作者：接地氣的陳老師

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有同學問：我們快消品部門老闆就想搞清楚我們的使用者畫像到底是什麼樣的。我們從基本特徵、購買行為、分店鋪購買行為、多店鋪交叉行為、訪問行為好幾個維度給個數據，可老闆還是覺得似乎沒解決問題。話說到底做使用者畫像有什麼用呢？到底要做到什麼程度？

答：其實真的就這麼點用處而已。因為對於快消品來說，使用者畫像有兩個核心問題解決不了：

1. 使用者態度。使用者腦袋上沒有開介面，所以插不了網線，獲取不到資料，無法得到使用者態度。鬼知道我點選這個頁面背後是因為什麼。
2. 競品行為。為什麼我點選了一個商品但是最後沒有買？完全有可能是因為我在另一個平臺看到了價格更便宜的同款。然額這個資訊怎麼收集呢？

可能有同學不服氣，說我花錢採集，重賞之下必有勇夫。然而，如果是花錢找使用者買，就會引發巨大的薅羊毛問題。如果是花錢從“大資料”公司買……年輕人，你這個想法相當危險啊！《深圳警方500警力橫掃“大資料”公司》的新聞了解一下。所以，相當多的B2C業務的使用者畫像都是在算概率（賭運氣），有一定概率使用者會流失、使用者會響應、使用者會持續購買……你要問具體原因是什麼，還真可能解釋不清楚。

有意思的是，B2B業務的使用者畫像，反而可以解決上邊兩個痛點。因為B2B業務的交易流程更長，銷售們會跑很多輪，跟客戶內部採購、需求部門建立私人關係。如果銷售們樂意且有能力的話，完全可以在把盞言歡的過程中瞭解到到底競品是哪些家，到底客戶的採購、需求、老闆是什麼態度。反而能更準確的把握使用者真實需求，做出精準預測。（當然，銷售們願意不願意把這個資訊貢獻給公司是另一個問題了，參見：

當然，還有另一個萬年不變的問題：業績是做出來的不是算出來的。使用者畫像打再多的標籤給使用者，做再多的預測，都是基於過往情況進行的。如果業務能打出一些騷操作，完全可以改變形式。特別是在快消品領域，使用者是很容易被教育和引導的。特別是在新媒體加持下，小網紅們帶帶貨，比分析啥都管用。

所以小結一下：使用者畫像的作用，不是分析的更深入，而是把一些成熟的分析結論固定化。不是說業務提了一嘴：“我們要做使用者畫像”使用者就乖乖的把姓甚名誰哪裡人家裡幾口人地裡幾頭牛都合盤脫出了。資料來源是非常有限的，如果沒有新的資料來源，使用者畫像在分析上的深度不會比普通的專題分析更深刻。但使用者畫像可以通過使用者標籤和演算法規則，把一些成熟的結論固定下來，這樣固定的做商品推薦、使用者挽留、補貨提醒、權益觸發，等等等，會比不做的時候有概率提升某個指標。

是滴，這又是一篇勸退文。不是陳老師看不起大資料技術，而是就很多公司的資料質量和資料豐富程度而言，也好意思在自己名字前邊加個“大”？？

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