如何精准定位目标人群

目标人群定位不是几个关键词的集合，更多的是需要从需求入手...



PS：

1、这是一篇测试原创和留言功能的文章

2、这篇文章是初稿，有很多的bug

3、排版很粗糙

4、欢迎评论

我们经常听到一句话 : 找对人，说对话。从市场营销的角度来看，就是把合适的信息，传递给对的人。大家都知道娱乐圈存在潜规则，这种事情往往发生在制片人、导演和演员之间，不过很多人不知道，制片人其实是分总制片和执行制片人的。

总制片人：一部电影或者电视剧的最高负责人（包括融资、找导演、建组、推荐演员）

执行制片人：制片人的工作相当繁琐及复杂，有时一些工作繁多的制片人（比如他同时制作了两到三部影片），于是他就必须要有一个助手（副制片人），帮助总制片分担工作，为了表彰其的工作，便有了这样一个称谓：执行制片人

总导演：导演的职责包括组织摄制组，对各成员的工作进行分配，拟定拍摄方案，寻找剧本角色需要的演员等等



我们可以看到，总制片人和执行制片人有很多工作是重合的，而导演和总制片的工作也有一部分是重合的，总制片人一般很少去片场，演员接触总制片的机就会很少；导演呢，哪个角色要用哪个演员，他是除了制片人之外最有发言权的人，而且他跟演员走的最近。但是，如果你是一个小角色，你很难去接近一个大导演跟他说上话，这个时候就会有人找到执行制片人，他们有了口头契约，我让你睡一晚，你让导演把某某角色然我来演（我觉得这是“睡服”这个词的来源）。但是实际上有很多执行制片人是没有选择演员这个权利的，或者说他的话在导演和总制片人那里起不到决定性作用，所以很多演员是赔了夫人又折兵，被人睡了还不事儿却没办了。

通过上面的例子只是想说明找对人，谁对话的重要性，不仅生活中如此，在工作中，很多企业花了很多人力物力、资金去做推广，却达不到预想的效果，有一种可能就是没有找到对的人，当然，推广效果还跟产品、渠道、方式、场景等因素有关，但找对人同样是很重要的一步。下面我就给大家分享定位目标用户的一些思路。

首先，我们要明白定位目标人群的目的，在推拉看来，定位目标人群就是为了能够点对点的精准狙击用户，以此达到推广效率最大化、用户质量最大化的目的，面对不同的产品有不同的做法，但是归纳起来是有共性的，下面我来一一列举：

一、明确产品定位

二、目标人群画像

三、分析人群需求

一、明确产品定位

我还是用智能服装匹配来举例子，这个产品的定位是：帮助不会正确选择衣服的人找到适合自己的衣服。这个产品大概是这样的：用户在APP上传自己的个人信息，包括正面照、大头照、身高体重等等信息，系统会根据你的体型和五官、肤色等信息判断出你属于哪一种风格，然后再和后台数据库里已经分好类的衣服进行匹配，你是戏剧风格的人，我就给你推荐戏剧型的服装给你，你是浪漫性风格的人，我就给你推荐浪漫风格的衣服。

下面我们来分析这个需求定位：帮助不会正确选择衣服的人找到适合自己的衣服。本质上是帮用户降低了选择成本，提高了用户的决策效率。因为你只需要上传你的个人信息，以后你在这个APP里看到的衣服就都是适合你的。你不用再去网上商城或者线下店拼命的淘，找了半天却只买了一件衣服，这样太浪费时间和精力，而且，很可能买回来后发现自己根本hold不住这种风格的衣服，以至于穿了一次就不穿了，这不是浪费钱么。所以如果有个人可以在我准备买衣服的时候，告诉我该买什么样的，那简直太完美了，嗯，是的，简直太完美了，这个APP简直就是我的私人形象管家。（理论上是很完美的）

二、目标人群画像

我们继续分析一下：给你推荐合适的衣服这个需求，其实是有个假想的前提，那就是我觉得你正需要买衣服，但是不知道买什么样的才适合自己，所以我的这个APP就是用来满足你不知道怎么买的需求。

