本文为奥美公关数据分析总监王泽蕴在灰度认知社“用恋爱思惟做营销”主题分享会上的演讲。笔记侠作为合作方，经授权发布。
大家好，我是奥美公关数据分析总监王泽蕴。我的本职是数据分析师，数据分析师的使命有两个：
第1是帮助品牌做出决策判断，也就是精准地定位决策；
第2是提高效力，对品牌来讲钱永久是有限的，怎样才能更高效？这是我们努力的方向
今天我们聊人群画像，谈3件事：
首先谈1谈为何要做人群画像？第2件事聊1聊为何有的人明明花了钱、花了精力，做出来的人群画像却用途不大？最后我们来聊1聊做画像的正确方式应当是怎样的？
1、为何要做人群画像？
在感情中，为何男女朋友之间明明相爱，但是还会有矛盾，是由于“我其实不真正知道你究竟是怎样想的，需要甚么？”
在营销领域也是同理，常常甲方认为好的产品卖点，消费者根本不买账，甲方视角和消费者视角实际上是两个视角。我们如果不能知道消费者视角的话，效力就会低。
举个例子，1个在B端做得很成熟的空气净化器品牌想迅速在C端市场打响知名度。目前他们已生产出了针对普通消费者的空气净化器。
我问品牌方，这个产品上市以后竞争对手应当是谁？品牌方负责人回答说：我们没有竞争对手。
他为何会这样说？
由于他们的主推产品是1款专门除甲醛的净化器。他认为，除甲醛这件事情国内没有甚么品牌做得比它好，乃至，国内都没有甚么品牌在做这样的产品。
大家生产的净化器都不是主要除甲醛的，是除PM2.5的，他就觉得这是1个蓝海，国内没有甚么人做，自家品牌的技术又这么好，天经地义是没有竞品的。
我问了他1个问题：国内用户真正遇到需要除甲醛问题的时候（买新居或买新车时），他们是用甚么手段解决的？
答案是用绿萝、菠萝，开窗，或用茶叶沫、咖啡沫。
因此，沉思这个问题他不但不应当开心，反而应当伤心，由于假定这个市场是非常成熟的，大家如果已知道除甲醛用这些简易的方法没有用，就应当花几千块钱买净化器。
品牌如果要胜出，只需要告知消费者“我的东西物美价廉或我的效果更好”，大家就会更愿意买。但是现在市场不成熟，需要去说服消费者：不要再花310块钱买1个绿萝了，应当花3千块钱买我的净化器，这个的教育本钱要难很多。
通过这个例子跟大家分享1下竞品的含义：
竞品其实其实不只是竞争对手、同行，而是我跟谁争抢用户，谁就是我的竞品，它乃至不1定跟我是同1个品类的。
比如绿萝，所以站在用户的视角在看待这个问题，就会发现答案跟甲方想的完全不1样。
1个品牌的产品或是1个营销行动虽然是具体的，但是不同的视角看待一样的东西得出来的答案可完全不1样。
说得极端1点，品牌认为“我给你的是好的东西”，但是消费者根本看不到，这就是品牌视角和消费者视角的区分，这也是为何我们1定要去看消费者视角的缘由。
刚才那个案例，品牌方说：“这个产品其中1个核心卖点是我们的净化器长得特别好看，我们找了最优秀的设计师来设计外观，而且还得奖了，你们在推行的时候1定要大力推。”
我们拿到这个需求以后回来做了1个抽样调研，大概抽1500份的样本，准备了20多个问题来问那些在1个月以内刚刚买过净化器或在行将到来的1个月行将买净化器的人，了解他们的购买决定。
中间有1道题问“你在做净化器的购买决策时，以下选项你认为最重要的3项是甚么？”
结论是外形美观这件事的排序是倒数第3，也就是说，甲方觉得非常重要，但是消费者其实不这样认为。
刚才用了几个例子跟大家说甚么叫甲方视角，甚么叫消费者视角，还有1个视角叫做乙方视角，像我们奥美就是乙方视角，服务甲方的数据公司也是乙方视角。
