品牌建设中，精准的用户画像往往被忽视，而这恰恰是营销成败的关键。本文通过真实案例分析，揭示盲目投放的致命陷阱，并给出从数据收集到SPSS分析的全套方法论，教你如何用科学方法锁定真正的目标用户群体，避免无效营销的巨额浪费。

作为品牌创始人，如果不知道产品受众长啥样，就像浪浪山小妖怪里的设计师一样，只能凭感觉做决策。

我见过一个美妆品牌，每个月光在小红书上种草就花了8万多块钱，结果一年下来发私信主动联系的访客却不超过5个。

当我给品牌做诊断分析后，才发现问题出在：公司上下居然没有一个人知道产品的目标用户是谁，认为只要给钱就卖，人人都是产品的用户。因为不知道目标用户是谁，所以自然不会想到在哪里能找到目标用户，以什么样的方式能说服目标用户买单。

可能有人不以为然，那么他就不会理解：为什么卖咖啡的瑞幸要花重金成立一家数据应用公司——瑞幸咖啡信息技术（厦门）有限公司，认缴金额1.3亿元，是所有子公司之最？为什么阿里巴巴要竞购星巴克的中国股权，难道卖咖啡真的很赚钱？却不知道星巴克还有700万付费会员用户。

话说回来，我又是如何帮品牌刻画目标用户的画像？

先说一个容易上手的偷懒方法，很多人都知道，就是看BCG波士顿、埃森哲、尼尔森、艾瑞等咨询公司出的市场分析和消费研究报告，半天时间就能拿到一份非常精致的用户画像。

然而，当我们按这份用户画像上的标签/关键词去投广告、找用户时，可能会得到这样一种结果：那些目标用户对产品并不感兴趣，更不会为之买单。

原因是这些数据不具代表性，不能代表具体产品的真实用户特征。

为了避免有人抬扛，我有必要说明一下数据分析师的职业操守：数据搜集和统计分析所付出的成本不应超出（＜）利用这些信息制定一个好决策所得到的收益，否则就是小题大做。大白话就是，如果一份用户画像能帮客户多赚10万块钱，但做这份用户画像却要花客户11万块钱，那么这份用户画像真没必要按照我说的严谨方式来做。

1、抽样方案：把咨询公司的研究报告当作参考文献，综合各家分析维度做成一份用户特征表单，表单里的每个维度都是可能影响目标用户做出购买行为的因素。虽然还不确定这些因素是否真的会影响目标用户的购买行为，但还是要尽量做得全面、细致一些，比如销量还可以再单独列项。如果最后验证不相关，还可以剔除，就怕样本不够，又要返工补充调研数据。

注：为了方便后续使用SPSS软件分析样本数据，特意对数据信息做了分类——名义型数据没有高低之分，如性别、民族；有序型数据有高低之分，但没有可比性，差距不能说明有现实意义，因为取值大小可人为规定，如学历、等级、排名；标度型数据既有高低之分，也有可比性，如温度、身高、体重。

2、数据来源：（A）回想买过/用过产品的用户有什么特征：性别、年龄、所在城市、文化程度、收入水平……（B）如果你的产品一单也没卖出去，那么可以先去观察同类产品、替代品、互补品的客户，比如你要卖猪脚饭，可以先去同行的店面踩点，看看那些顾客都是来自哪里，一个人来还是结伴而行，那些经常吃快餐的人都有什么特点，从事何种职业……（C）把自己当作目标用户，亲自体验购物过程，或者回顾自己购买同类产品的经历，想想当时自己是在什么处境下做出的购买决定，在网上下单还是到店消费，有没有先买折扣券/办会员卡……

3、样本校验：做完数据收集和量化处理后，我会扪心自问两个问题，一个是样品量够不够，能否说明销售现状？这类问题可以通过SPSS功效分析来解决——分析/功效分析/平均值/单因素ANOVA检验/填写参数，运行后就会得到每组最少需要多少个样本。如果实际每组数量≥计算值，那么样本量充足；如果实际每组数量＜计算值，那么样本量不足。

另一个问题是样本是否具有代表性，能否代表所有目标用户的特征？假如样本“歪”了，抽到的样本全是极端用户。还有，人为定义的分组是否具有真实性，客观上确实存在差异？比如消费行为相同的两个人，只是因为年龄不同，就被分到了不同的小组。这类问题可以使用SPSS单因素ANOVA检验功能来解决——分析/贝叶斯统计信息/单因素ANOVA检验/填写参数（勾选估算Bayes因子，默认先验运行；只有手握大量历史经验数据时，再自定义先验分布），运行后就会得到BF10、后验概率P、95%可信区间。如果BF₁₀＞3，差异存在概率≥0.8，95%可信区间[x,y]不包括0，那么可以说明分组合理，同时侧面证明抽样正常，样本具有代表性。

4、特征筛选：既然存在样本量不足的情况，那么肯定也会存在样本量冗余的情况，这种情况体现在两个方面。一方面是样本变量和目标不相关，比如用户性别并不影响产品销量。这时，使用SPSS软件可以批量诊断样本的相关性——分析/贝叶斯统计信息/皮尔逊相关性。

另一方面是样本变量之间存在多重共线性干扰，比如可支配收入正向拉动产品销量（相关系数=0.58），价格敏感度负向抑制产品销量（相关系数=-0.49）。由于二者存在内在关联——可支配收入越低，用户对价格越敏感，若将两个变量同时纳入销量回归模型，二者各自对销量的影响会被削弱。所以，判断样本是否存在共线性非常有必要，而且是必须要做，决定了不相关变量的去留。而决策依据就是看方差膨胀因子VIF，使用SPSS软件可以快速算出——分析/回归/线性/填写参数/统计量（勾选共线性诊断）。

做完数据分析所有前置工作，接下来就可以开展经常被拿出来讨论、容易被看见的模型搭建——用户分类、寻找最大影响因子、行为归因、做销售预测等。

结束语：

每一次决策的成功绝非机缘巧合，而是蓄谋已久，只是筹划经过不被外人看见和理解罢了。所以，当你做事不敷衍、不心存侥幸，期间肯定会被人说不值得，但不要认为自己做错了。