但是

但是

但是

对于女性而言，往往她在买这件衣服并不是她原来就打算买，而可能是在逛街逛淘宝的时候恰好看到了，发现它真的很好看，不管是从款式、颜色，还是从质地、图案上来说，它都是我喜欢的类型，所以我就买了，其实我来逛的本意不是要买它，所以这个东西到底适不适合我，我根本没有考虑过，我需不需要它也不重要，我喜欢才是重要的，买完了我开心，看着待收货我就满心的期待。而男人呢，大多数男性的购物过程是理性的，我只买我需要的，我只买适合我的，你告诉我哪个适合我，我就会买单。通过分析我们知道，男性同胞们可能更加需要这个产品，但是还不能就这么下定论说目标群体就是男性，我们还需要数据支撑。







（数据来自百度搜索指数），从图中我们很容易看出，搜索“服装搭配、穿衣搭配技巧、穿衣助手”的人中，在性别比例这一块，男性对形象等关键词的搜索量在60%左右，也就是说，男性比女性更需要形象指导，这个数据说明的问题和上面需求分析的结果不谋而合。

我们继续看图，20-39岁之间的人群比例超过了70%以上，也就是说最需要形象指导的人群，年龄段在20-39岁之间；





从上面2张图可以看出，沿海、发达地区的人群，对形象的在意程度明显高于欠发达地区。并且数据已经精确到了省市。

用户属性

1、性别比例：男女6:4

2、年龄段：20-39

3、地域：沿海、发达地区

经过一番分析我们发现其实得出的结果并不是很精准，也不足够去进行用户属性分析。获取用户数据的方式很多，受限于时间等原因，我没法逐个去给大家分析，所以我会在文章结尾的时候总结一些分析用户的方式。

三、分析人群需求
我经常把运营工作比作谈恋爱，因为它们真的有很多相通之处，我们在进行目标人群画像的时候，其实就等于在了解你心仪姑娘的基本信息，但是这还不够，你还需要了解她的兴趣爱好，忌口、生日等等越多越好，因为只有越了解妹子，你才有话题可聊，有殷勤可献。我们在了解用户的过程中也是一样，知道了基本信息后我们就要去了解用户的行为偏好。

我们先从性别看起，举例：

京东首页展示图







聚美优品首页展示图







我们仔细看京东和聚美首页展示页

京东首页的上方、左边、右边全都是商品分类列表

聚美首页除了上方有一个分类列表外，其他的地方全都是呈瀑布流分布的商品展示

为什么同样是电商网站，却有不同的展示形式呢？其实这是由网站的用户结构来决定的，在写这篇文章之前我咨询过一个数据分析师的朋友，他告诉我：网购用户的男女比例一般是男：女—5.5:4.5，京东的男女比例会比这个更高。很好理解，因为京东是做3C数码产品起家，而3C产品的买主男性肯定比女性多，而且京东的3C产品是自营产品，快递都是次日达，种子用户基因和产品属性必然会导致男性用户比女性用户多。聚美优品的用户群体就不用说了，肯定大部分是女性。

但是为什么因为用户结构不同就设置不一样的展示形式呢？这是因为男人一般都是比较理性的，购物的时候，目的很明确，比如我要买个剃须刀，飞科的牌子，那么我就会到京东根据商品分类列表找到剃须刀，找到飞科的牌子，了不起看看款式比比价，然后就买了。男人喜欢做决策，我需要、适合我，我就买。所以能够高效的购买到我想要的商品，就满足了男性的这个需求，因为通过分类列表查找，可以快速的找到他需要购买的商品，选择成本很低，决策效率很高。

但是女性不一样，她们更喜欢逛，她们逛街逛淘宝是真的在淘宝，不是说没有目的性，而是目的性没有男性那么强，可能我逛淘宝就是想看看有没有我喜欢的商品，有没有打折的商品，如果遇见喜欢的我就买了，所以你看，聚美的展示页没有过多的分类查找按钮，有的就是商品展示的海洋，我这里很多商品，你忙忙逛吧，聚美要做的就是要让女性用户来逛，不断的添加购物车，不断的收藏，然后付款。所以通过性别的分析，我们可以了解不同性别的行为偏好，这样就可以根据性别的不同做不同使用不同的运营策略了，比如：京东和聚美不同的商品展现方式。