常常有人会抱怨，“你们每天说大数据很棒很利害，但数据真的是否是那末利害？是否是数听说的都对？”不是的，由于术语是死的，用数据的人材是关键。一样的数据，不同的分析师可能分析出来的结果完全不1样。
这个案例是1个国外的做汽车燃油添加剂的品牌，它要进军中国市场。国内市场也已有很多燃油添加剂的品牌了，因而他希望知道进入中国市场后到底应当怎样做？应当主要抓取哪群人？
因此，它就购买了第3方数据公司的数据，看线上1段时间以内网上聊燃油添加剂这个话题的声量大小。纵轴是网络声量的大小，横轴是谈论燃油添加剂的这些车主平均开了多少千米。
很明显的，9千到1万千米的时候有1个明显的高点。大家就很开心，说：这不就是新车第1年大保时候的千米数吗？所以我们应当针对第1年大保的新车车主猛推燃油添加剂，由于他们的诉求很强烈。
听起来逻辑没有甚么问题，但有个问题：那些已构成使用燃油添加剂习惯的老司机，他可能习惯性常常购买，但是他还会不会在网上讨论这个话题？
不会。
所以这个图不能代表真实市场的情况，这个图反应的数据是“幸存者数据”，它只记录讨论的人的情况，但是还有很多人没有参与讨论，他已很清楚燃油添加剂怎样回事，不需要讨论，直接买就好了。
这些人是否是核心用户呢？固然是，但是这个数据里面没有。
所以如果我们要研究这个问题，1定需要再加入另外1组数据，就是销售数据，但是这里面没有销售数据。
所以有的时候作为乙方的人，我们已看得手里有很多数据了，也能够得出来1个因果关系，但是这个答案不对，我们需要想得更加全面1点，特别是站在消费者的视角想想还有无重要的条件条件没有被斟酌到。
这个是心理学上很著名的1组图叫“田鸡与河马”，一样的1个图只要转换视角90度，你会发现1个是田鸡，1个是河马，一样的东西。
这个是我希望今天给大家分享的第1个方法，非常的简单。
如果左侧这个圈是品牌想要表达的，右侧这个圈是用户想要的，我们去探访人群画像的目的是为了找到中间的那个交集。我希望找到的是你想要的，这也是我们可以共赢的1个条件。
我们为何要做人群画像的第2个缘由，是现在的营销环境特别复杂。
这是我们很熟习的“用户之旅”的模样，用户是1步1步从知道品牌，到产生兴趣，到开始构成购买的欲望，因而去调查研究，到购买，到分享乃至是重复购买。
但是现在，由于很多IP类KOL的存在，比如咪蒙，或是1些流量型明星的关系，有的时候“用户之旅”是长这个模样的：
你不知道中间的那些步骤哪里去了，购买决策在瞬间完成了。
也就是说，现在的“用户之旅”更加个性化，我们不能依照之前的经验来想固然的为品牌制定用户之旅，我们需要站在用户的角度，每次有需要的时候，都重新还原“用户之旅”。
第3，我们要做用户画像的缘由，是由于我们在做重要的商业决策、营销决策的进程中，画像是权重非常高的1件事。
我们为品牌定位商业企图心的时候，是通过5个角度来综合分析问题，这5个角度分别是：品牌、品类、竞品、目标消费者和触达渠道。
品牌，我需要先去梳理品牌本身的资产，我要知道我是谁，我有甚么样的背景，我有甚么的技术是他人没有的，我有甚么差异化的特点，我现有的用户是甚么样的。
品类，要把品牌放在全部行业的环境里，去看这个行业现在有多少人、市场容量有多少，政策对这个行业的支持怎样样，它现在的趋势发展如何，行业里面主要构成是谁。
竞品，看我的竞争对手是谁，未来跟谁争抢用户。我们有甚么不同，差异在哪里，我的优势是甚么。
