人群画像的重要性在于其背后的数据化思维方式，即通过运用数据来了解现象背后的规律。一个好的人群画像能够帮助使用者得出具有直接因果关系的营销决策。通过阅读本文，你将对人群画像的方法有系统的了解。

大家好，我是奥美公关数据分析总监王泽蕴。作为一名数据分析师，我的使命有两个：第一是帮助品牌做出精准的决策；第二是提高效率。对于品牌来说，资金是有限的，我们的目标是如何更高效地运用资金。今天我们将讨论人群画像的话题，主要内容包括为什么要做人群画像、为什么有的人群画像没有用处，以及正确的人群画像方法是什么。

为什么要做人群画像呢？就像在感情中，明明男女朋友相爱却还会有矛盾一样，这是因为我们并不真正了解对方的想法和需求。在营销领域也是一样，甲方认为的好产品卖点，消费者可能并不认同。甲方和消费者有着不同的视角。如果我们不能了解消费者的视角，那么我们的效率就会低下。举个例子，一个在B端市场做得很成熟的空气净化器品牌想要在C端市场快速打响知名度。他们已经生产了一款针对普通消费者的空气净化器。

我问品牌方，这个产品上市后的竞争对手应该是谁？品牌方负责人回答说：我们没有竞争对手。为什么他会这样说呢？因为他们的主打产品是一款专门除甲醛的净化器。他们认为，在国内没有什么品牌能够做得比他们更好，甚至国内都没有其他品牌在做这样的产品。他们认为自家品牌的技术非常优秀，因此自然而然地认为没有竞争对手。我问了他一个问题：国内用户在遇到需要除甲醛的问题时，他们是如何解决的呢？答案是使用绿萝、菠萝、开窗，或者使用茶叶沫、咖啡沫等方法。因此，对于这个问题，他们应该感到伤心而不是开心。如果市场已经成熟，人们已经意识到这些方法不起作用，那么他们就会愿意花几千块钱购买净化器。品牌只需要告诉消费者“我的产品性价比高，或者效果更好”，消费者就会更愿意购买。但现在市场还不成熟，需要花费更多的教育成本来说服消费者，告诉他们不要再用简易的方法解决问题，而是应该花钱购买净化器。通过这个例子，我们可以看到竞品的含义，并不仅仅是竞争对手或者同行，而是与我们争夺用户的所有对手，甚至可能不属于同一个品类，比如绿萝。

在解决问题时，不同视角得出的答案可能完全不同。品牌可能认为他们提供的是好的产品，但消费者可能看不到这一点。这就是品牌视角和消费者视角的差异，也是我们必须关注消费者视角的原因。还记得刚才提到的案例吗？品牌方认为产品的外观非常重要，他们找了最优秀的设计师设计了外观，甚至获得了奖项。他们要求在推广时要大力宣传外观。然而，我们进行了一项抽样调研，对近一个月内刚刚购买过净化器或者计划在接下来一个月购买净化器的人进行了调查，了解他们的购买决策。其中有一个问题是“在购买净化器时，你认为最重要的三个因素是什么？”调查结果显示，外观美观在这些因素中排名倒数第三。也就是说，品牌方认为非常重要的因素，并不被消费者认同。通过这些例子，我们可以理解品牌视角、消费者视角和服务方视角，比如我们作为乙方视角的奥美，以及作为服务甲方的数据公司。有人可能会抱怨：“你们天天说大数据很厉害，但数据真的可靠吗？数据说的都对吗？”实际上，并不是数据本身厉害，而是运用数据的人的能力和方法。相同的数据，不同的分析师可能得出完全不同的结果。

接下来，我要分享一个国外汽车燃油添加剂品牌的案例。该品牌计划进军中国市场，但国内市场已经存在许多燃油添加剂品牌。因此，他们希望了解进入中国市场后应该如何行动，主要是应该瞄准哪个人群。为此，他们购买了第三方数据公司的数据，观察了一段时间内网上关于燃油添加剂的讨论声量。图中纵轴表示网络声量的大小，横轴表示车主平均开了多少公里。

通过这些步骤，我们对人群画像有了更深入的了解，以及正确的人群画像方法。

很显然，在行驶九千到一万公里的范围内，有一个明显的高峰。这让人们感到高兴，他们说：“这难道不是新车第一年保养里的里程数吗？”因此，我们应该针对第一年保养的新车车主大力推广燃油添加剂，因为他们对此有很强烈的需求。这个逻辑听起来没有问题，但有一个问题：那些已经养成使用燃油添加剂的老司机，他们可能习惯性地经常购买，但他们还会在网上讨论这个话题吗？不会。因此，这个图表不能代表真实市场的情况，这个图表反映的只是“幸存者数据”，它只记录了讨论的人的情况，而还有很多人没有参与讨论，他们已经非常清楚燃油添加剂的作用，不需要讨论，直接购买就可以了。这些人是不是核心用户呢？当然是，但是这个数据中没有包含他们。因此，如果我们要研究这个问题，一定需要再加入另一组数据，即销售数据，但是这里面没有销售数据。因此，作为乙方的我们虽然已经掌握了很多数据，也能够得出一个因果关系，但这个答案是不正确的，我们需要更全面地思考，尤其是站在消费者的角度，考虑是否还有重要的前提条件没有被考虑到。

