好的营销，从做实用的『用户画像』开始
这几年，大家越来越重视『用户画像』。
产品经理和市场营销人员为了提升用户体验，往往张口闭口谈『用户画像』，使用的方法也是五花八门。
然而，『用户画像』的本质是一种数据思维，它从海量的用户特征和行为中提炼出通向营销目的的捷径，从而帮助品牌做出有效的营销决策、并提升转化。
好的『用户画像』，一定不能脱离这些特征：
■ 它是基于用户的真实行为数据
■ 数据样本足够大、有大量历史数据量沉淀
■ 有科学的算法和模型，从数据中构建出可靠的画像
不过在开始讲如何做『用户画像』之前，热巢小哥哥决定先讲一讲：为什么我们要做『用户画像』。
为什么要做『用户画像』？
看到这里，小哥哥知道肯定有人要不服气了——
“我是老板，我当然知道我的产品卖点和我的用户需求～”
“我干这行超过10年了，用户需要什么我还不知道吗？”
——是的，往往就是这些经验蒙蔽了我们。
在广告营销行业，经常有甲方认为好的产品卖点，在消费者看来不具有吸引力。因为“屁股决定脑袋”——位置决定想法的理论，品牌方和消费者经常不在同一个视角上对话。
大家可以借这张图，感受一下这种错位（仅供娱乐）▼
为了解决这个问题，于是我们经常会听到4A广告公司经常会念叨这个词：沟通。这里的“沟通”不仅仅是指乙方在服务甲方过程中的沟通，更重要的是帮助品牌从用户角度出发，制定与消费者开展有效沟通的营销方案。
专业的沟通包括很多工作，4A们是怎么做的呢？各家都有绝活，但大致离不开这四大块：
■ 品牌的目标用户群体（TA）分析
■ 竞品分析
■ 媒介管理/渠道投放
■ 数据监测
前两块是策略部门的工作，先确定了营销策略后再进行广告创意——注意，在这个服务流程框架下，几乎不会有创意先行的案例，因为创意往往是靠灵感和经验，而策略通常需要理性和准确，需要的是数据和分析。
这里再提供奥美公关数据分析总监王泽蕴公开过的一张图，是奥美做『用户画像』的方法： ▼
她具体地介绍了TA分析的要点，包括：企业、品类、消费者，另外也是强调了竞争和渠道。
一句话总结，品牌需要通过数据来量化定制『用户画像』，做到知己知彼，确保营销campaign能顺利达到预期目的。
不是所有的『用户画像』都有用
看到这里，有些人可能又要不服气了——“好好，你说的是有道理。但是现在数据太多了，我自己就有一堆销售数据，外面还有很多公司都声称都提供用户画像，这里面有差别吗？”
——当然是有差别的。不是所有的 『用户画像』都对品牌有用。
通过长期的交流和观察，可以列举三种很有代表性的“坑”。
第一种是自拍脑袋，品牌主会balabala说“我的用户就是二三线城市，受过良好教育、处于收入上升期的30岁以下年轻人”。这么说有问题吗？看起来已经有“二三线城市”、“良好教育”、“30岁以下”这些标签了，但有两个问题：1是没有经过数据检验，2是数据不够准确、略显粗放。长期养成拍脑袋的习惯，可能会错失真实存在的市场机会。▼
第二种是只看内部数据，不看外部数据。品牌主一般都对销售数据特别重视，比如统计报表能显示汽车用户的收入水平、驾驶习惯、驾驶里程，这部分数据只有品牌有，但这些数据能用做『用户画像』吗？不一定，有一个重要的认知概念叫“幸存者偏差”，这些老司机已经不需要你再去教育引导，他已经养成消费习惯来消费你的品牌了，从这部分群体勾勒出的画像，未必就是你的潜在用户群体。潜在用户是对相关产品感兴趣，但还没有产生消费行为的那部分人，也是营销要去影响、去争取转化的那群人，这时候光有内部的销售数据就不够了，一定要结合外部数据一起看。
第三种是错把监测数据拿来用。现在一些第三方监测数据产品很多，有些品牌一听：哇是第三方耶，那数据应该会准一点了吧！——不是的，第三方数据并不一定就等于真实数据，而且第三方监测数据主要是用于监测广告投放后的效果。如果品牌是要做『用户画像』，那么用监测的数据结果来做参考，无异于本末倒置了；而且，鉴于第三方监测数据的真实性在行业内一直有争议，它在这个时候很有可能变成一个既做裁判又做守门员的不靠谱角色。
那么问题来了，『用户画像』到底怎么做才靠谱？
『用户画像』怎么做？