目标消费人群，品牌面对的目标消费人群是谁？我的品牌之所以存在，成为现在的品牌，我通过历史那末多的行动聚集了现在的用户，这些用户是谁？他们是怎样来的？我怎样样更好的黏住他？还有哪些人是我应当下1步努力赢得的？
触达渠道，去哪里找到这些人。
大家发现没有，其实这5个分类里面，我每个的背后其实都会有人群画像的身影在。
2、为何有的画像又贵又无用？
我们发现身旁有些人也会画像，可是他做的画像钱也花了，却没有甚么用。这件事情是怎样产生的？
我们有的时候遇到这样的客户，问他的产品目标人群是谁？他会非常自信地跟你讲，“我的产品合适全人类。”
我们听到这样的话就会心头1凉，这意味着我们需要立刻跟他进行很长时间的沟通。
这是第1个误区，很多人认为我的目标人群越多越好。恰恰相反，为何呢？
由于我们所有的品牌就算是BAT，营销费用肯定是有限的，如果面对的人群是全人类的话，这点钱在现在全部信息爆炸的年代，就犹如在大海里边撒了1把胡椒面，没有听到甚么声响。
今天我们面对的不是过少的选择，而是过量的选择，所以对每一个用户来讲，他在选择品牌的时候是否是只愿意购买功能？
不是，他常常不是为了购买功能，他在购买功能的同时还要买的是情感的共鸣、身份的认同，有的时候乃至还跟价值观有关。
比如，明明用的皮子可能都是同1头牛身上的皮子，为何爱马仕就可以卖210万，淘宝的小店就卖500块。明明是一样的皮子，为何？大家为何还要花这么多钱去买奢侈品，买的究竟是甚么？
其实买的是背后身份的认同，我要展现我是谁，我买的东西不单纯买这个功能，我还为了显示这是我的东西，所以“我”在这个事情中显得非常重要。
如果你的产品合适全人类，那末所有人都会觉得这个产品不是那末合适我的。
举个例子，假定我是1个做睡眠辅助工具的品牌，我说我的产品合适所有有睡眠问题的人。
站在真正这些有睡眠问题的人的角度想，他们可以解决这个问题的方式有很多：可以去吃安息药，也能够推拿，还可以买1些香熏等等，对消费者来讲你只是他们的众多选择之1，不是必要的。
可是如果我的目标用户是在北京养老院生活的、80岁以上的、喜欢听摇滚乐的老爷爷，我去说服他的时候我的话术会更加具像。我知道他们已在人生的比较靠后的阶段，但是他们又喜欢摇滚乐，这说明他们心中还有1把年轻的火。
我要去说服他，我的产品到底应当怎样论述让他觉得“你懂我”？其实答案很明显，我可以给到我的创意人员更加具像的方向，让老爷爷们会觉得“你特别了解我”。
第3个重点，当你的画像越窄的时候，你会发现你的话术更加的有针对性，他会觉得你是给我做的，而不是给所有人做。
当你的人群越窄，渠道就越窄，所以你有限的营销费用像鱼饵撒在鱼缸里，可以反复地撒。
第2个误区，很多人做画像也花了钱，但是他做得不好，为何？
你会发现这些人其实并没有慎重思考就开始花钱了，可以说他们是为了数据而数据的。像这样的情况我们用另外1条逻辑来看，做得不好的画像基本上分成3种，第1种是不花钱的，剩下两个都是花钱的。
第1种叫拍脑门型。“我觉得画像有用，但是我不需要花钱去做，我特别了解我的产品，所以我就告知你，我是这个品牌的CEO，我还能不知道我的用户是谁吗？我的用户就是1线城市210多岁的男性。”我们常常看到这样的话。
现有用户是否是等于目标用户？
很多品牌会认为足够了解自己的用户，虽然它简单粗鲁的1句话就把这些人定了位，但其实我们不可能通过几个标签就可以够了解这群人是甚么模样。
