时间: 2021-07-30 10:59:34 人气: 16 评论: 0
人群画像很重要，但更重要的是背后的数据化思维方式，其实就是运用数据的手段去了解现象背后的规律到底是什么。
甲方认为好的产品特点有时消费者根本不买账，也就是说甲方视角和消费者视角其实有时候是两个视角。如果不知道消费者视角的话，效率就**很低。
举个例子，一个空气净化器的品牌想迅速在C端市场打响知名度，他们认为自己的产品没有竞争对手，因为这个净化器可以除甲醛，国内没有什么品牌能做到。然而用户真正遇到需要除甲醛问题的时候他们是用什么手段解决的？用绿萝、用菠萝，开窗用茶叶、咖啡沫……
所以竞品的含义并不只是指我的竞争对手或同行，而是我跟谁争抢用户谁就是我的竞品，它甚至不一定跟我是同一个品类的，比如说绿萝，所以站在用户的视角看待问题，你**发现答案跟甲方想的完全不一样。
还是刚才那个案例，对方说产品其中一个核心卖点是净化器长的特别好看，一定要大力的推。我们做了一个抽样调研，结论是外形美观这件事情对于购买决策的影响排序倒数第三，也就是说，你觉得非常重要的卖点消费者未必也是这么想的，所以这就是视角的问题。
还有一个视角叫做乙方视角，同样的数据不同的分析师可能分析出来的结果完全不一样。
一个国外做燃油添加剂的品牌要进军中国市场，购买了第三方数据公司线上一段时间之内网上去聊燃油添加剂这个话题的声量大小。
纵轴是声量的大小，横轴是谈论添加剂的人开车公里数，很明显六千多是高点，说明应该针对第一年大保的新车车主猛推燃油添加剂，因为他们就是这样的一个诉求。
听起来逻辑没有什么问题，然而那些已经形成使用燃油添加剂习惯的老司机，他早已习惯性地经常购买，还**在网上讨论这个话题吗？不**，所以这个图根本没有用，它只记录讨论的人的情况，但是还有很多人没有讨论，所以如果要研究这个问题一定要再加入另外一组数据，就是销售数据。
心理学很著名的一组图叫“青蛙与河马”，同样的一个图只要转换视角90度，你**发现一个是青蛙，一个是马。
人群画像中左边这个圈是品牌想要表达的，右边这个圈是用户想要的，去探寻人群画像的目的是为了找到中间的那个交集，这也是可以双赢的一个前提。
用户从听说一个品牌到最后购买，或者是反复购买，然后分享给其他人的过程叫journey，这个过程中**有几个重要的结点：
然而，现在的营销环境特别复杂，我们经常发现一些诸如咪蒙一样的IP型KOL推了一个你没有听说过的产品，大家也并不知道中间发生了什么，然后就有人买了，整个的journey**被压缩到非常短，一瞬间完成，只是因为对KOL的热爱。
正是因为客户journey现在更加难以衡量、更加个性化，比较高效的方法是直接站在用户的视角去看这个问题，用数据还原每一个具体的用户之旅，了解有哪些关键节点，转化是怎样发生的，什么样的原因导致大家购买，然后重点发力。
帮助一个品牌去制定对的商业目标时，通常**通过这个五个点思考问题：
通过历史那么多的行为聚集了现在的用户，这些用户是谁？他们是怎么来的？我怎么样更好地黏住他？这个行业里边的市场容量能够卖给多少人？这些人对于这个品类的需求是什么？研究这些才能知道不管是做产品创新，还是做推广，有没有什么好的机**点。
在整个商业决策的过程中人群画像权重很高，而且它的应用场景也非常多。人群画像做好了就能知道渠道选择怎么做，知道内容的创意怎么做，甚至品牌升级应该怎么做，这些都能够有一些更加具象的答案。
很多人认为目标人群越多越好，其实恰恰相反，首先营销费用是有限的，其次今天我们面对过多的选择，用户在选择品牌时经常不是因为产品功能，而是情感的共鸣、价值观的共鸣，买的是背后身份的认同。
而且画像越窄的时候，话术**更有针对性。有限的营销费用也像鱼饵撒在鱼缸里一样，可以反复的撒。
做的不好的画像基本上分成三种，第一种是不花钱的，剩下两个都花钱的。
1、拍脑门型
