背景：其实所谓的认知用户是一个挺久远的词，最近来做产品的复盘，同时也怕自己文笔不好，写不出想要表达的感觉，所以就翻阅一些曾经看的书籍，这里推荐下刘飞的《产品思维》，还是介绍的比较清晰，本文会借鉴其中的一些例子和自己的思考。

其实我们听说过很多词，比较用户画像，数据推荐，策略产品经理，用户成长体系等，那么其中的用户画像是用户认知的一部分，它不只是说产品的目标用户，还包含用户的其他方面，本文主要是阐述如何正确的认知用户。

正确的认知用户，可以分未三个部分1 用户画像   2 用户行为数据  3建模

1 用户画像

认知用户的基础是用户画像，那么认知用户的最终目的是为了找到用户的真正需求。

建立用户画像之前需要先清楚的知道用户本身。

首先申明一点，那么用户标签并不是用户画像。

用户画像可以类比周围的亲朋好友，用户是有血有肉的对象，是活着的，是有独立的人格的一个对象，那么冷冰冰的标签不足以显示出用户的真实姓，所以所有看起来是虚拟的用户画像都是假的。

举个例子

美甲用户：女，31岁，北京人，服装店老板。

外卖用户：男，24岁，福建人，互联网公司工程师。

滴滴用户：男，54岁，河北人，滴滴快车司机。

如上数据，我们看到的只是一个表面的内容，看不出这三类用户是不是活着的，那么这几个用户标签就是无效的，我们用不了，我们再看下真实的用户描述

第一个是媒体公司的白领小慧，女生，25岁，老家是河北，来上海读书，本科毕业后工作。毕业刚几年，还是单身，不过朋友挺多的，大都是以前的同学。有了一定的收入，对生活品质也有了一些要求，刚搬到一居室的新家，房租不便宜，占工资的一多半，还自己做了很多装饰，买了很多小家具。平时的工作朝九晚五，晚上回家会看美剧。周末跟朋友出去逛街，吃东西，偶尔会去酒吧。喜欢用黄油相机和美图秀秀来拍照，修图，也会用keep（自由运动场）和Instagram（照片墙）来发健身和吃东西的照片。购物基本都是在淘宝和京东，比较擅长研究各种信用卡和优惠券的使用技巧。

第二个是在杭州工作的小伙子李东，从浙江海边的农村来，23岁，高中文凭。学历虽然不高，但是愿意折腾，在工地上搬过砖，当作餐厅服务员，做过保安，也摆摊做过生意。最近刚找了一份送外卖的工作，因为勤恳又机灵，当上了组长，接下来希望能争取当上公司在西湖区的主管。他跟老乡们住在比较偏远的郊区，群租房，平时没事儿就一起打牌，或者联机玩《王者荣耀》。许多吃穿用品都是从淘宝或者拼多多买的。

第三个是下岗的大叔建设，北京人，中专文凭，48岁，家里有刚读大学的女儿和开小服装店的老婆。原本是工人，工厂倒闭后就自己打些零工，现在也有相对稳定的收入了。平时喜欢遛鸟逛街，跟邻居们下棋、打牌。偶尔也会在电视、手机上看一些国产剧或者球赛。女儿还没有财务独立，所以日常生活里会格外省吃俭用，极少下馆子或者去娱乐场所。周末有时候会开车载着老婆去郊区的水库玩。

上下两个不同的描述，相信你也容易看得到其中的差别。所以说用户画像一定是真实的，有血有肉的存在，那些描述如同拍照片一样将这三个人真实的显示在我们面前，这才是正确的用户画像。

2 用户行为数据 

用户行为数据，是指用户在使用产品的相关记录，业务数据或者行为数据。比如社交产品关注了什么人，点赞了什么内容，发表了什么内容，登录的时间范围，位置变化等。这里不做重点描述，感兴趣的人可以自行查阅学习。

3 建模

建立用户画像与行为数据的关联即为建模。

比如，我们看到有许多加入群组的行为数据，这些数据意味着什么呢？单看数据没有任何意义，我们要看有哪些群组能够赋予特征含义。对于“加入高端信用卡交流”这个行为来说，我们就可以赋予其“高收入”的特征含义。许多“高收入”特征的聚集，就能够聚焦一些用户。

所谓聚焦往往就是建模的过程。“高收入用户”可能需要一个模型公式来计算，我们分析一个最简化的情况。一个用户是不是高收入用户的可能性为P=αA+βB：A是他在“高端信用卡交流”群组的行为特征，在就是1，不在就是0；B也类似，是他在“私立幼儿园交流”群组的行为特征。我们不能直接做加法，还要判断这两个特征与高收入用户的关联度有多大。这里只是很简单的一个聚焦过程，那么对于有条件的公司，可以真实的去跟踪一千名用户，根据他们的行为和真实情况汇总出建模的算法，可参考大学教材《线性代数》。

最后再说下建模的意义，建模就是区分不同的用户人群，根据其特征来合理的创造用户价值，或者辅助业务的发展。

举例如下：

我们是一个创业小团队，正在做一个P2P（个人对个人）金融产品。平台上已经有了一定量的用户，他们购买了我们的理财产品。我们正在考虑要不要增加VIP（贵宾）套餐服务，定位高价值用户，定向提供理财顾问服务。我们会请许多专家，提供很多额外的分析工具，让这些用户享受高端服务，赢利方式就是VIP年费。单拿这个服务来看，肯定是没有什么问题的。“许多类似的产品都有这样的服务。”也许老板就会这么跟你说。但这不能成为我们就一定要提供VIP套餐服务的理由，我们还是要看看我们的用户是什么样的。可以先统计下当前用户购买理财产品的行为数据，看看大部分买的额度有多大。其实，额度背后代表的是这些用户的收入水平和对理财的态度。比如粗暴一点假设，我们看用户的行为，过去99%的用户都是奔着投资5万元，锁定期6个月，年化收益率5%的产品去的。这些行为代表什么呢？从生活经验判断，对年化收益率要求不高，对流动性也要求不高，对安全性要求比较高的人，应该都是普通的上班族。这些人在理财方面非常保守，而且还比较年轻，理财额度并不高。

假如结果显示，这些用户群体基本都是毕业三年内的职场新人，理财行为非常保守，收入并不高，这时回过头来看，这个VIP套餐服务的吸引力就特别有限了。我们可以做一些试验性的调研看看大家的接受度（我们会在后文讲述如何做类似的迭代实验），但仅从用户特征来看，几乎就可以给这个创意判死刑了。

总结：正确的认知用户，需要先建立有真实感的用户画像，同时要将不同类的用户画像跟行为数据关联。这里要标记一下，我们通过当面访谈或者跟随用户在真实的场景中观看来收集用户画像，但不同的产品有其局限性，第一个用户的描述，我们并不能从其行为数据上了解其房租的多少，这是没有办法的事情，所以我们的建模总是会缺少描述中的内容，目前能较完善的进行建模的公司不多，腾讯，阿里，头条，他们拥有丰富的产品矩阵，能够汇集从各个维度完整的用户画像，这是无可比拟的优势，很经典的如阿里的88vip。

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