你是否也曾在“用户画像”中迷失方向，或在“标签体系”中陷入冗杂？本篇文章将带你系统拆解用户细分的底层逻辑，从场景出发、结合数据与行为，帮助你在海量用户中，识别出真正有价值的那一群人。

100万用户，感觉个个都是你客户，又好像个个都不是？你缺的不是流量，是精准。

我们经常听到一些听起来很厉害的词，比如“用户画像”、“人群标签”、“精准投放”，抖音有八大人群，京东有人群划分，几乎所有我们知道的互联网公司，都在不遗余力地给用户“贴标签”。为什么大家都在做这件事？

原因很简单，就像你说的，这是一种能极大提升效率的方法。当你手握百万甚至千万预算，准备发起一次市场活动时，最大的恐惧是什么？是钱花出去了，却连个响声都没听到。这往往是因为，你的声音没有被对的人听到。想象一下，你的产品是顶级的专业登山杖，你却把广告投给了天天宅在家里打游戏的人，这笔钱大概率就打了水漂。但如果你能精准地找到那些户外运动爱好者，甚至是有过搜索、购买登山装备行为的人，那么每一分钱的广告费，都可能产生十倍、百倍的效果。

这就是用户细分的价值。它不是一个悬在天上的理论，而是一个能直接帮你省钱、帮你赚钱、帮你把事情做对的工具。它能帮助我们回答一个商业活动中最根本的问题，那就是“我们到底在为谁服务？”

这篇文章，就是想以一个一线从业者的视角，带你这个零基础的朋友，一步一步拆解清楚，到底要如何做好用户细分。我们不聊太多复杂的理论模型，只讲最实用、最核心的思路和步骤，并且会用一个详细的案例，让你看到这一切在真实世界里是如何发生的。

一、开始之前，我们必须先统一几个认知

在动手切分用户之前，我们脑子里得有几根弦先绷紧了。这几个认知，能帮我们避免走很多弯路，确保我们做出来的东西不是一份仅仅为了交差的报告。

第一个认知，细分的终极目标是“行动”，而不是“分类”。

我们做用户细分，不是为了搞一个漂亮的分类图表，然后放在PPT里向老板汇报说“看，我们的用户可以分为这五类”。如果这个分类结果不能指导任何一个具体的业务动作，比如市场部不知道该如何根据这个分类去调整投放渠道，产品经理不知道该如何为某一类人优化功能，那这个细分就是失败的。一个有价值的细分，最终必须能回答“所以，我们接下来应该做什么？”这个问题。

第二个认知，细分不是“连连看”，而是“找不同”。

很多人以为用户细分就是把相似的人圈在一起。这个理解只对了一半。更核心的是，我们要找到不同群体之间，那种能导致他们行为和需求产生显著差异的关键变量。比如，同样是25岁的女性白领，一个在一线城市，月薪三万，追求生活品质，另一个在五线小城，月薪五千，注重性价比。她们在消费决策上的差异，会比她们年龄和职业上的相似性大得多。我们就是要找到这种能造成“不同”的关键因素。

第三个认知，没有放之四海而皆准的“标准切法”。

很多初学者会问，用户细分有没有一个万能公式？答案是没有。给你一把刀，你是横着切、竖着切、还是斜着切，完全取决于你想用切出来的肉做什么菜。同样，你的细分方式，完全取决于你的商业目标。

如果你想拉新，你可能会更关注潜在用户的渠道偏好和媒体习惯。如果你想提升复购，你可能会更关注已有用户的购买频次和客单价。如果你想提升活跃度，你可能会更关注用户的功能使用深度和访问时长。先想清楚“为什么要做细分”，再决定“怎么做细分”，顺序不能错。

第四个认知，数据是砖瓦，业务理解是蓝图。

很多人觉得用户细分是个纯技术活，把一堆数据扔给算法模型，跑一跑，结果就出来了。这绝对是一个误区。数据能告诉你“是什么”，但不能直接告诉你“为什么”。一个好的用户研究员或者数据分析师，必须深度理解业务。他要知道公司的战略方向是什么，产品的核心价值是什么，市场的竞争格局是怎样的。只有带着这些业务理解去看数据，你才能从冰冷的数字背后，解读出有温度、有洞察的结论。

