刻。

特別地，當(dāng)經(jīng)過(guò)某些限制條件進(jìn)行篩選后，符合條件的用戶數(shù)只有1個(gè)，則某類群體退化為某個(gè)用戶。

這就是所謂的互聯(lián)網(wǎng)黑話——顆粒度，等同于限制條件數(shù)量，限制條件越少，顆粒度越大，描述現(xiàn)象越寬泛。限制條件越多，顆粒度越小，目標(biāo)現(xiàn)象越明確。

值得注意的是，對(duì)用戶進(jìn)行介紹的指標(biāo)必須是可被收集的，對(duì)于產(chǎn)品側(cè)而言這決定了某個(gè)畫像是否具有分析的意義。

而對(duì)于某次用戶調(diào)研，如何去刻畫一個(gè)用戶，或是某類用戶群體，可從四個(gè)維度去進(jìn)行思考，分別是事前畫像、事后畫像、靜態(tài)劃分以及動(dòng)態(tài)行為。

1. 事前畫像&事后畫像

用戶調(diào)研所刻畫的畫像，是事前還是事后，根據(jù)調(diào)研前，是否明確用戶群類的特征而作區(qū)分。

若調(diào)研前，目標(biāo)用戶類型已經(jīng)確認(rèn)，則該畫像為事前畫像；若目標(biāo)用戶類型是根據(jù)調(diào)研后的數(shù)據(jù)進(jìn)行反向篩選，則該畫像為事后畫像。

如，某次收集畫像A如下。

• 性別：男性
• 地區(qū)：北京/上海/廣州/深圳
• 年齡：25-30歲
• 設(shè)備持有：用戶家庭所捆綁智能家居設(shè)備數(shù)≥5
• 操作行為：APP內(nèi)，日均動(dòng)態(tài)發(fā)布數(shù)≥2

當(dāng)上述畫像A，在某次用戶調(diào)研之前已經(jīng)明確，也即問(wèn)卷的發(fā)放，或者是用戶的邀請(qǐng)只在符合上述條件的用戶中進(jìn)行，則為事前畫像。

若，符合上述條件的用戶是根據(jù)某次調(diào)研數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)篩選而來(lái)，則為事后畫像。

可從如下角度進(jìn)行兩者間的差異比較。

①行為導(dǎo)向

事前畫像需要在用戶調(diào)研前明確調(diào)研的目的，知道具體的調(diào)研群體。

一般來(lái)說(shuō)，這類畫像的選取是APP內(nèi)的高活躍或是高潛價(jià)值用戶，產(chǎn)品側(cè)而言對(duì)其比較熟悉。

事后畫像則具備探索性質(zhì)，根據(jù)某次問(wèn)卷或平臺(tái)收集的數(shù)據(jù)，進(jìn)行限制條件的確認(rèn)后，再明確該類群體。

事前畫像強(qiáng)調(diào)，先知道了用戶是什么樣的人，再對(duì)其行為進(jìn)行調(diào)查研究。

而事后畫像則以行為導(dǎo)向，強(qiáng)調(diào)探索，做出某些行為的用戶是一類什么樣的群體，是一個(gè)反向推導(dǎo)的未知過(guò)程。

如，經(jīng)調(diào)研統(tǒng)計(jì)，APP內(nèi)日均消費(fèi)超過(guò)500的用戶符合條件B。

• 性別：男
• 地區(qū)：深圳
• 設(shè)備持有：用戶家庭所捆綁智能家居設(shè)備數(shù)≥12
• 操作行為：APP內(nèi)，日均動(dòng)態(tài)發(fā)布數(shù)≥4

B畫像的出現(xiàn)，根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后，條件篩選再確認(rèn)，是一事后畫像。

②存在與否

對(duì)于產(chǎn)品側(cè)而言，用戶畫像的建立是為了用戶調(diào)研而服務(wù)的，它必須具備相應(yīng)的實(shí)用性和價(jià)值性。

而這兩者的前提是，用戶畫像是存在的，也即，對(duì)用戶進(jìn)行介紹的指標(biāo)必須可被收集。

存在性的判斷主要出現(xiàn)在事前畫像，特別是依據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)建立的畫像問(wèn)題。

如，產(chǎn)品側(cè)想調(diào)研C群體。

• 性別：男
• 月均收入＞5000

該群體作為事前畫像進(jìn)行刻畫，前提是在用戶群體的選擇之前，能判斷某些用戶為男性，哪些用戶的月均收入＞5000。

這和產(chǎn)品的埋點(diǎn)體系設(shè)計(jì)相關(guān)，如果任意一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)均未儲(chǔ)存用戶的性別或收入信息，此人群無(wú)法被劃分確認(rèn)，該類型的畫像僅存在于理論當(dāng)中，無(wú)法在實(shí)操中存在。

