2.2 建立精准用户画像
2.2.1 什么是用户画像
用户画像又称用户角色，是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。
我们在建立用户画像时，通常需要给用户“贴标签”，也就是根据用户的身份、行为、认知等给用户贴标签。之后将标签进行归类后赋予各种属性，并代入场景进行简单描述，形成一个用户角色。这个角色可以是自然人，也可以是一个门店、一个企业等。
2.2.2 建立用户画像的意义
产品最终是需要给用户带来价值的，而用户需求是有差别的。比如有赞，为小店或个人开线上店铺，对于线下的零食店来说，它是一个很实用的工具，让消费者不出门即可在线下单，还能帮助商家通过朋友圈把货卖到全国各地；但对于大企业来说，则用途不大。又如钉钉，专门做企业的内部管理，包括考勤、绩效、流程等管理，对于大企业来说，是提高管理效率、节省管理成本很有效的工具，但对于夫妻店来说，则并不适宜。
没有明确的目标群体，产品可能朝夕令改，半路夭折；即使有了明确的目标群体，如果不做更细分的用户画像，也可能出现产品和用户的贴合度低、可用性差的情况，从而使公司利益受损。
总体来说，建立用户画像有以下好处。
（1）产品经理在设计时能找到确定的受众，明确受众在某个业务环节真实的痛点，有针对性地解决问题。
（2）产品经理对用户更有同理心，站在他们的角度设计产品，而不是靠自己的主观臆想。
（3）减少开发人员、设计人员等的质疑，降低内部不配合的风险。
（4）有助于销售人员在销售产品时找到准确的目标人群，做到精准销售。
2.2.3 B端和C端用户画像的区别
我们常见的是C端的用户画像，如图2-5所示。
图2-5 C端用户画像
这里描述了用户的角色特点，如年龄、身份、收入、地域；还有行为特点，如心理感受、个性。建立B端产品用户画像时也涉及这两个方面，但B端产品面对的是一个由很多人组成的集合体，这些人有不同的职能、工作任务，对产品的使用功能、频率、要求都是不一样的。
比如诊所里面有医生、药房人员和老板等。医生主要负责接诊，希望接诊页面简洁高效；药房人员主要负责发药、管理药品，希望能高效盘点、按批次发药；而老板最关心经营情况，需要准确的就诊人数、营业金额等。
所以，我们在建立这样的用户画像时不能简单地把一个角色拿出来，而要从诊所的经营理念、经营方式等方面把这些个体的共性提炼出来，作为一个用户画像。
B端和C端用户画像还有一个很大的区别：C端的用户画像大多能通过市面上的产品，采集大量的数据来归类、分析，然后人格化处理；但B端产品很难用数据直接勾勒出用户画像。对B端产品来说，最靠谱的方法是产品设计者多实际走访，和用户访谈，归纳出适合自己产品的用户画像。
2.2.4 四步构建B端用户画像
其实每个人都是用户画像大师，如你向别人介绍朋友时会说：她是一个大眼睛、高鼻梁、长头发的女孩，性格活泼、乐观、热情。这里面就包含了两种画像：一种是客观信息“长相”；另一种是主观信息“性格”。这两种画像可归纳为两方面：角色画像、行为画像。
上面提到我们建立用户画像时要先给用户“贴标签”，再将用户分类。那从角色和行为方面如何设置标签呢？
1.构建角色画像
我们可以从用户自身的属性出发，标记客观因素。下面以诊所为例来构建角色画像。
（1）诊所在什么城市？什么地段？
（2）诊所面积多大？是1层还是2层？
（3）主要经营科室是什么？是内科还是医美？
（4）员工数量有多少？医生、护士人数配比如何？
（5）日门诊量和客单价分别是多少？
（6）患者群体主要是儿童还是老人？
根据诊所的实际情况填入这些指标后，我们脑子里就能勾勒出角色大概的样子。比如这是一家位于杭州的诊所，坐落在小学、幼儿园附近，面积大概是200平方米，主要患者是儿童；诊所有4位医生、4位护士、1位前台和2位药师；平均每日看诊量约100个，客单价100元左右。