好了，当我们对这件事有了以上这些基础认知后，就可以开始动手了。

二、手把手带你走完用户细分的全流程

一个完整的用户细分项目，大概可以分为六个步骤。我们会一步一步地拆解，让你看清楚每一步到底在做什么。

第一步：明确目标（我们为什么出发？）

这是所有工作的起点，也是最容易被忽略的一步。在这一步，你需要和你的团队，或者你的老板，反复确认一个问题，“我们希望通过这次用户细分，解决什么具体问题？”

这个问题听起来很虚，但我们可以把它具象化。比如：

市场部可能会说：“我们今年的营销预算有限，希望能找到ROI最高的投放渠道，提升新客转化率。”

产品部可能会说：“我们的产品功能越来越复杂，想知道不同类型的用户对不同功能的偏好，以便决定下一阶段的开发优先级。”

运营部可能会说：“用户的流失率有点高，我们想识别出高流失风险的用户群体，并对他们进行针对性的干预，提升留存。”

战略部可能会说：“我们想寻找新的市场增长点，看看是否存在一些有潜力但我们尚未满足的用户群体。”

你看，每一个目标都非常具体。明确的目标就像一个灯塔，它会指引你接下来所有的工作方向，包括你要选择哪些维度，收集哪些数据，以及最后如何评估你的细分结果。

第二步：选择维度（我们从哪些角度切分？）

目标明确后，我们就要选择“刀”了。也就是我们用什么维度来切分用户。通常，我们有四大类维度可以选，它们从简单到复杂，从表层到深入，各有优劣。在实际操作中，我们往往会组合使用。

1）人口属性（Demographic）：他们是谁？

包含：年龄、性别、地理位置、收入水平、教育程度、职业、家庭状况等。

优点：这是最基础、最容易获取的数据。很多平台的注册信息里就会包含一部分。它能帮助我们快速勾勒出一个用户的基本轮廓。

缺点：它很表层。就像我们前面说的，两个同样是“25岁、女性、本科”的用户，她们的行为和想法可能天差地别。所以，只用人口属性做细分，往往是不够的。

2）心理属性（Psychographic）：他们怎么想？

包含：生活方式、价值观、性格、兴趣爱好、社会阶层等。比如，一个人是追求时尚潮流，还是崇尚简约自然；是热衷社交，还是享受独处。

优点：这个维度能让我们更深入地理解用户的内在动机。为什么他们会做出这样的选择？心理属性可以提供答案。这对于品牌建设、内容营销非常有价值。

缺点：获取难度大。这些信息很难从后台数据直接看到，通常需要通过问卷调研、用户访谈等方式专门去收集，成本比较高。

3）行为属性（Behavioral）：他们做什么？

包含：这是在互联网产品中应用最广、价值也最高的维度。它涵盖了用户与你的产品或服务发生的所有交互行为。比如：

购买行为：上次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）、购买金额（Monetary）。这就是大名鼎鼎的RFM模型，是电商和零售行业做用户分层的利器。

产品使用行为：登录频率、使用时长、核心功能使用情况、浏览路径、信息偏好（喜欢看图文还是视频）等。

忠诚度行为：是否是会员、参与活动的积极性、是否会主动推荐给他人等。

优点：数据客观、真实，且通常可以直接从产品后台获取。行为数据最能预测用户未来的行为，因此指导意义非常强。

缺点：它告诉你用户“做了什么”，但有时无法解释“为什么这么做”。需要结合其他维度来理解背后的动机。

4）需求/利益（Needs/Benefits）：他们想要什么？

包含：用户希望通过使用你的产品或服务，来解决什么问题，或者获得什么好处。这和著名的“JobstobeDone”（JTBD）理论一脉相承。用户“雇佣”你的产品，是为了完成某项“任务”。

