數據分析師的使命有兩個：
第一是幫助品牌做出決策判斷，也就是精準地定位決策；
第二是提高效率，對于品牌來說錢永遠是有限的，怎樣才能更高效？這是我們努力的方向。
一、為什么要做人群畫像？
在營銷領域也是同理，經常甲方認為好的產品賣點，消費者根本不買賬，甲方視角和消費者視角其實是兩個視角。我們如果不能知道消費者視角的話，效率就會低。
競品其實并不只是競爭對手、同行，而是我跟誰爭搶用戶，誰就是我的競品，它甚至不一定跟我是同一個品類的。
跟大家說什么叫甲方視角，什么叫消費者視角，還有一個視角叫做乙方視角，像奧美就是乙方視角，服務甲方的數據公司也是乙方視角。
經常有人會抱怨，“你們天天說大數據很棒很厲害，但數據真的是不是那么厲害？是不是數據說的都對？”不是的，因為術語是死的，用數據的人才是關鍵。同樣的數據，不同的分析師可能分析出來的結果完全不一樣。
所以如果我們要研究這個問題，一定需要再加入另外一組數據，就是銷售數據，但是這里面沒有銷售數據。
所以有的時候作為乙方的人，我們已經看到手里有很多數據了，也能夠得出來一個因果關系，但是這個答案不對，我們需要想得更加全面一點，尤其是站在消費者的視角想一想還有沒有重要的前提條件沒有被考慮到。
這個是我希望今天給大家分享的第一個方法，非常的簡單。
如果左邊這個圈是品牌想要表達的，右邊這個圈是用戶想要的，我們去探尋人群畫像的目的是為了找到中間的那個交集。我希望找到既是你想要的，這也是我們可以雙贏的一個前提。
我們為什么要做人群畫像的第二個原因，是現在的營銷環境特別復雜。
這是我們很熟悉的“用戶之旅”的樣子，用戶是一步一步從知道品牌，到產生興趣，到開始形成購買的愿望，于是去調查研究，到購買，到分享甚至是重復購買。
但是現在，由于很多IP類KOL的存在，比如咪蒙，或者是一些流量型明星的關系，有的時候“用戶之旅”是長這個樣子的：
你不知道中間的那些步驟哪里去了，購買決策在瞬間完成了。
也就是說，現在的“用戶之旅”更加個性化，我們不能按照以前的經驗來想當然的為品牌制定用戶之旅，我們需要站在用戶的角度，每一次有需要的時候，都重新還原“用戶之旅”。
第三，我們要做用戶畫像的原因，是因為我們在做重要的商業決策、營銷決策的過程中，畫像是權重非常高的一件事。
我們為品牌定位商業企圖心的時候，是通過五個角度來綜合分析問題，這五個角度分別是：品牌、品類、競品、目標消費者和觸達渠道。
品牌，我需要先去梳理品牌自身的資產，我要知道我是誰，我有什么樣的背景，我有什么的技術是別人沒有的，我有什么差異化的特點，我現有的用戶是什么樣的。
品類，要把品牌放在整個行業的環境里，去看這個行業現在有多少人、市場容量有多少，政策對這個行業的支持怎么樣，它現在的趨勢發展如何，行業里面主要構成是誰。
競品，看我的競爭對手是誰，未來跟誰爭搶用戶。我們有什么不同，差異在哪里，我的優勢是什么。
目標消費人群，品牌面對的目標消費人群是誰？我的品牌之所以存在，成為現在的品牌，我通過歷史那么多的行為聚集了現在的用戶，這些用戶是誰？他們是怎么來的？我怎么樣更好的黏住他？還有哪些人是我應該下一步努力贏得的？
觸達渠道，去哪里找到這些人。
大家發現沒有，其實這五個分類里面，我每一個的背后其實都會有人群畫像的身影在。
二、為什么有的畫像又貴又無用？
這是第一個誤區，很多人認為我的目標人群越多越好。恰恰相反，為什么呢？
因為我們所有的品牌就算是BAT，營銷費用肯定是有限的，如果面對的人群是全人類的話，這點錢在現在整個信息爆炸的年代，就如同在大海里邊撒了一把胡椒面，沒有聽到什么聲響。
今天我們面對的不是過少的選擇，而是過多的選擇，所以對于每個用戶來說，他在選擇品牌的時候是不是只愿意購買功能？不是，他經常不是為了購買功能，他在購買功能的同時還要買的是情感的共鳴、身份的認同，有的時候甚至還跟價值觀有關。
比如，明明用的皮子可能都是同一頭牛身上的皮子，為什么愛馬仕就能賣二十萬，淘寶的小店就賣500塊。明明是同樣的皮子，為什么？大家為什么還要花這么多錢去買奢侈品，買的到底是什么？
其實買的是背后身份的認同，我要展示我是誰，我買的東西不單純買這個功能，我還為了顯示這是我的東西，所以“我”在這個事情中顯得非常重要。
如果你的產品適合全人類，那么所有人都會覺得這個產品不是那么適合我的。
第三個重點，當你的畫像越窄的時候，你會發現你的話術更加的有針對性，他會覺得你是給我做的，而不是給所有人做。
當你的人群越窄，渠道就越窄，所以你有限的營銷費用像魚餌撒在魚缸里，可以反復地撒。
第二個誤區，很多人做畫像也花了錢，但是他做得不好，為什么？
你會發現這些人其實并沒有慎重思考就開始花錢了，可以說他們是為了數據而數據的。像這樣的情況我們用另外一條邏輯來看，做得不好的畫像基本上分成三種，第一種是不花錢的，剩下兩個都是花錢的。