年龄也一样，20-39岁的人群，起码是大学生吧，大部分都步入了社会，这也就意味着他们是有消费能力的，也让我们知道，推广的时候我不用去初中高中生那里推广了。这里数据不够多不够精准，所以暂时只能看出这些。

再说地域，从百度指数我们知道，北上广深杭的人最臭美，所以在推广的时候可以优先从这些城市进行推广，还有一个原因就是北上广深杭的人群消费能力更高。现在的互联网企业产品，大部分都是先渗透北上广深杭州，然后总结出一套模式，复制到其他二三线城市。地域差异造成的用户行为差异不仅仅是消费水平、接受程度这些，地域环境、文化、教育程度等因素对用户的行为都会有直接或间接的影响，所以我们需要花更多的精力更深入的挖掘、了解不同地域的人群特征。

总结：

下面把我没提到过的几种用户分析方式铺开讲一下

1、需求分析，通过需求分析判断用户的一部分属性。

2、第三方：淘宝、搜索引擎、行业数据分析网站

3、竞品分析：竞争对手的网站、社区、社会化媒体。

4、用户调研和用户访谈

5、产品测试+运营数据积累分析

1、需求分析，通过需求分析判断用户的一部分属性。

在目标人群画像里面讲到过，不赘述

2、第三方：淘宝、搜索引擎、行业数据分析网站

百度搜索指数就是通过搜索引擎获取目标分群数据进行分析；淘宝有数据魔方，有很多数据是可以获取并进行分析的；比如易观、艾瑞这些网站都有行业数据；talkingdata是一个移动数据服务平台，也可以找到你要的某些数据。

3:、竞品分析：竞争对手的网站、社区、社会化媒体。

通过数据分析师，可以对竞争对手的用户、商品等一系列数据进行采集和分析。而社会化媒体这块，有微博和微信，拿微博来说，你可以记录竞争对手某段时间内发布的内容、时间点、活动、用户转评赞等数据，然后进行分析。微信也是一样，通过阅读量可以判断竞争对手大概的粉丝，另外根据内容监测可以把自己的产品内容进行优化完善。

现在重点来说下社区





上面2张图是智能服装电商匹配这个项目的竞争对手，这是在竞争对手的社区里统计采集到的数据，从表格中我们可以看到3条很重要的信息：

a、把2张图看成一个整体来看，我们知道了用户最感兴趣的内容因为评价越高，代表用户的互动率越高，互动率高也在一定程度上说明关注的人相对增多了。

b、我们还是把整个表从整体上看，你会发现下午发布的内容比上午发布的内容关注度更高，这也就告诉我们，当我们自己在做产品、内容、用户运营的时候，就尽可能的去把信息发布的时间往下午靠，但并不是生搬硬套，这只是一个参考数据，具体的时间点还需要在实际运营中测试、完善。

c、现在我们把2张表分开来看，你会发现，随着时间的推移，评论数从原来的个位数，慢慢变成了2位数，后面变成了3位数，这其实就是一个不断实践、求证、测试、优化的过程。

4、用户调研和用户访谈

有什么问题，直接问用户，但是问问题要注意很重要的一点，那就是问事实，别问假设性的问题，比如：你喜欢什么xx，你觉得xx，你认为xx，类似这样的问题不要问，因为问了也得不到准确的答案，人都是说一套做一套的，你我都一样，不信的话你可以试试。

5、产品测试+运营数据积累分析

上面所说的3种方式其实有个前提，都是通过外部的数据进行分析，而且假定的是产品定位不变。那么现在要说的这个就是：根据用户的行为是调整产品细节甚至改变产品定位。但是很多时候，想、推测，不如去试一下，试了才知道哪个环节会出问题，试了才知道用户属性、行为是什么样的，所以我们的方式2种。

a、产品测试：找到一批种子用户，把产品推出去，进行小范围的测试，看看用户的反应，分析下用户的属性。

b、把大概的用户画像画出来，基础的用户行为分析一下，然后就可以边运营边调整，如果你不去游泳，只是看书学习，你永远学不会游泳。

如果你有什么疑问，欢迎来跟我谈论。

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