优点：这是最接近商业本质的细分方式。直接从用户的根本需求出发，可以帮助你发现创新的机会，甚至开辟全新的市场。

缺点：和心理属性一样，获取难度高，需要通过深入的用户研究，比如深度访谈，去挖掘用户没有说出口的潜在需求。

怎么选？一个好的实践是，以行为属性为主干，以人口、心理和需求属性为补充。行为数据告诉你谁是高价值用户，谁是沉默用户；而其他数据则帮助你理解，他们为什么会成为这样的人，以及你该如何与他们沟通。

第三步：收集数据（我们去哪里找原料？）

选好了维度，就要开始准备“食材”了。数据来源主要分两大块。

内部数据（第一方数据）：这是你自己的金矿，是你最宝贵、最直接的资产。

后台数据库：用户的注册信息、订单记录、会员等级等。

网站/App分析工具：比如GoogleAnalytics、友盟、神策等，它们记录了用户的详细行为轨迹。

CRM系统：客户关系管理系统，记录了销售和客服与用户的互动历史。

外部数据（调研数据）：当内部数据无法满足你的维度需求时，就需要主动出击去收集。

问卷调查：这是收集心理、需求等数据的最常用方法。可以大规模投放，快速获取量化数据。

用户访谈/焦点小组：通过与用户面对面或在线的深入沟通，挖掘他们行为背后的深层原因和故事。这是获取“为什么”的最佳途径。

第三方数据：购买市场研究报告，或者与数据服务商合作。

关键点：将定量数据（比如后台数据、问卷结果）和定性数据（比如访谈记录）结合起来。定量告诉你“有多少人这样做了”，定性告诉你“他们当时是怎么想的”。两者结合，才能拼凑出完整的用户故事。

第四步：分析与聚类（我们如何下刀切分？）

这是整个流程中最具技术含量的一步，但作为初学者，我们先不用被复杂的算法吓到。我们先理解它的核心思想。

核心思想就是，让“组内差异”尽可能小，让“组间差异”尽可能大。也就是说，同一个群体里的人，在某些特征上要高度相似；而不同群体之间，在这些特征上要有明显的区别。

对于初学者，有两种简单易行的方法：

经验与交叉分析法：

这个方法不需要复杂的模型。你只需要基于你的业务经验，设定一些规则。比如，做电商的，你可以直接用RFM模型。

R（最近一次消费时间）：近30天消费的为高价值，31-90天为中价值，90天以上为低价值。

F（消费频率）：近90天消费>5次为高频，2-4次为中频，1次为低频。

M（消费金额）：近90天累计消费>5000元为高金额，1000-5000为中金额，<1000为低金额。

然后你就可以像排列组合一样，得到27个用户群（3x3x3）。比如R高F高M高的，就是你的“核心价值用户”；R低F低M低的，就是“流失用户”。

你还可以做交叉分析，比如用Excel的数据透视表，看看不同年龄段的用户，在购买品类上有没有显著差异。这种方法简单、直观，能解决很多基础问题。

聚类分析法（概念理解）：

当你的维度很多，关系很复杂时，人脑就很难处理了。这时候就需要借助统计工具，比如K-Means聚类算法。

你不需要去深入研究算法的数学原理。你只需要知道它的作用：你把选好的数据（比如用户的使用时长、购买次数、浏览页面数等）喂给它，然后告诉它你大概想分成几类（比如5类），它就会自动帮你把数据点分成5个簇，并保证每个簇里的数据点彼此之间距离最近。

重要提醒：算法只是工具。它跑出来的结果，你还需要用业务知识去解读。你要去看每个群体都有什么共同特征，并为这个群体赋予一个有意义的业务名称。比如，算法告诉你第一类人是“登录频率高、使用时长短、主要使用A功能”，你就要结合业务去想，这群人是谁？哦，他们可能是把你的产品当工具用的“效率型用户”。

第五步：描绘画像（我们给每个群体拍张照）

数据分析得出的群体是冰冷和抽象的，比如“群体一”、“群体二”。为了让整个公司的同事都能轻松理解和记住这些用户群，我们需要把他们“人格化”，也就是创建用户画像（Persona）。