唯一的解決辦法是作為本期需求，對(duì)產(chǎn)品的埋點(diǎn)設(shè)計(jì)進(jìn)行迭代，重新儲(chǔ)存用戶的相關(guān)信息，用戶調(diào)研放到下期的需求進(jìn)行評(píng)估。

而對(duì)于事后畫像，由于其是根據(jù)某次調(diào)研后的具體數(shù)據(jù)進(jìn)行反向篩選，篩選條件已經(jīng)存在于最終結(jié)果當(dāng)中，因此，事后畫像必定存在。

③分類交叉

事前和事后畫像的區(qū)分依賴于，調(diào)查目標(biāo)的信息是否提前已知。

而后續(xù)介紹的靜態(tài)劃分和動(dòng)態(tài)行為的區(qū)別，依賴的則是數(shù)據(jù)指標(biāo)的變動(dòng)頻率，它們間是互不干擾的。

可理解為事前畫像和事后畫像、靜態(tài)劃分和動(dòng)態(tài)行為是互補(bǔ)子集關(guān)系。而事前與否和動(dòng)態(tài)與否，兩者間互不相關(guān)。

即，可出現(xiàn)D是靜態(tài)劃分的事前畫像，或靜態(tài)劃分的事后畫像。但不可能出現(xiàn)D，即屬于靜態(tài)劃分的事前，也屬于靜態(tài)畫像的事后，這是互斥的。

2. 靜態(tài)劃分&動(dòng)態(tài)行為

某一類型的特征在某段時(shí)間內(nèi)，被修改的頻率，這作為靜態(tài)劃分和動(dòng)態(tài)行為的判斷依據(jù)。

①修改頻率的相對(duì)性

靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的區(qū)分，不應(yīng)停留在動(dòng)與不動(dòng)，而應(yīng)關(guān)注“動(dòng)”的頻率多少，“動(dòng)”相對(duì)較多，即為動(dòng)態(tài)行為，“動(dòng)”相對(duì)較少，則判斷為靜態(tài)劃分。

而這個(gè)頻率界限不必是一明確的數(shù)值，可以是相對(duì)的經(jīng)驗(yàn)判斷。

②修改頻率的時(shí)間性

修改頻率的相對(duì)性，和時(shí)間相關(guān)。如，用戶的性別，年齡，居住地等可理解為較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)不會(huì)發(fā)生變動(dòng)，此為靜態(tài)劃分。

而對(duì)于，用戶的動(dòng)態(tài)發(fā)布數(shù)，點(diǎn)贊數(shù)，評(píng)論數(shù)等，每天均在變化的操作，即，修改頻率較高，則判斷為動(dòng)態(tài)行為。

時(shí)間和頻率是相對(duì)統(tǒng)一的。同樣是用戶的動(dòng)態(tài)發(fā)布數(shù)，如果把此衡量指標(biāo)變更為日均動(dòng)態(tài)發(fā)布，當(dāng)日均取的是上一周的情況，本次用戶調(diào)研進(jìn)行的是季度情況的調(diào)查，則仍可判斷為動(dòng)態(tài)行為。

原因在于，按每月四周的時(shí)間維度進(jìn)行劃分，一季度包含12個(gè)周期，用戶的動(dòng)態(tài)發(fā)布可理解為，在每個(gè)調(diào)研季度下發(fā)生12次的變動(dòng)，頻率相對(duì)較高。

而如果本次用戶調(diào)研進(jìn)行的是月度情況的調(diào)查，則用戶的動(dòng)態(tài)發(fā)布行為在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)僅變動(dòng)4次，相對(duì)較少，可進(jìn)行靜態(tài)的劃分。

③目標(biāo)行為關(guān)聯(lián)

在01前言中提及，用戶調(diào)研即是在確保調(diào)研有效性的前提下，得出什么樣的用戶傾向于做出怎么樣行為的結(jié)論。

調(diào)研所得到的傾向性結(jié)論，為目標(biāo)行為，它和用戶畫像所涉及的動(dòng)態(tài)行為，兩者間是強(qiáng)相關(guān)的關(guān)系。