这是一组心理学上非常著名的图表，被称为“青蛙与河马”。同样的一幅图，只要将视角转换90度，你会发现一个是青蛙，一个是河马，尽管是同样的东西。这是我今天想与大家分享的第一个方法，非常简单。如果左边的圆圈代表品牌想要传达的信息，右边的圆圈代表用户的需求，我们进行人群画像的目的是为了找到两者之间的交集。我希望找到的是用户所期望的，这也是我们可以实现双赢的前提条件。而我们为什么要进行人群画像的第二个原因，是因为现在的营销环境非常复杂。

这是我们熟悉的“用户旅程”的样子，用户一步一步地从了解品牌，产生兴趣，形成购买意愿，进行调查研究，购买，分享甚至再次购买。但是现在，由于一些IP类KOL的存在，比如咪蒙，或者一些具有影响力的明星，有时候“用户旅程”变得更加个性化，就像这样：你不知道中间的那些步骤去了哪里，购买决策瞬间完成了。也就是说，现在的“用户旅程”更加个性化，我们不能按照以往的经验来为品牌制定用户旅程，我们需要站在用户的角度，每次有需要的时候重新还原“用户旅程”。

第三个原因，我们要进行用户画像的目的是因为在进行重要的商业决策、营销决策的过程中，画像是非常重要的。当我们为品牌定位商业目标时，通过综合分析五个角度来进行，这五个角度分别是：品牌、品类、竞争对手、目标消费者和触达渠道。在这个过程中，画像扮演着非常重要的角色。

1. 品牌：我们首先需要梳理品牌自身的资产，了解我们是谁，我们有什么样的背景，我们拥有什么样的技术优势，我们有什么差异化的特点，我们现有的用户是什么样的。

2. 品类：将品牌放置在整个行业环境中，了解行业中的人数和市场容量，政府对该行业的支持程度，以及行业的发展趋势和主要构成部分。

3. 竞争对手：了解我们的竞争对手是谁，未来将与谁争夺用户。我们与他们有何不同，差异在哪里，我们的优势是什么。

4. 目标消费者：品牌面对的目标消费者是谁？为什么我们的品牌存在，我们通过历史上的行为吸引了现在的用户，这些用户是谁？他们是如何得到的？我们如何更好地留住他们？还有哪些人是我们下一步应该努力争取的？

5. 触达渠道：在哪里找到这些人。注意，我们会发现在这五个方面中，每个方面背后都有人群画像的身影。

为什么有些人群画像又昂贵又无用呢？我们身边有些人也会制作人群画像，但他们所做的画像花了很多钱，却没有什么用。这是怎么发生的呢？有时候，当我们遇到这样的客户时，问他们的产品目标人群是谁，他们会非常自信地告诉你：“我的产品适合全人类。”我们听到这样的话会感到担忧，因为这意味着我们需要与他们进行很长时间的沟通。

这是一个误区，很多人认为目标人群越多越好。恰恰相反，为什么呢？因为无论是BAT还是其他品牌，营销费用肯定是有限的。如果面对的人群是全人类的话，在这个信息爆炸的时代，这点钱就像在大海中撒了一把胡椒面，没有产生什么效果。

今天我们面临的挑战不是缺乏选择，而是选择过多。因此，对于每个用户来说，在选择品牌时，并不仅仅考虑功能。购买决策往往涉及到情感共鸣、身份认同甚至价值观。为什么同样是一块牛皮，爱马仕可以卖二十万，而淘宝的小店只卖五百块。这是因为购买的不仅仅是功能，而是背后的身份认同。人们想要展示自己是谁，他们购买的产品不仅仅是为了满足功能需求，更是为了显示个人身份。因此，在营销中，当画像越窄时，话术更具针对性，让用户感觉到你是为他量身定制的。然而，窄化的目标人群也意味着渠道更为有限，因此有限的营销费用需要精准投放。

很多品牌错误地认为他们已经足够了解自己的用户，仅仅通过几个标签就能够了解他们。然而，我们不能仅仅通过简单的标签就完全了解群体的特征。一种错误的方式是凭直觉去判断，认为自己了解目标用户，不需要花费金钱去做画像。他们可能说：“我是品牌的CEO，难道我不知道我的用户是谁吗？我的用户是一线城市二十多岁的男性。”这种方法并不可取。另一种错误的方式是做了人物传记型的画像，他们从自己的用户库中挑选出三五十个典型用户，进行一对一访谈，然后做出大量的PPT。然而，这样的样本是不够的，也不是随机抽样的，所以得出的结论并不准确。第三种类型更具欺骗性，即事无巨细型。这些品牌可能购买了大量的行为数据，然后制作了庞大的人群画像，但这些数据基本上都是行为数据，缺乏其他维度的信息。因此，虽然这些数据很酷，但在实际运用中可能会出现问题。