一个好的用户画像，应该包含以下内容：

一个名字和一个头像：比如“高效的艾米丽”、“爱社交的Leo”。这能让抽象的群体瞬间变得鲜活。

基本信息：人口属性的总结，比如年龄、职业、城市等。

行为特征：总结这个群体的典型行为，比如“每天早上通勤路上会打开App签到”、“只在周末大促时下单”。

目标和动机：他们使用你产品的核心目标是什么？“希望能快速处理完工作”、“想找个地方放松一下”。

痛点和障碍：他们在使用产品或解决问题的过程中，遇到了什么困难？“觉得功能太复杂找不到”、“担心价格太贵”。

一句代表性的引言（Quote）：用这个群体用户的口吻说一句话，高度概括他们的核心诉求。比如，“我没时间研究，告诉我哪个是最好的就行。”

当你的团队成员在讨论需求时，他们就可以说“这个功能‘高效的艾-米丽’会喜欢，但‘爱社交的Leo’可能根本用不到”，这样沟通效率会大大提升。

第六步：验证与应用（让细分结果跑起来）

细分和画像都做好了，工作就结束了吗？恰恰相反，真正的工作才刚刚开始。

首先，你需要验证你的细分是否有效。一个好的细分结果，通常满足几个标准（可以记一个缩写MASDA）：

可衡量（Measurable）：每个群体的规模、购买力等是可以用数据量化的。

可触达（Accessible）：你有明确的渠道和方法可以接触到这个群体的用户。

有价值（Substantial）：这个群体的规模和消费能力足够大，值得你为他们投入资源。

有差异（Differentiable）：不同群体对不同的营销策略或产品功能，应该有不同的反应。如果没差异，那说明白分了。

可行动（Actionable）：你可以清晰地知道，针对每个群体，应该采取什么具体的行动。

验证有效后，就是应用。比如：

市场部：针对“价格敏感型”用户，推送优惠券和促销信息；针对“品质追求型”用户，推送新品介绍和品牌故事。

产品部：优先开发“核心功能依赖型”用户最需要的功能，同时考虑为“新手探索型”用户提供更完善的引导。

运营部：对“高价值高忠诚度”用户，设立VIP体系；对“有流失风险”的用户，通过召回活动和关怀进行挽留。

最后，记住，用户细分不是一劳永逸的。市场在变，用户也在变。你需要定期（比如每半年或一年）回顾和更新你的细分模型，让它始终保持新鲜和有效。

三、实战案例：一家连锁咖啡品牌的用户细分

理论说了这么多，我们来看一个真实的案例。假设你是一家名为“城市磨坊”（UrbanGrind）的连锁咖啡品牌的用户研究员，你们的目标是“提升老用户的消费频次和忠诚度”。

第一步：明确目标

已经很明确了，就是提升复购和忠诚度。

第二步：选择维度

我们决定以行为数据为主，结合需求和场景来做细分。

主要行为维度：消费频率（月均消费次数）、消费时段（工作日早高峰、工作日下午、周末）、客单价、饮品偏好（是买基础的美式，还是花式的特调）。

辅助需求维度：通过在App内对老用户进行一个简短的问卷，了解他们来喝咖啡的主要场景，比如“提神醒脑”、“社交聚会”、“找个地方工作”、“犒劳自己”等。

第三步：收集数据

从POS系统和App后台，拉取过去半年的所有会员用户的消费记录。

在App内向消费超过3次的用户推送一份微型问卷，收集他们的主要消费场景。回收了有效问卷5000份。

第四步：分析与聚类

将用户的行为数据和问卷标签数据输入分析工具，结合业务理解，最终识别出四个核心用户群体。

第五步：描绘画像

群体一：早高峰通勤族（画像名：效率派小张）

头像：一个步履匆匆的年轻白领。

基本信息：25-35岁，在一二线城市工作，生活节奏快。

行为特征：

高频消费：每周消费3-5次。

时段集中：80%的消费发生在工作日上午7:30-9:00。

品类单一：主要购买美式、拿铁等基础款提神咖啡。

低客单价：几乎不买食物或周边。

行为高效：常用App提前下单，到店自取，停留时间<3分钟。

核心需求：“用最快的方式，买到一杯能让我撑过上午的咖啡。”

痛点：排队、等待时间长、价格波动。

代表性引言：“别跟我说那么多，就给我一杯最快的美式。”