一句話概括，用戶群體E若作出行為α（動(dòng)態(tài)行為），則他/她大概率會(huì)傾向于做出行為β（目標(biāo)行為）的操作。

如，某次的調(diào)研目的是，確認(rèn)在話題【場(chǎng)景知乎】活躍的用戶日常喜歡進(jìn)行哪些操作？

若，把在話題【場(chǎng)景知乎】活躍的用戶，定義為發(fā)該話題相關(guān)的動(dòng)態(tài)較多，則發(fā)動(dòng)態(tài)為目標(biāo)行為。

此時(shí)，若選擇建立的用戶畫像為事前畫像，則須先行判斷所需收集的動(dòng)態(tài)行為有哪些。

即，什么樣操作的用戶會(huì)有傾向性地多發(fā)和【場(chǎng)景知乎】相關(guān)的話題呢？

反推，這類型的用戶，應(yīng)該是某段時(shí)間內(nèi)，家庭綁定一定基數(shù)的智能家居設(shè)備。這類型的用戶應(yīng)該是某段時(shí)間內(nèi)，創(chuàng)建一定基數(shù)的設(shè)備聯(lián)動(dòng)場(chǎng)景；這類型的用戶應(yīng)該是，一段時(shí)間內(nèi)，有查看和場(chǎng)景創(chuàng)建相關(guān)的帖子或視頻。

④核心操作路徑

用戶可能操作的行為路徑數(shù)以百計(jì)，在進(jìn)行篩選時(shí)，切不可不加思考地選取。

無(wú)論是調(diào)研的目標(biāo)行為，亦或是畫像的動(dòng)態(tài)行為，均應(yīng)是產(chǎn)品側(cè)的核心行為，一般而言，會(huì)和APP的產(chǎn)品定位或所解決的用戶需求相關(guān)。

如，對(duì)于一款直播類APP的用戶調(diào)研，相關(guān)的行為選擇應(yīng)是進(jìn)房頻率，頻道停留時(shí)長(zhǎng)，主播關(guān)注，主播打賞。而不應(yīng)該是頭像的設(shè)置，個(gè)性簽名的修改，喜愛話題的添加，這應(yīng)該是一個(gè)社交類APP調(diào)研中才關(guān)注的焦點(diǎn)。

二、案例

工具類APP社區(qū)話題【場(chǎng)景知乎】冷啟動(dòng)調(diào)研——用戶群類定位。

1）分析選擇：事后畫像

2）目標(biāo)行為：【場(chǎng)景知乎】話題下，動(dòng)態(tài)發(fā)布數(shù)≥3

3）時(shí)間跨度：2022年3月-2022年4月

4）靜態(tài)劃分：

（1）存量指標(biāo)：

• APP內(nèi)用戶家庭智能家居設(shè)備捆綁數(shù)≥3（0,1變量，1代表符合條件）
• APP內(nèi)用戶家庭具備單品場(chǎng)景創(chuàng)建數(shù)（場(chǎng)景涉及的設(shè)備=1種類型）（整數(shù)型變量，≥1）
• APP內(nèi)用戶家庭聯(lián)動(dòng)場(chǎng)景創(chuàng)建數(shù)（場(chǎng)景涉及的設(shè)備≥2種類型）≥3（0,1變量，1代表符合條件）

（2）增量指標(biāo)：

• 當(dāng)月內(nèi)，APP內(nèi)用戶家庭智能家居設(shè)備捆綁數(shù)，增量≥3（0,1變量，1代表符合條件）
• 單月內(nèi)，APP內(nèi)用戶家庭具備單品場(chǎng)景的新創(chuàng)建行為數(shù)（整數(shù)型變量，≥1）
• 當(dāng)月內(nèi)，APP內(nèi)用戶家庭聯(lián)動(dòng)場(chǎng)景創(chuàng)建數(shù)，增量≥3（0,1變量，1代表符合條件）

（3）用戶價(jià)值（整數(shù)型變量）：

• 單月內(nèi)，用戶進(jìn)入商城界面日均次數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶查看商城內(nèi)商品日均品類數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶購(gòu)買商品人均件數(shù)

5）分析：

靜態(tài)指標(biāo)的劃分在于確定，【場(chǎng)景知乎】話題下，動(dòng)態(tài)發(fā)布數(shù)≥3的用戶大多數(shù)原本是怎么樣的群體（存量指標(biāo)），【場(chǎng)景知乎】話題對(duì)他的核心行為是否有影響（增量指標(biāo)），以及【場(chǎng)景知乎】話題能否具備一定的經(jīng)濟(jì)效益（用戶價(jià)值）。

