用户是一款产品的最核心的元素，认知用户可以帮助我们更好的理解用户的需求，而用户分析就是我们用来认知用户的一款常用的工具。

那么用户分析到底是怎么用呢？可以大概总结为3点：

• 通过用户特征分析，来认知存量用户，从而判断产品应该往哪个方向发展

• 通过个体特征反推群体特征，寻找潜在的用户群

• 通过用户群体的不同，可以制定不同的产品策略和运营策略

我们用一个案例来试着理解一下：

场景一：

A产品是一款知识付费类产品，上线一段时间后，平台已经有了一定量的稳定用户。这个时候，产品经理有一个想法：我们要不要增加“高客单价的咨询服务”，将我们的用户定位到高净值用户，来提升我们的营收？

这个想法很正常，市场上很多知识付费类的产品都采用的这种方式去提升自己商业能力，那么针对我们这款产品，我们该如何验证这个方案可不可行呢？

我们先来看看用户数据表现：

• 90%以上的用户付费金额小于100；

• 95%以上的用户没有对某一垂直领域知识重复付费。

仅从现有数据，可能有一个模糊的认知，好像绝大部分的用户是没有高消费需求的。那么真实情况是这样吗？我们需要通过用户调研进一步的去验证。

验证方法：用户调研、数据分析等，通过用户调研，我们大概可以判断：

核心用户群体是三年以内的职场新人，付费能力有限。核心需求为拓宽知识面，而不是深入学习某个垂直领域。

所以，我们可以得出一个大概的结论：仅从用户特征来看，增加“高客单价的咨询服务”好像不太行。

所以，基于当前用户群体背景下，我们应该判断的是，存量用户喜欢哪些功能/服务以及还有哪些需求还未被满足，而不是我们应该提供什么新的功能/服务来吸引新的用户。

场景二：

如果老板坚持要做高客单价的咨询服务，我们应该怎么办？

这个时候呢，我们首先找到我们的目标用户，是谁，在哪?

我们假设接受这个服务的是：3-5年职场中层人群

那么我们需要找到这部分人，来获取他们的用户画像。然后进一步找到找到与假设类似的人，做用户调研，去挖掘他们的用户特征，总结他们的特征。通过用户调研，进一步我们可以得到结论，高客单价的咨询服务的核心用户群体特征是：3-5年职场中层人群、中产阶级群体、一线城市高新技术行业从业者居多，收入较高。那么，有了这些特征，我们就可以做后续动作：制定咨询服务定位、咨询师的背景。。等等

这就是通过个体特征反推群体特征，寻找潜在的用户群

场景三：

高客单价的咨询服务上线后，数据表现一般，需要研究哪些优化的地方？

经过现有数据分析，我们发现，目前的咨询服务比较单一，大多都是对职业发展的咨询。那么我们就要针对这一部分用户进行分析，发现有50%的用户都是互联网行业从业者，30%是金融行业从业者，剩下20%是其他行业。

那我们可以尝试把这类群体进行分群，互联网从业者、金融从业者、其他。针对三类用户分别提供更具垂直向的咨询服务。最终我们发现咨询产品垂直化后，购买率上升。当然，之后我们如果上线了更适合某类人群的产品，也能够做到定向推送。这样，就可以通过用户群体的不同，可以制定不同的产品策略和运营策略。

大概通过三个简单的案例场景，跟大家聊一下产品经理在做用户分析时，常见的使用场景。

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