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第二章 先区分后描述全面认知用户特征（第1页）

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“人人都可以是产品经理（套装共13册）（.shg.tw）”

！

第二章

先区分后描述，全面认知用户特征

用户群体是对用户的宏观认知

不管是沪漂白领，还是杭州务工的小伙子，他们都过于具象。

在分析用户认知、用户心智的时候，具象的确能够让我们有足够深的洞察，不过具象也意味着损失了普适性。

外卖配送员肯定不仅有23岁的小伙子，还有22岁、24岁的小伙子，也不仅有高中文凭，也有初中文凭或专科文凭。

这些特征排列组合出来的上百万人群，才是真实的用户群体。

他们是活生生的人，有不同的生活经历，也有不同的想法。

可是我们的产品却只能有一种形态，这时候怎么做判断呢？

这就是用户画像的一个必要补充了——用户群体及其特征。

虽然有时候很多人也把这些称为画像，但实际上用户群体特征的重点并不是“描述”

，更多的是“区分”

。

用户群体及特征能帮我们区分哪些是我们的真实用户，哪些是潜在用户，哪些是我们的核心用户，哪些是边缘用户。

不需要有太深的了解（也不可能），我们就能根据用户群体及特征判断出到底哪些人是美甲师小慧，哪些人是外卖员李东，哪些人是司机建设，这是根据特征划清界限。

要对边界内的用户有深入认知，需要深入他的心坎和生活状态，理解他的心理和场景。

只有这样，才能做出好的判断，这还要借助用户画像。

先“区分”

后“描述”

，我们对用户的认知才全面。

既然要做更具备完整性的判断，用户数据就经常是核心手段了。

大部分产品的用户资料和用户行为数据都是冷冰冰的数字，无法提供特别准确的诸如哪个人究竟是什么样的这种判断。

这就引出了我们在认知用户时的一个核心能力——建立数据与用户画像的关联。

基于产品特性寻找相关数据

先看以下这几个用户群体画像的简要描述：

●用户是有钱人，收入水平高；

●用户经常出差，是商务人士；

●用户喜欢二次元，是个宅男。

我们应该用什么数据建立这个画像呢？如果不考虑限制条件，当然是通过看看他的银行账户有多少钱来判断他是不是有钱人，看看他的差旅记录来判断他是不是经常出差，看看他平时娱乐的时候会不会看动漫来判断他是不是二次元爱好者。

这没有意义。

每个产品都有自己获取数据的限制条件，要收集不同人群的数据，手段自然差别很大。

建立客观数据与画像描述之间的关系，要基于产品的特征和我们的认知判断。

如果我们做社区类产品，那么可以参照用户参加的群组以及给自己贴的标签：参加了“高端信用卡交流”

或者“私立幼儿园交流”