在互联网尚不发达的年代，『用户画像』主要靠市场调查公司来完成。
调查公司的身影，可能比你想象的还要活跃——
走在街上，有没有被拦下来填写问卷：帅哥美女用什么化妆品？用什么手机？他们都是调查公司派来的。
西方国家民主选举，不同党派发表竞职演说，也会有民调公司调查民意。
调查问卷由专业人员设计问题，还要依据特定的统计要求来向人群发放回收问卷，最后通过SPSS/SAS等软件录入数据、统计分析出结果。
除了问卷调查，还有一类形式是对典型用户进行长篇幅的访谈，像记者采访一样的对话。一般至少要提供30个人物访谈才有统计学意义。
而现在，我们已经有更快、更有效率的方式来开展『用户画像』研究——即通过社交媒体，抓取并分析热点内容、参与热点互动的用户。
之所以要重视社交媒体数据，需要理解两个重要的发展背景：
跨屏时代迎来巅峰，互联网/移动互联网广告花费持续增长，用户高度依赖、高频次使用移动终端进行跨媒体交互行为。
社交及沟通应用领跑互联网，消费者购买决策越来越容易被社交媒体上的信息所左右，这为大数据分析消费行为并得出规律提供了新的发展机会。
简单来说就是：
传统市调——耗时、耗人力、成本高、样本数量有限，且存在受访者隐藏真实想法的可能。
社交媒体大数据——符合用户沟通和线上行为习惯，无需人力、数据可自动全天候采集，数据量和分析维度更丰富、更客观、可信度更高 。
热巢给某杀菌软膏做过一次线上调查，研究用户的使用习惯和使用场景。之前他们购买的市调报告大概只能勾勒出最简单的4、5个用户需求： ▼
而通过热巢旗下的社交媒体大数据工具进行采集分析，以30天社交网络舆情的数据为样本，结果发现了更多新的市场机会和新的用户需求： ▼
——这就是利用社交媒体外部数据的一大优势。
让我们再来回顾一下开篇讲到的， 好的『用户画像』，一定不能脱离这些特征：
■ 它是基于用户的真实行为数据
■ 数据样本足够大、有大量历史数据量沉淀
■ 有科学的算法和模型，从数据中构建出可靠的画像
现在就比较容易理解了。
1.品牌做『用户画像』，最重要的是要知道我面对的目标消费人群是谁？他们平时喜欢做什么，讨论什么，对什么话题感兴趣——有了这些数据，才能帮助品牌更好地找到用户，卖出产品。
由于社交媒体数据是用户主动分享、主动传播的，这些行为比来自其他网络渠道的数据——比如无意识的浏览点击动作，具有更强烈的动机和需求，更能反映用户真实的消费需求、情感态度及兴趣爱好。
2.相比传统的市场调研方法，社交媒体大数据的采集能力更强、可以以更低的成本沉淀更多的历史数据。
3.许多公司都声称自己能提供多维度的『用户画像』，事实上互联网平台和电商平台都有自己的原始数据，他们能够提供的数据维度甚至多达上百个，然而面对这么多非结构化的数据标签，品牌真的有能力看懂吗？▼
实施一场好的营销战役，除了要能够知道最基本的用户画像特征（包括：性别、年龄、城市、婚姻状况、学历状况……）和品牌关心的用户行为、兴趣爱好以外，还重要的就是要解读用户的心理。如同优秀的咨询和策略人员那样，在拥有了大量用户行为数据后，我们需要有专业能力去理解和洞察这些数据。对于提供数据服务的产品工具来说，这个优势必须通过科学的算法和模型来体现。
譬如对于用户情感态度的分析，需要有自然语言处理(NLP)；对于预测，需要有回归算法和隐马尔可夫模型(HMM)；对于用户的人格分析，需要借鉴心理学上著名的大五类人格(The Big Five，也被称为OCEAN模型，含开放性openness,尽责性conscientiousness,外向性extraversion,随和性agreeableness,情绪稳定性neuroticism五项测量指标)模型来计算分析。▼
随着数据量的积累，和机器学习自我训练时间的积累，未来的『用户画像』不仅能够提供针对已知数据给出分析报告，还能更准确地给出预测，真正为品牌实施实用有效的营销战役提供决策帮助，提升转化效果和效率。
恭喜恭喜！看到这里，您已经完成了“数据驱动创意”的第一步，同时也完成了培养数据化思维的关键一步。
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