用戶是一款產(chǎn)品的最核心的元素，認(rèn)知用戶可以幫助我們更好的理解用戶的需求，而用戶分析就是我們用來認(rèn)知用戶的一款常用的工具。

那么用戶分析到底是怎么用呢？可以大概總結(jié)為3點：

• 通過用戶特征分析，來認(rèn)知存量用戶，從而判斷產(chǎn)品應(yīng)該往哪個方向發(fā)展

• 通過個體特征反推群體特征，尋找潛在的用戶群

• 通過用戶群體的不同，可以制定不同的產(chǎn)品策略和運營策略

我們用一個案例來試著理解一下：

場景一：

A產(chǎn)品是一款知識付費類產(chǎn)品，上線一段時間后，平臺已經(jīng)有了一定量的穩(wěn)定用戶。這個時候，產(chǎn)品經(jīng)理有一個想法：我們要不要增加“高客單價的咨詢服務(wù)”，將我們的用戶定位到高凈值用戶，來提升我們的營收？

這個想法很正常，市場上很多知識付費類的產(chǎn)品都采用的這種方式去提升自己商業(yè)能力，那么針對我們這款產(chǎn)品，我們該如何驗證這個方案可不可行呢？

我們先來看看用戶數(shù)據(jù)表現(xiàn)：

• 90%以上的用戶付費金額小于100；

• 95%以上的用戶沒有對某一垂直領(lǐng)域知識重復(fù)付費。

僅從現(xiàn)有數(shù)據(jù)，可能有一個模糊的認(rèn)知，好像絕大部分的用戶是沒有高消費需求的。那么真實情況是這樣嗎？我們需要通過用戶調(diào)研進一步的去驗證。

驗證方法：用戶調(diào)研、數(shù)據(jù)分析等，通過用戶調(diào)研，我們大概可以判斷：

核心用戶群體是三年以內(nèi)的職場新人，付費能力有限。核心需求為拓寬知識面，而不是深入學(xué)習(xí)某個垂直領(lǐng)域。

所以，我們可以得出一個大概的結(jié)論：僅從用戶特征來看，增加“高客單價的咨詢服務(wù)”好像不太行。

所以，基于當(dāng)前用戶群體背景下，我們應(yīng)該判斷的是，存量用戶喜歡哪些功能/服務(wù)以及還有哪些需求還未被滿足，而不是我們應(yīng)該提供什么新的功能/服務(wù)來吸引新的用戶。

場景二：

如果老板堅持要做高客單價的咨詢服務(wù)，我們應(yīng)該怎么辦？

這個時候呢，我們首先找到我們的目標(biāo)用戶，是誰，在哪?

我們假設(shè)接受這個服務(wù)的是：3-5年職場中層人群

那么我們需要找到這部分人，來獲取他們的用戶畫像。然后進一步找到找到與假設(shè)類似的人，做用戶調(diào)研，去挖掘他們的用戶特征，總結(jié)他們的特征。通過用戶調(diào)研，進一步我們可以得到結(jié)論，高客單價的咨詢服務(wù)的核心用戶群體特征是：3-5年職場中層人群、中產(chǎn)階級群體、一線城市高新技術(shù)行業(yè)從業(yè)者居多，收入較高。那么，有了這些特征，我們就可以做后續(xù)動作：制定咨詢服務(wù)定位、咨詢師的背景。。等等

這就是通過個體特征反推群體特征，尋找潛在的用戶群

場景三：

高客單價的咨詢服務(wù)上線后，數(shù)據(jù)表現(xiàn)一般，需要研究哪些優(yōu)化的地方？

經(jīng)過現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析，我們發(fā)現(xiàn)，目前的咨詢服務(wù)比較單一，大多都是對職業(yè)發(fā)展的咨詢。那么我們就要針對這一部分用戶進行分析，發(fā)現(xiàn)有50%的用戶都是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從業(yè)者，30%是金融行業(yè)從業(yè)者，剩下20%是其他行業(yè)。

那我們可以嘗試把這類群體進行分群，互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者、金融從業(yè)者、其他。針對三類用戶分別提供更具垂直向的咨詢服務(wù)。最終我們發(fā)現(xiàn)咨詢產(chǎn)品垂直化后，購買率上升。當(dāng)然，之后我們?nèi)绻暇€了更適合某類人群的產(chǎn)品，也能夠做到定向推送。這樣，就可以通過用戶群體的不同，可以制定不同的產(chǎn)品策略和運營策略。

大概通過三個簡單的案例場景，跟大家聊一下產(chǎn)品經(jīng)理在做用戶分析時，常見的使用場景。

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