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第二章 先区分后描述全面认知用户特征（第3页）

如果没有条件做建模，我们也不需要对特征和用户的关联准确度有太高要求，只需用比较粗糙的加减法做判断就可以。

加入两个群组的用户比加入一个群组的用户更有可能是高收入用户，当然这不是很确定的判断。

A是用户在“高端信用卡交流”

群组的行为特征，B是用户在“私立幼儿园交流”

群组的行为特征，可以根据A+B的值为特征把用户划分成三个群体——2，1，0。

我们可以针对性地发掘每个群体的用户画像，并做定向的研究和需求分析。

不管用什么方式，我们打通了可量化数据、用户特征与用户群体画像的一个通路。

这个通路可能比较简单，也可能比较复杂，但都能够让我们从数据里分辨人群，进行有效的人群划分。

用户画像与用户特征的应用

前面提到，我们要利用用户特征来做用户群体的发掘和区分，再用更具体的用户画像做用户认知和判断。

我们不妨举几个例子。

案例1

我们是一个创业小团队，正在做一个P2P（个人对个人）金融产品。

平台上已经有了一定量的用户，他们购买了我们的理财产品。

我们正在考虑要不要增加VIP（贵宾）套餐服务，定位高价值用户，定向提供理财顾问服务。

我们会请许多专家，提供很多额外的分析工具，让这些用户享受高端服务，赢利方式就是VIP年费。

单拿这个服务来看，肯定是没有什么问题的。

“许多类似的产品都有这样的服务。”

也许老板就会这么跟你说。

但这不能成为我们就一定要提供VIP套餐服务的理由，我们还是要看看我们的用户是什么样的。

可以先统计下当前用户购买理财产品的行为数据，看看大部分买的额度有多大。

其实，额度背后代表的是这些用户的收入水平和对理财的态度。

比如粗暴一点假设，我们看用户的行为，过去99%的用户都是奔着投资5万元，锁定期6个月，年化收益率5%的产品去的。

这些行为代表什么呢？从生活经验判断，对年化收益率要求不高，对流动性也要求不高，对安全性要求比较高的人，应该都是普通的上班族。

这些人在理财方面非常保守，而且还比较年轻，理财额度并不高。

具体的验证可以通过访谈和调研来完成。

假如结果显示，这些用户群体基本都是毕业三年内的职场新人，理财行为非常保守，收入并不高，这时回过头来看，这个VIP套餐服务的吸引力就特别有限了。

我们可以做一些试验性的调研看看大家的接受度（我们会在后文讲述如何做类似的迭代实验），但仅从用户特征来看，几乎就可以给这个创意判死刑了。

老板也许会说：“我们可以用新的服务吸引新的用户啊！”

这就超出本次讨论的范畴了。

我们要判断的是“当下我们的产品的用户会喜欢哪些功能服务”

，而不是“我们应该做什么事情吸引更多全新的用户”

。

后者实际上跟做一个新产品没有区别，对用户特征的分析要关注的就不是存量用户，而是全新的潜在用户了。

这个例子讲述的是通过特征来认知存量用户，从而判断产品应该往哪个方向优化。

假如老板坚持要做全新的产品，而且一定要做VIP理财顾问呢？

案例2