第一種叫拍腦門型。“我覺得畫像有用，但是我不需要花錢去做，我特別了解我的產品，所以我就告訴你，我是這個品牌的CEO，我還能不知道我的用戶是誰嗎？我的用戶就是一線城市二十多歲的男性。”我們經常看到這樣的話。
現有用戶是不是等于目標用戶？
很多品牌會認為足夠了解自己的用戶，雖然它簡單粗暴的一句話就把這些人定了位，但其實我們不可能通過幾個標簽就能夠了解這群人是什么樣子。
第二種，他們在做畫像的時候就花錢了，他們做的畫像上邊這個樣子，我把它叫做人物傳記型。
這是怎么做的呢？常常是這樣的，品牌從自己的用戶庫里，找出大概三五十個典型用戶，然后約過來做一對一的訪談，每個人都詳細記錄下來，做出來很大的一個ppt。
這個東西完全沒有用，為什么？
說一個很基礎的統計學上面的概念，如果我希望客觀了解一群人，假如用抽樣的方式，我隨機抽樣的樣本數至少需要在400左右，就算這樣也是有誤差的。
這三五十人是怎么選出來的？肯定不是隨機選出來的，第二它的樣本絕對是不夠的，而且問的這些問題他答的就是真話嗎？也不一定。
這些數據也沒有什么用，因為它首先前提都不滿足，它不是隨機抽樣，它的樣本也不夠多。
第三個類型更加有點欺騙性，事無巨細型。
這些品牌不管具不具有大數據能力，它至少擁有真實的用戶的行為數據，比如滴滴打車、新浪微博、百度，它能夠記錄下很多真實的行為數據，這些數據非常有用。
這些數據公司提供的數據基本上全部都是行為數據，所謂的行為數據是指“我所有可以被記錄下來行為軌跡的數據。
我們想一想這些大量的可以提供數據的公司，能夠提供的是不是主要行為數據？
我當然也可以通過行為數據背后能看到一些元數據，什么叫元數據？就是定義數據的數據。
元數據它的屬性是不變化或者很緩慢地變化，比如我的性別基本上不會變化，我的長駐城市不會變化，我的年齡每年只長一歲，所有這些數據構成了我是我，定義數據的數據這叫元數據。
行為數據是不是重要？它是很重要，但是我們不能只是根據行為數據來得出答案，更重要的其實是背后的態度數據，我為什么會需要這個東西？我希望解決什么問題？我在買的時候有什么阻力阻止我買？我有什么擔心或不滿？
這些態度數據才是能夠幫助我導出營銷決策最重要的事，這也是我們在做人群畫像中最難也最重要的、需要還原的部分，也就是態度數據的部分。
三、做畫像的正確方式應該是怎樣的？
畫像應該是解決方案，而不是只是簡單數據的羅列，這是半成品。
這個叫3C九宮格模型，縱坐標：元數據、行為數據和態度數據，橫坐標是3C，即品牌、品類和競品。
所以，使用這個工具的時候，我們首先要先看現有品牌現有用戶的數據。現有用戶元數據、行為數據和態度數據，這些數據也有很多，這些數據也有很多我怎么挑？
我是按照我的商業目標或者最需要解決的商業問題，這樣的方向來挑的，為了解決這個商業目標我應該去找哪些數據？
第二步我要看品類人群的元數據、行為數據和態度數據，尋找機會點。
舉個例子，比如我們想一下涼茶當時進軍北方市場的情況。
涼茶在北方沒有什么人喝，都是南方人喝。當時王老吉涼茶在進軍北方市場的時候，你會發現它的品牌的北方市場的現有人群是沒有的，它的競品背后的人群也沒有，為什么？
因為它不知道它應該跟誰競爭，到底應該說服這些人去放下他們手中的碳酸飲料涼茶，還是放下啤酒喝涼茶？王老吉是不知道的。用戶也不知道，因為北方用戶當時都沒有喝到王老吉的涼茶呢。
那么研究這個問題的時，我需要找的是第二類品類數據，也就是說我要知道在北方市場大家喝飲料的習慣是什么？大家會在什么樣的應用場景喝？主流的飲料是哪些？他們在喝這些飲料的時候內心滿不滿意？
他們覺得有什么不滿的地方？從中找到我的機會點，找到我的競品是誰。所以第二是品類背后的原數據、行為數據和態度數據。
最后一個部分就是競品。
我要跟誰爭搶用戶？我要知道我的競品用戶的人群，他們的行為共性是什么？他們有什么不滿的？他們有什么特別滿意的？跟我相比我能不能去解決他們哪些不滿意的點？
這是人群畫像3C九宮格，別看這個模型很簡單，但是把它用好是非常難的。
這個背后需要的數據，既需要我們用到一些平臺或機構提供的用戶數據，也需要我們傳統的調研的方式，定量定性調研等等的方式來去還原背后的態度數據。
最后想分享一個觀點：我認為，在目前這個時代，數據化思維是每一個營銷人都應該具備的素質。
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文章來源筆記俠《新商業進化論》，25位智囊天團助你掌舵未來！
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