从这些情况来看，这是一家中等大小、偏专科的诊所，人员的配置和分工相对明确，营业收入处于不错的水平。那该诊所在不同的场景下可能会有怎样的行为呢？这些行为会产生什么需求呢？这是要分析的另外一个点。
2.构建行为画像
与上面收集信息分析的方式不同，这里我们主要通过观察用户的行为，来推测出用户的属性及偏好。继续以诊所为例来构建行为画像。
（1）主营收入是什么？是以传统卖药为主，还是以看诊的诊金收入为主？
（2）用户体验怎么样？是以患者为中心，就诊时为患者提供良好体验，诊后进行随访吗？
（3）市场营销有吗？会进行一些营销活动来获客吗？
（4）内部管理规范吗？是否有标准化的诊疗流程和医疗规范？
（5）经营理念如何？是否会关注诊所形象和品牌价值？
这时上面的诊所可能会变成这个样子，如图2-6所示。
图2-6 价值型诊所 来源：妈咪知道官网
这是一家价值型诊所。紧跟现代医学的理念，这家诊所主张少输液、少吃药，诊金是它的主要收入来源，一次门诊诊金为300～500元。医生看诊约20分钟，开药数量很少，没有输液。诊所以用户为中心，装修有趣，很吸引小朋友，还设有儿童游乐区。患者进门时前台会热情地接待，全程有护士耐心陪同和指引，诊后护士会随访，紧密跟踪患者病情。诊所会开展一些新型业务，会用周年庆等套餐活动引流，也会用会员积分等方式留客。诊所有一套自己的诊疗流程，医疗诊断很规范。诊所非常重视品牌塑造，有连锁化的趋势。
也可能出现另一种情况：这是一家很传统的诊所，看诊不用钱，药品是其主要收入，医生平均看诊时长3分钟。诊所不重视用户体验，就诊环节都是患者自助式的，诊后护士也不随访。诊所除了日常看诊，不开展新业务，也不做营销活动。诊所内有1～2位名医吸引患者，诊疗流程不大规范，医生有不同的习惯，诊所也不注重品牌建设。
通过上面的描述我们可以体会到，当用户只有角色画像的时候，他像雕像一样死板，我们也不知道他有什么需求；当他加上行为画像时，立刻就“活”了。我们仿佛身临其境，能理解他的所作所为，甚至能预测出他未来的行为，需求自然就“产生”了。
3.归类用户
当我们调研了一定数量的用户，给他们贴了角色和行为标签后，就需要把他们的共同点提炼出来，归为一类。用户归类有哪些好处呢？
（1）了解用户特性，知道这个功能是适合哪类用户的。
（2）将现有用户分类，了解目前用户的组成情况，合理安排功能优先级。
（3）遇到新用户时，把他归到已有类别中，减少沟通成本。
我们可以采用象限的方式来直观反映归类情况。比如以科室差异不大的诊所角色画像中的营业收入为横坐标，行为画像中的经营理念（如传统型、理念新）为纵坐标来构建诊所用户画像，如图2-7所示。
图2-7 科室差异不大的诊所用户画像
虽然角色画像和行为画像中有很多指标，但我们不能面面俱到地画出N维象限来归类用户。如何从中提取关键指标简化归类模型呢？我们可参考以下原则。
（1）我们从角色画像和行为画像中各选取一个指标。这是因为客观加主观通常会形成一个比较完整的画像。
（2）我们选取的指标用户差异度较大，能形成比较强烈的对比。
（3）我们选取的指标对用户的决策有较大的影响，对我们的产品设计有较大的影响。
用户的归类不是说哪类用户好坏与否，只是为了产品的设计，满足用户的不同需求。比如不同城市的不同患者，他们的需求是不一样的。
具体来说，第一象限里的诊所，高端诊所和连锁诊所，收费高，适合在大城市居住、不在乎价格、重视就诊体验的患者；第二象限里的诊所，有新型的理念，但还没运作好，适合一些在意价格又重视体验的患者；第三象限里的诊所，医疗水平和客户体验都比较一般，是一些小城市患者不得不选的；第四象限里的诊所，医生水平可以，但客户体验一般，适合普通的中小城市患者。
我们做这样分析的目的是更好地理解用户、挖掘需求，满足用户使用，但这样的划分还是比较抽象的，下面我们把形象具体化。
4.形象具体化