第2种，他们在做画像的时候就花钱了，他们做的画像上边这个模样，我把它叫做人物传记型。
这是怎样做的呢？常常是这样的，品牌从自己的用户库里，找出大概3510个典型用户，然后约过来做1对1的访谈，每一个人都详细记录下来，做出来很大的1个PPT。
这个东西完全没有用，为何？
说1个很基础的统计学上面的概念，如果我希望客观了解1群人，假设用抽样的方式，我随机抽样的样本数最少需要在400左右，就算这样也是有误差的。
这3510人是怎样选出来的？肯定不是随机选出来的，第2它的样本绝对是不够的，而且问的这些问题他答的就是真话吗？也不1定。
所以我们花了这么钱，又花了精力，做出来的这些东西看起来厚厚的1本，其实没有甚么用，我就算去分析这些人背后数据的共性，这些数据也没有甚么用，由于它首先条件都不满足，它不是随机抽样，它的样本也不够多。
第3个类型更加有点欺骗性，事无巨细型。
我说这个类型的时候其实不是在批评第3方的数据公司，恰恰相反，我觉得这是全部数据环境的进步。这些品牌不管具不具有大数据能力，它最少具有真实的用户的行动数据，比如滴滴打车、新浪微博、百度，它能够记录下很多真实的行动数据，这些数据非常有用。
我们两年前跟百度合作的时候，百度就能够还原出人群280多个标签，是非常棒的1件事情。
很多品牌觉得这个太酷了，所以花几10万去买1个很多维度的所谓的人群画像，这个画像有的时候乃至上百页，我这边都没有写全。
这些数据挺棒的，但用起来问题很容易出在哪儿呢？
这些数据公司提供的数据基本上全部都是行动数据，所谓的行动数据是指“我所有可以被记录下来行动轨迹的数据。”
比如我在微博上关注了谁，我说了甚么样的话，我甚么样的时间说甚么样的话，我在百度上搜了甚么，我打开网页看了甚么，我滴滴打车花了多少钱，我每月在网上购物是甚么，所有的这些行动数据都可以被记录。
我们想想这些大量的可以提供数据的公司，能够提供的是否是主要行动数据？
我固然也能够通过行动数据背后能看到1些元数据，甚么叫元数据？就是定义数据的数据。
元数据它的属性是不变化或很缓慢地变化，比如我的性别基本上不会变化，我的长驻城市不会变化，我的年龄每一年只长1岁，所有这些数据构成了我是我，定义数据的数据这叫元数据。
这些数据公司能够提供的大量的行动数据和元数据，这固然很有用，但是我想说的是，一样的行动有可能背后酿成的缘由完全不1样。
行动数据是否是重要？它是很重要，但是我们不能只是根据行动数据来得出答案，更重要的实际上是背后的态度数据，我为何会需要这个东西？我希望解决甚么问题？我在买的时候有甚么阻力禁止我买？我有甚么担心或不满？
这些态度数据才是能够帮助我导出营销决策最重要的事，这也是我们在做人群画像中最难也最重要的、需要还原的部份，也就是态度数据的部份。
3、做画像的正确方式应当是怎样的？
最后1个部份给大家分享人群画像的3C9宫格（具体释义请往下看喔）。
先说评估标准。评估标准很重要，刚才我说了1些做得不好的画像的坏话，那到底应当用甚么样的标准去判断画像有无用？
百度在两年前就能够有280多个纬度的行动数据可以给到你，但是这280个纬度是否是要都买？肯定不需要都买。好的画像标准是甚么？
好的画像其实不是有1个固定的模型，所有的画像都长1个模样。没有这样的模型，画像是为了解决问题的，所以画像做到甚么程度是好的？
就是你不能告知我这群人甚么模样的，你要告知我针对这群人，结合我品牌的诉求，我应当做甚么样的事情？