群体二：下午茶社交客（画像名：乐活莉莉）

头像：两个正在愉快聊天的年轻女性。

基本信息：20-30岁，女性居多，学生或工作压力不大的白领。

行为特征：

中频消费：每周消费1-2次。

时段集中：主要在工作日下午或周末。

品类丰富：偏爱季节限定、高颜值的特调饮品和甜点。

高客单价：经常和朋友一起，一买就是两三杯再加甜点。

长时间停留：会在店里停留1-2小时，拍照、聊天。

核心需求：“找一个环境好的地方，和朋友度过一段愉快的时光。”

痛点：店内环境嘈杂、座位不舒服、缺少适合拍照的元素。

代表性引言：“这家店的新品好好看，我们去打卡吧！”

群体三：移动办公者（画像名：专注的王工）

头像：一个戴着耳机，在电脑前工作的男士。

基本信息：28-45岁，自由职业者、销售或需要经常在外办公的人。

行为特征：

低频消费：可能一周只来1次，但一来就是大半天。

时段不固定：任何时段都可能出现。

消费稳定：通常会点1-2杯咖啡，有时会加一份简餐。

超长停留时间：停留时间通常>3小时。

核心需求：“一个安静、有网有电、能让我专心工作的‘第三空间’。”

痛点：网络不稳定、插座不够用、环境太吵、座位不适合办公。

代表性引言：“我需要找个咖啡馆‘坐班’。”

群体四：周末家庭客（画像名：温情的孙姐）

头像：一家三口，其乐融融。

基本信息：30-45岁，已婚有孩的中产家庭。

行为特征：

低频消费：通常只在周末或节假日出现。

时段集中：周末的午后。

超高客单价：一次性会为全家人购买饮品和食物。

品类多样：会买咖啡给大人，买无咖啡因饮品或蛋糕给孩子。

核心需求：“在周末带家人出来放松一下，享受家庭时光。”

痛点：缺少儿童友好设施、没有适合孩子的饮品或食物。

代表性引言：“周末带孩子出来玩，顺便来这里歇歇脚。”

第六步：验证与应用

基于以上四个画像，“城市磨坊”可以制定一系列针对性的策略：

1）对“效率派小张”：

产品：推出更大力度的“美式月卡”，锁定他的长期消费。

运营：在早高峰时段，通过App推送“提前下单，免排队”的提醒。

门店：优化取餐动线，设立专门的“预点单取餐柜”。

2）对“乐活莉莉”：

产品：持续研发高颜值、适合拍照的季节限定新品。

营销：在小红书、抖音等社交媒体上，与KOL合作进行探店宣传。

门店：打造“网红”拍照角，提升店内环境的舒适度和设计感。

3）对“专注的王工”：

运营：推出“办公套餐”（咖啡+简餐）。

门店：在部分门店设立“安静办公区”，并确保充足的电源插座和稳定的Wi-Fi。

4）对“温情的孙姐”：

产品：推出儿童友好型饮品（如热牛奶、果汁）和家庭套餐。

门店：在空间允许的门店内，设置小型的儿童玩乐角。

通过这样一套组合拳，原本模糊的“提升复购”目标，就被拆解成了一系列可以落地执行的具体任务。每一个动作都精准地打在了对应人群的需求上，资源的使用效率自然大大提升。

写在最后

用户细分，从本质上说，是一种共情和沟通的工具。它要求我们从“我想卖什么”的视角，切换到“用户需要什么”的视角。它帮助我们认识到，屏幕对面、走进店里的，不是一个个冷冰冰的ID或数字，而是一个个有着不同生活、不同需求、不同烦恼的活生生的人。

对于初学者来说，不要害怕犯错，也不要追求一步到位。你可以从最简单的维度、最容易获取的数据开始。哪怕只是简单地把用户分为“新用户”和“老用户”，并思考他们之间有什么不同，应该如何差异化地对待他们，这本身就是一个非常有价值的起点。

记住，最完美的细分方案不存在，但最适合你当前业务目标的方案一定存在。而找到它的过程，就是你不断深入理解你的用户、理解你的业务的过程。这趟旅程，充满挑战，但也充满回报。

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