用户画像：怎么用真实数据建立

很多用户画像最后成了贴在墙上、配着图库照片、没人看的海报。本文讲怎么用访谈和使用数据建立画像、要写什么、和分群有什么区别，并展示三个画像有了真实数字之后的样子。

什么是用户画像

用户画像（User Persona，也叫用户角色）是对某一类用户简短而具体的描述：他们想完成什么、被什么卡住、在你的产品里怎么做。它来自调研、访谈和使用数据，让团队在做设计和营销决定时，心里有一个具体的人，而不是笼统的「用户」。

画像是证据的总结。没有证据支撑，它只是配了张图库照片的猜测。

画像和分群

分群是用数据规则圈出来的一群人：「最近 90 天创建、使用专业版的账户」。画像解释的是一群人：目标、处境、烦恼。好的画像能对应到可以衡量的分群，这样你能确认它确实存在、有多大。见用户分群示例。

要写哪些内容

下表列出值得写的内容，以及可以省略的内容。

不会影响任何决定的字段，就别写。

用真实数据建立画像

1. 从访谈开始。 和新注册的用户、老客户各聊一些，共 10–15 次。问他们上一次做你的产品所帮忙的那件事时，是怎么做的。
2. 在目标和处境里找规律，而不是在人口属性里找：团队多大、还有谁参与、之前用的是什么。
3. 起草两到四个画像。 再多就没人记得住。
4. 给每个画像找一个能衡量的信号，比如公司规模、套餐、网站数量，或注册后先做的那件事。
5. 用使用数据核对。 每个画像对应多少账户？行为有没有差别？
6. 每个画像写在一页纸上，并把数字写上去。

一个例子：三个画像，用数据核对

一个网站统计产品根据 14 次访谈起草了三个画像，再按各自的信号给一个季度里的 1,200 个试用账户打标签（示例数字）：

数据改变了原来的判断。独立创业者人数最多，付费比例却最低。代理机构人数最少，转化率却是三组里最高的，尽管头一周激活得慢一些，因为要给好几个客户网站做设置。这说明代理机构需要的是另一条引导路径，而不是更快的那条。

常见误区

• 编造细节。 爱好和喜欢的品牌很少会改变产品决定。
• 只按人口属性划分。 年龄和职位的预测力，不如目标和处境。
• 画像太多。 大多数产品两到四个就够了。
• 从不更新。 每个季度核对一次数字；各群体会变大或变小。
• 没人用的画像。 在需求文档和路线图里点名用到它，否则就撤掉。

在 TapCub 里让画像保持更新

把每个画像的信号变成一个分群，放在 全端分析 › 用户 › 分群与标签，比如「每账户网站数 ≥ 3」，或者从服务端写入的套餐属性。分群每天重算，你能看到每个画像的规模变化，并把它们的漏斗和留存并排对比。B2B 产品可以用 全端分析 › 用户 › 账户，按公司而不是按人看行为。画像怎么用在调研里，另见产品探索。

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