如果用一句话来描述商业模式，就是针对谁、解决什么痛点，提供什么服务。这里的前提不是我们有什么，而是用户需要什么。因为需求决定价值，这也是为什么我们常说，一切要从需求出发。

很多项目失败的原因是定位不准确，因为很多创业者在设计商业模式的时候，更多是从资源端出发，对于目标用户的分析，习惯“为满足产品卖点而描绘出一群用户”。

我们常常会听到这样的说法，“我的产品很好，我认为会有这么一群人….一定会用这个产品。”对于目标用户的错误定位，结果就是用户不买单，项目的直接死亡。

所以，先问自己一个问题：所谓的用户真的是你的目标用户吗？

我们以KEEP来举个例子。市面上有很多健身软件，如全城热炼，小熊快跑等等，keep是怎么成为后起之秀的？

我们来看看关于Keep的目标用户群的一组数据，keep社区的女性用户占55%，而男性用户是45%。如果从年龄层看，keep的用户群中90后用户最多，达到50%左右，80后、00后各占20%，其他人群占10%。

目标用户画像：如何正确定位目标用户，描绘清晰的用户画像？

从这组数据里，看上去好像我们已经知道了目标用户就是90后女性用户。但真的是这样吗？

在健身行业，很多或者说大部分用户，有一个现象，“易开始，难坚持”。一说到健身，大多数人都会有这几个问题：我是在家炼还是去健身房？我想减肥怎么办？我怎么一直瘦不下去？我怎么一直练不出来肌肉？有没有发现，其实用户想要解决的，是健身方法以及如何坚持的问题。

所以KEEP开始做内容，从之前的文字到视频教程，一步步教用户怎么训练。训练前会详细告诉你，练这个有什么作用，要多长时间，几个动作。训练完，会直观的用数字告诉用户，这次运动消耗了多少热量，让用户对下一次的运动有了期待。

同时我们可以看到，这些健身方法都是比较简单、容易入门的。所以KEEP的目标用户不是所谓的90后女性，而是想健身、没方法或坚持不下去的健身小白们。他们的核心诉求，就是易学，简单，专业，系统的健身方法。

KEEP的爆发，很大程度就是抓住了目标用户的核心诉求。而在此之前，很多健身软件主要的方向是电商，在没有用户群沉淀的前提下，只卖东西，难以从淘宝、京东这样的大平台下杀出一条属于自己的路。

那么如何正确定位目标用户呢？

首先，我们得根据产品价值，模拟用户场景。

比如一个资讯闹钟app,阐述产品的核心创意是，以资讯的形式作为闹铃，早上起来的时候，顺便看下当日资讯。我们需要先提炼产品的精髓，也就是产品能给产品带来哪些价值？

比如用户可以第一时间知道当日最新的资讯、第一时间了解最热的话题、不用花心思就能顺带了解下资讯。再根据提炼的价值，去模拟用户使用的场景。

什么样的人需要第一时间知道当日最新的资讯？TA可能是一个金融行业工作者，每天早上都要浏览大量资讯，他们对于资讯的及时性要求很高，尤其在早晨，以便他们开展当日的工作。

什么样的人需要第一时间了解最热的话题？可能是小年轻、对时下热门话题很感兴趣的人，比如新媒体工作者，需要对热点时事保持很高的敏感度，积累大量的资讯内容。

第二步，从模拟出的用户使用场景中，整理出目标群体的核心特征，也就是描绘出目标用户的用户画像。

用户画像是根据用户在互联网留下的种种数据，主动或被动地收集，最后加工成一系列的标签。比如性别，哪里人，工资多少，有没有谈恋爱，喜欢什么。我们常把用户标签和用户画像对等，虽然标签化是最直观的解释，但它不等于用户画像。