也就是说，能不能帮我导出有直接因果关系的营销决策才是画像的重点，这是最重要的1件事情。画像应当是解决方案，而不是只是简单数据的罗列，这是半成品。
这个叫3C9宫格模型，纵坐标：元数据、行动数据和态度数据，横坐标是3C，即品牌、品类和竞品。
当我们带着具体的商业问题来做画像的时候，应当选择哪些数据？
比如我们之前帮某1个专车APP做人群分析。几年前，当时滴滴和快的都没有合并，全部的专车市场刚刚开始起步，这个品牌的问题就是，“我针对这样的蓝海市场我的钱又有限，我应当先去争抢滴滴打车背后的出租车用户，还是其它专车品牌背后的用户？”
这实际上是1个是不是。大家第1反应是我应当去争抢出租车用户，由于出租车用户人多，全部专车市场的盘子还非常小。
但是我们做了数据分析以后发现，这个品牌当时在专车市场的市场占比也非常低，不到10%，而专车其实跟出租车相比最利害的地方痛点是服务好，当时这个品牌的服务质量确切是非常的不错，而且用过的人会对这类好的服务有更加具体的描写，我能说的出来好是甚么。
所以，当营销费用有限的时候，这个品牌其实不应当去抢滴滴的用户，由于教育1个没使用过专车服务的人多装1个app并且花更多的钱打车是相对照较难的。
但是教育1个已用过其它专车服务的人换1个专车app要相对容易很多。而且本身在专车市场，这个品牌的份额也有很大努力的空间。因此目标用户应当是其他专车软件品牌背后的用户。
所以，使用这个工具的时候，我们首先要先看现有品牌现有用户的数据。现有用户元数据、行动数据和态度数据，这些数据也有很多，这些数据也有很多我怎样挑？
我是依照我的商业目标或最需要解决的商业问题，这样的方向来挑的，为了解决这个商业目标我应当去找哪些数据？
第2步我要看品类人群的元数据、行动数据和态度数据，寻觅机会点。举个例子，比如我们想1下凉茶当时进军北方市场的情况。
凉茶在北方没有甚么人喝，都是南方人喝。当时王老吉凉茶在进军北方市场的时候，你会发现它的品牌的北方市场的现有人群是没有的，它的竞品背后的人群也没有，为何？
由于它不知道它应当跟谁竞争，到底应当说服这些人去放下他们手中的碳酸饮料凉茶，还是放下啤酒喝凉茶？王老吉是不知道的。用户也不知道，由于北方用户当时都没有喝到王老吉的凉茶呢。
那末研究这个问题的时，我需要找的是第2类品类数据，也就是说我要知道在北方市场大家喝饮料的习惯是甚么？大家会在甚么样的利用场景喝？主流的饮料是哪些？他们在喝这些饮料的时候内心满不满意？
他们觉得有甚么不满的地方？从中找到我的机会点，找到我的竞品是谁。所以第2是品类背后的原数据、行动数据和态度数据。
最后1个部份就是竞品。
我要跟谁争抢用户？我要知道我的竞品用户的人群，他们的行动共性是甚么？他们有甚么不满的？他们有甚么特别满意的？跟我相比我能不能去解决他们哪些不满意的点？
这是人群画像3C9宫格，别看这个模型很简单，但是把它用好是非常难的。
这个背后需要的数据，既需要我们用到1些平台或机构提供的用户数据，也需要我们传统的调研的方式，定量定性调研等等的方式来去还原背后的态度数据。
以上是我今天跟大家分享的人群画像的话题，画像很重要，但是更重要的是背后的数据化思惟方式。
最后想分享1个观点：我们认为，在目前这个时期，数据化思惟是每个营销人都应当具有的素质。
谢谢大家。
作者 | 笔记侠（ID：Notesman）
来源 | 鸟哥笔记