就像C端的人物画像一样，B端的画像我们也可以给它取个名字，配个画像，写上角色特点和行为特点，比如说将第一象限的高端诊所进行形象具体化，如图2-8所示。
图2-8 高端诊所画像
再比如将第四象限的传统型又营收高的诊所进行形象具体化，如图2-9所示。
图2-9 传统型又营收高的诊所画像
这样，用户画像就比上面的象限划分更形象生动。用户画像是基于真实的人物，是真实用户的抽象代表，但用户画像毕竟不是一个具体的人或群体，我们在进行产品设计时还是要注意用户画像和真实用户之间的差异点。
当真实用户发生改变时，我们的画像也要随之修正，以更符合用户特点。一个B端产品大概需要4～8种类型的用户画像。上述内容中我们将诊所分成四类，是基于科室间差异不大的情况。如果科室间差异很大，我们就要再细分画像。
2.2.5 检验用户画像合理性
建立了这些用户画像后，可能有人会问：这么划分合理吗？能代表所有用户吗？会不会以偏概全了？
对现有用户的覆盖完整度，我们可以这样来检验。
（1）第一步：按画像特点，对现有用户进行归类。
（2）第二步：归类完符合的用户后，检查一下是否还有无法划分的用户。
如果我们把现有用户归到了合理的画像中且没有剩余，那就覆盖全面了。如果出现一些无法划分的，我们就要考虑调整划分维度，增加用户画像，使画像更全面、完整，这样对我们的分析才更有帮助。
2.2.6 案例：新零售商家用户画像分析
新零售是线上与线下相结合的零售新模式，我们给商家提供线上商城和线下收银台两个产品，来覆盖它们的全场景。
1.用户画像构建
我们站在线上商城的角度，逐步给新零售商家构建用户画像。
（1）构建角色画像。除商家的位置、面积等客观因素外，商家还存在销售商品的品类异同，这些商品的属性导致其线下消费方式有很大的差异，比如专科诊所只能到店服务，餐饮外卖可以配送，这里我们把服务方式当作构建角色画像的重要指标。
（2）构建行为画像。不同品类商品的价值差异较大，同类型的商品也有不同等级，比如同样是餐饮，可以是五星级酒店，也可以是路边小摊。商品价值不同，消费者的消费习惯也不同，这些会影响商家的经营策略，这里我们把商品价值作为构建行为画像的重要指标。
（3）归类用户。我们以商家服务方式为横坐标、商品价值为纵坐标来归类新零售商家。如图2-10所示，第一象限是到店消费的高值商家，比如专科诊所、学习培训机构；第二象限是可配送且高值的商家，比如数码产品店、珠宝首饰店；第三象限是可配送但低值的商家，最常见的是餐饮（配送）、商超便利店（配送）；第四象限是到店但低值的商家，比如美容美发、餐饮（不配送）。
图2-10 新零售商家用户画像
（4）接下来需要将用户画像形象具体化，与前所述类似，此处不再赘述。简单地说，我们很容易在每个象限中找到一家典型商家作为代表。
2.对产品设计的影响
我们将用户清晰划分后，用户的需求也就能大致地预测到了，反映到产品设计上的信息如下。
（1）第一、四象限内的商品多为虚拟商品，商家无须具有进销存功能，因消费者是到店消费的，但这些商家需要具有预约功能。
（2）第二、三象限内的商品多为实体商品，商家需要具有进销存功能，还需要具有同城和快递两种配送方式。
（3）从营销层面来看，第三、四象限消费者消费频率高、客单价低，适合优惠券、秒杀等刺激下单的活动，第一、二象限消费者消费频率低、客单价高，适合拼团、砍价等拉新引流的活动。
当然，我们在产品设计过程中，不管是大功能的定位，还是功能细节的考虑，都可以从用户画像中选取典型代表，这样产品更符合用户预期。
B端产品技巧
构建精准的用户画像是我们进行产品调研和设计前的重要一步，重点提示如下。
（1）不同于C端产品的个体用户画像，B端产品的用户画像中包含了一个群体，我们要从整体的角度来对用户进行划分。
（2）我们可以从角色和行为两方面来梳理画像，然后将有重要影响的差异点提炼出来，构建完整的用户画像，并赋予具体形象，以便于理解。