综上所述，我们在进行品牌定位和用户画像时，需要更加深入地了解用户的情感需求和身份认同，而不仅仅是功能需求。同时，我们需要慎重选择画像的方式，避免盲目花费金钱和精力，而是通过科学的方法来获取准确的用户信息。

当然，我也可以通过行为数据背后看到一些元数据。元数据是什么呢？它是定义数据的数据。元数据的属性很少或者变化很慢。比如，我的性别基本上不会变化，我的长驻城市也不会变化，我的年龄每年只长一岁。所有这些数据构成了我作为一个人的定义，这就是元数据。公司能够提供大量的行为数据和元数据，这是非常有用的。但是我想说的是，同样的行为可能会有完全不同的原因。行为数据是重要的吗？当然重要，但我们不能仅仅根据行为数据得出答案，更重要的是背后的态度数据。我们需要了解为什么需要这些数据？我们希望解决什么问题？在购买时有什么阻力阻止我们购买？我们有什么担心或不满意？这些态度数据才是帮助我们做出营销决策最重要的事情，也是人群画像中最难也最重要的部分，即态度数据部分。

做画像的正确方式应该是什么呢？最后一个部分是分享人群画像的3C九宫格（具体释义请往下看）。首先是评估标准。评估标准非常重要。刚才我提到了一些做得不好的画像的问题，那么到底应该用什么样的标准来判断画像是否有用呢？百度两年前就可以提供280多个维度的行为数据，但是我们是否需要全部购买呢？当然不需要。好的画像标准是什么？好的画像并不是有一个固定的模型，所有的画像都是一样的。没有这样的模型，画像是为了解决问题的，所以画像达到什么程度才算好呢？就是你不能告诉我这群人是什么样的，你应该告诉我针对这群人，结合我的品牌需求，我应该做什么样的事情。换句话说，画像的重点是能帮助我得出有直接因果关系的营销决策，这是最重要的事情。画像应该是解决方案，而不仅仅是简单的数据罗列，这是半成品。

这个叫做3C九宫格模型，纵坐标是元数据、行为数据和态度数据，横坐标是品牌、品类和竞品。当我们根据具体的商业问题做画像时，应该选择哪些数据呢？比如我们之前帮某一个专车APP做人群分析。几年前，当时滴滴和快的还没有合并，整个专车市场刚刚开始起步。这个品牌面临的问题是：“我的资金有限，我应该先争抢滴滴打车背后的出租车用户，还是其他专车品牌背后的用户？”这其实是一个是否的问题。大家第一反应是我应该去争抢出租车用户，因为出租车用户人数多，整个专车市场的规模还非常小。但是我们做了数据分析之后发现：这个品牌在专车市场的市场占比非常低，不到10%。而专车最大的竞争优势是服务质量好。这个品牌的服务质量确实非常好，而且使用过的人对这种好的服务有更具体的描述。所以，当营销费用有限时，这个品牌不应该去争抢滴滴的用户，因为教育一个没有使用过专车服务的人去下载一个app并且花更多的钱打车是相对比较困难的。但是教育一个已经使用过其他专车服务的人去换一个专车app则相对容易得多。而且在专车市场，这个品牌的市场份额还有很大的提升空间。因此，目标用户应该是其他专车软件品牌背后的用户。所以，在使用这个工具时，我们首先要查看现有品牌现有用户的数据，即现有用户的元数据、行为数据和态度数据。这些数据也非常丰富，我们应该按照商业目标或最需要解决的商业问题来选择。第二步是查看品类人群的元数据、行为数据和态度数据，寻找机会点。举个例子，我们来想一下凉茶进军北方市场的情况。凉茶在北方没有什么人喝，都是南方人喝。当时王老吉凉茶进军北方市场时，发现它的品牌在北方市场没有现有人群，竞品背后的人群也没有。为什么呢？因为它不知道应该与谁竞争，应该说服这些人放下手中的碳酸饮料和啤酒去喝凉茶呢？王老吉不知道。用户也不知道，因为北方用户当时都没有喝到王老吉的凉茶。所以，研究这个问题时，我需要找的是第二类品类数据，也就是了解在北方市场大家喝饮料的习惯是什么？大家会在什么样的场景下喝饮料？主流的饮料是哪些？他们在喝饮料时内心满意吗？他们有什么不满意的地方？从中找到我的机会点，找到我的竞品是谁。所以第二类数据是品类背后的原数据、行为数据和态度数据。最后一个部分是竞品。我需要与谁争抢用户？我需要了解我的竞品用户的人群，他们的行为共性是什么？他们有什么不满意的？他们有什么特别满意的？与我相比，我能否解决他们的不满意之处？这就是人群画像3C九宫格。虽然这个模型很简单，但是要善用它却很难。这背后需要我们利用一些平台或机构提供的用户数据，也需要采用传统的调研方式，如定量和定性调研等，来还原背后的态度数据。以上是我今天与大家分享的人群画像的话题。画像很重要，但更重要的是背后的数据化思维方式。

最后我想分享一个观点：我们相信，在当前这个时代，数据思维是每一位营销从业者都应该具备的重要能力。谢谢大家。