很多人听到用户画像分析，本能地开始搬出数据库里的用户标签，开始在报告里码：
至于为什么要这些数据，压根没考虑过，让人一头雾水。用户画像作为一个基础数据体系，并不具备分析功能。单纯的罗列用户标签或者拆解用户指标，起不到什么作用。
想要做好用户画像分析，还要一步步来分析。
01 从用户的角度思考用户画像分析，本质上就是从用户的角度思考问题。举个例子：某新上市的产品销售未达预期，我们分别从产品管理的角度和用户角度来思考，如图所示。
简单列出用户指标如年龄、性别、地域，购买率等，是没有任何用处用户画像只是一个分析工具，我们需要预先考虑，实际问题是什么，然后把问题转化为与用户有关的问题，才能能进行用户画像分析要注意的是，从用户的角度思考，需要从若干用户群体、若干用户行为分析。
上述例子中，至少要和三个用户群体（潜在用户、流失用户、存量用户）有关，并涉及到用户态度、信息接收、购买流程、使用体验等多方面因此我们需要理清楚分析线索和分析逻辑，找到相应的数据02 从宏观上验证假设转化完问题后，从宏观上对检验假设是非常重要，能够有效规避无限拆解的错误。
如果大方向不成立，细节更不用看了对于新产品卖不动，我们可以简单进行验证，如图所示。
因此，我们需要先从大方向进行检验，过程中有效缩小范围，检验范围越小，用户分析越精确当数据不足时，检验范围越小，越能集中力量收集数据，从而改善数据质量，做出有效分析用户的分类维度有千百种，如果进行筛选、拆解对比，则存在差异，最后完全读不懂数据，所以需要在拆解前聚焦假设。
03 逻辑分析构建基于已验证的结论，我们需要构建更精细的分析逻辑实际就是把宏观问题，聚焦为一个个问题举个例子：某具体场景下，已确定产品受竞品影响，聚焦为一个个问题·什么是目标用户的需求？·目标用户的竞品体验怎样？触动了哪些痛点？。
·目标用户的本品体验怎样？哪些差距是致命伤？·竞品和本品在硬功能，软宣传分别是怎样？这四个问题，可以通过对用户需求与行为的深入挖掘得到答案要注意的是，这些问题的分析需要大量用户态度、潜在和竞品用户的研究，单靠内部数据不能完成，需要进行外部调研。
04 用户数据采集在上一步我们已经看到，用户画像分析如果真的想深入用户，就得依赖多种数据来源很有可能是内外部数据双管齐下的考虑到内部数据可能采集不全，外部数据存在抽样误差问题，在使用数据上就得有取舍，有重点。
这也是为什么一直强调逐步验证，缩小假设的原因，聚焦问题有助于数据采集。
无论是做市场调研或是数据分析，用户画像的定义、做法、输出产物都不同在技术支撑下，大家对系统采集数据的利用度越来越高，我们也要不断丰富内部数据05 结论分析做好以上几步，最后分析结论就完全不费力气想做好分析，还是需要多学习，操练分析逻辑。
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