6）動(dòng)態(tài)行為：

（1）來(lái)源篩選：

• 當(dāng)月內(nèi)，用戶是否關(guān)注【場(chǎng)景知乎】話題（0,1變量，1代表符合條件）
• 當(dāng)月內(nèi)，用戶是否點(diǎn)擊【場(chǎng)景知乎】相關(guān)動(dòng)態(tài)詳情進(jìn)行查看或收藏（0,1變量，1代表符合條件）
• 當(dāng)月內(nèi)，用戶瀏覽圈子類別（整數(shù)型變量，1代表直通IoT，2代表日常生活，3代表提問(wèn)求助）
• 單月內(nèi)，戶瀏覽非【場(chǎng)景知乎】的日均話題數(shù)（整數(shù)型變量）

（2）行為轉(zhuǎn)化（整數(shù)型變量）：

• 單月內(nèi)，用戶關(guān)于【場(chǎng)景知乎】相關(guān)動(dòng)態(tài)的日均點(diǎn)贊數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶關(guān)于【場(chǎng)景知乎】相關(guān)動(dòng)態(tài)的日均評(píng)論數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶關(guān)于【場(chǎng)景知乎】相關(guān)動(dòng)態(tài)的日均分享數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶關(guān)于【場(chǎng)景知乎】話題的日均分享數(shù)

（3）行為相關(guān)（整數(shù)型變量）：

• 單月內(nèi)，用戶日均瀏覽場(chǎng)景相關(guān)的內(nèi)容帖子數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶日均瀏覽場(chǎng)景相關(guān)的視頻播放數(shù)

（4）社交關(guān)系：（整數(shù)型變量）：

• 單月內(nèi)，用戶通過(guò)【場(chǎng)景知乎】相關(guān)動(dòng)態(tài)詳情頁(yè)，瀏覽up主個(gè)人主頁(yè)次數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶通過(guò)【場(chǎng)景知乎】相關(guān)動(dòng)態(tài)詳情頁(yè)，關(guān)注up主人數(shù)
• 單月內(nèi)，用戶通過(guò)【場(chǎng)景知乎】相關(guān)動(dòng)態(tài)詳情頁(yè)，收藏動(dòng)態(tài)數(shù)

7）分析：

動(dòng)態(tài)行為的區(qū)分目的在于確認(rèn)，做出什么樣行為的用戶，傾向于單月【場(chǎng)景知乎】話題下，動(dòng)態(tài)發(fā)布數(shù)會(huì)≥3。

來(lái)源的篩選在于判斷后續(xù)引流的渠道；行為的轉(zhuǎn)化在于作為當(dāng)前話題效果的衡量；行為的相關(guān)在于等價(jià)參與當(dāng)前話題的路徑；而社交關(guān)系的建立則在于預(yù)測(cè)話題裂變的速度。

上述的用戶畫像建立是一個(gè)框架的思考過(guò)程，僅提供想法上的借鑒，實(shí)際的操作過(guò)程，顆粒度理應(yīng)更小。

同時(shí)，有關(guān)次數(shù)和人數(shù)的差異，本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是pv和uv的區(qū)別，《工具類APP社區(qū)話題冷啟動(dòng)-以美的美居APP-場(chǎng)景知乎為例（入口&漏斗篇）》這篇文章有相關(guān)的描述。

三、總結(jié)

用戶畫像建立后的語(yǔ)言描述，是一個(gè)傾向性的百分比或行為集合。

如，對(duì)于上述案例，最終的總結(jié)報(bào)告可能是：

在【場(chǎng)景知乎】話題下，動(dòng)態(tài)發(fā)布數(shù)≥3的用戶，70%在參與話題前家庭智能設(shè)備捆綁數(shù)≥3；60%在話題參與后單月新增聯(lián)動(dòng)場(chǎng)景創(chuàng)建數(shù)≥3；他/她日均進(jìn)入商城次數(shù)達(dá)7次，通過(guò)【場(chǎng)景知乎】相關(guān)動(dòng)態(tài)詳情頁(yè)，關(guān)注up主數(shù)日均為5人。

用戶畫像的建立也只是做用戶調(diào)研的第一步，如上述傾向性的百分比或行為集合形成后該如何分析。怎么樣構(gòu)建測(cè)量目標(biāo)行為的指標(biāo)體系，用戶調(diào)研在確認(rèn)調(diào)查的方式方法后該在什么時(shí)候進(jìn)行，都需要相應(yīng)的方法論去支撐。

高樓不是一天建成的，須先明確，做出某些行為的用戶他/她應(yīng)該是一類什么樣的群體，切勿拿著錯(cuò)誤的例子去論述誤以為正確的行為，這會(huì)貽笑大方。

本文由 @場(chǎng)景阿侯 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來(lái)自Unsplash，基于CC0協(xié)議。