觉得画像有用，但自认为特别了解产品，不需要花钱去做。简单粗暴的一句话就把这些人定了位，但其实不可能通过几个标签就能够了解这群人是什么样子的。
2、人物传记型
找到几个到几十个典型用户，采用白描手法刻画其典型生活，每个人生平都事无巨细。
然而要想客观地了解一群人，假如用抽样的方式，需要400份样本才能够客观的还原这群人部分的特征，所以首先样本要够多，其次样本要具有代表性。
3、事无巨细型
很多品牌花几十万去买一个很多纬度的所谓的人群画像，这个画像有时候甚至上百页，这个东西本身它是有意义的，但是对于品牌来说意义却是有限的。
现有用户等于目标用户吗？
之前帮某个高端美甲店做人群画像，她的现有用户是一些北京三十多岁的有钱女性，但我们看到线下的美甲店没有男性用户，对于那些对外在也有高要求的男性来说，他不**去线下美甲店，因为很尴尬，如果对他们推出了O2O，上门给他们做一个头发，顺便做一个指甲，他们当然愿意。所以针对这群人去推O2O的话其实转化率是非常高的。
现有人群跟目标人群往往不是一回事，现有人群只是整体用户中间的一个子集，但是目标人群到底在哪里？需要通过数据来帮助挖掘。
1、元数据
元定义人群的数据，比如：性别、年龄、居住地、婚姻状况……其属性是不变化或者很缓慢的变化。
2、行为数据
指特定人群可被记录的行为痕迹数据，比如：媒体接触行为、页面停留时间、社交行为、打车行为……
3、态度数据
指特定人群对特定现象或品牌的态度、人群自身的消费态度、价值观、人生观、事业观等数据，比如购买动机、商品满意度……
同样的行为，背后的原因一样吗？
同样1年内买了10只以上圣罗兰口红的人，有一种可能，因为在广告公司工作，周围的同事都化妆，这是我的刚需，但是没有太多钱，所以圣罗兰是我能够买得起的最便宜的一线品牌。第二种可能，因为喜欢吴亦凡、杨洋这种流量明星而产生的完全非理性跟随。
用户为什么**需要这个东西？买的时候有什么阻力？应用场景是什么？在这个场景里为了解决什么样的诉求……这些态度数据才是能够帮助导出营销决策最最重要的事，这也是我们在做人群画像中最需要还原、最难的部分。
好的画像**告诉我针对这群人，结合品牌的诉求，我应该做什么样的事情，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，这是最重要的一件事情。
这个叫3C九宫格模型，纵坐标原数据、行为数据和态度数据刚才已经讲了，横坐标是3C，品牌、品类和竞品。
1、品牌数据
首先看品牌现有用户的数据，按照商业目标在现有用户原数据、行为数据和态度数据中进行挑选。
2、品类数据
王老吉凉茶进军北方市场的时候，它的品牌在北方市场现有人群中是没有的，其竞品背后的人群也没有，它不知道应该跟谁竞争。
那么研究这个问题的时候需要找第二类品类数据即品类背后的原数据、行为数据和态度数据，也就是说要知道在北方市场大家喝饮料的习惯是什么？在什么样的应用场景喝？主流的饮料是哪些？人们在喝这些饮料的时候内心满不满意？有什么不满的地方？从中找到我的机**点，找到我的竞品是谁。
3、竞品数据
跟谁争抢用户，就要知道我的竞品的用户人群其行为共性是什么？他们有什么不满的？他们有什么特别满意的？我能不能去解决他们那些不满意的点？
人群画像3C九宫格这个模型看似简单，但把它用好是非常难的，这个背后需要大量的数据，不仅需要网上购买一些行为数据，还需要通过大数据结合小数据的方式，来去还原背后的态度数据。
人群画像很重要，但更重要的是背后的数据化思维方式，其实就是运用数据的手段去了解现象背后的规律到底是什么。虽然现在的市场环境很复杂，规律很难找，但是如果我们找到了性价比就**非常的高。
作者：王泽蕴，奥美公关数据分析总监
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