目标用户画像：如何正确定位目标用户，描绘清晰的用户画像？

我们来看看白条的用户画像：

第一类为基本信息画像，主要是用户基本信息，如年龄、性别、学历、职业、收入、资产、婚否、是否有房、是否有车等；

第二类为用户行为画像，基于互联网业务，此处的用户行为主要指用户的消费行为，如品类偏好、下单预测、分期意愿等；

第三类则是宽泛的用户分群画像，此类画像基于统计方法将同类型用户划为一类，根据不同业务需求，群体特征也不尽相同。

第三步，根据描绘的用户画像抓人验证，寻找符合核心特征的用户，通过实验法、观察法、用户访谈等方法，分析使用场景及用户价值是否存在。

这个过程不拘泥于是不是一定要用专业方法。如果项目组没有专业的用研人员，可以自己拉身边符合要求的人进行验证。这个过程中更不要迷信“定量”。

因为在产品探索期，大量的信息需要用感性感知，而不是数据。当然，这个过程中最重要的是避免“偏见”，不要过度地代入个人角色。

如果按事件的发展过程来看， 用户画像准确性验证可以分为事中和事后，其中事中指用户开发过程中，而事后则是指画像上线运用于业务后。不同阶段的验证方法也有所不同。

事中验证，有3种方法，模型指标验证、抽样验证和交叉验证。

第一种，模型指标验证就是直接利用测试样本判断的准确程度判断画像是否准确，通用的为AUC、KS、ROC等，这些指标的介绍及判断标准已经有比较成熟的理论基础。

第二种，抽样验证。业务中用户画像通常涉及千万级甚至上亿级用户，不可能一一验证，这种情况下可以采取分层抽样验证或随机抽样验证。当然由于抽样验证的数据量相对较小，因此说服度不高。

第三种， 交叉验证。它分为画像指标间的交叉验证及外部数据的补充交叉验证。通常情况下，一些画像类的指标间会存在一些相关性，此时可进行交叉验证。

例如：收入与资产存在一定的相关性，通常收入越高资产也会越高，此时就可用这两个画像评分进行交叉验证。另外，如果公司购买的第三方机构数据也有相应的画像指标，也可用于参考进行交叉验证。

事后验证主要基于随业务发展增加的数据源（真实数据）及应用于业务后的反馈数据。主要也有3种验证方法。

第一种，真实数据验证。随着业务发展，一些用户画像信息会从无到有慢慢积累，毋庸置疑的是，将真实数据用于验证画像类指标是最准确的。

第二种，A/B Test。这是互联网公司最常用的验证方法，一般基于用户画像制定的策略在上线时都会进行严格的对比试验，以测试画像的准确性。

第三种，业务反馈数据验证。用户画像中的第二类（用户行为画像）和第三类（用户分群画像）与业务有紧密联系，源于业务也用于业务，因此由实际业务数据反馈来验证画像准确性是相对来说最有效的。

第四步，验证后，就要筛选出“好”的目标群体和用户价值。群体选择主要从以下三个角度进行筛选：

产品价值：对产品的需求是否足强烈；
商业价值：群体大小、在产品中的消费能力、传播力；
获取难度：打动或争取到这部分用户群体的成本及难度。价值选择也就是产品卖点选择，主要从以下两个角度筛选：从用户的角度：需求强度、需求广度、现有解决方案替代性；从产品的角度看生产成本与推广成本等。

对用户的价值进行排序，目的就是找到对自己最有价值的那群用户。以前我们说用户思维，现在说超级用户思维，其实就是服务好最有价值的那群用户。

VIPKID就是超级用户思维的典型案例之一，虽然只有30万用户，年收入却达到了50亿人民币。就是因为VIPKID每个用户的客单价、付费意愿、付费能力都很高。

而VIPKID也始终围绕着这群用户，为他们提供最好的服务，不追求所谓的流量，不去盲目扩张。

通过提炼产品价值，模拟用户场景、描绘用户画像、抓人验证和群体价值排序这四个步骤，基本上就可以正确定位我们目标用户群。

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目标用户画像：如何正确定位目标用户，描绘清晰的用户画像？

那么如何正确定位目标用户呢？

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