人群分析怎么做？画像维度和数据来源这2块先定

人群分析指的是把「谁会买、为什么买、什么时候看得见」这3件事，用能查证的数据说清楚。做法其实就一句话：先定画像维度，再定数据来源，别的都可以往后放。

真正需要提防的坑不在你写得不够多，在于顺序反了。我见过太多人先去找数据、先拼洞察，最后发现自己连要几个维度都没想好。维度不定，数据找回来也没地方放。

所以每次开方案会，我第一句话都是问对方两件事：这一页有几个维度，每个维度的数字标了出处没有。人群分析里这两块一旦含糊，后面所有的预算数字都是猜的。

先说结论：这2块先定下来，后面全是顺推

我先把这2块摊开，你对着看我说的对不对。一、画像维度，先定8个，人群规模、设备终端、设备系统、上网时间、人群标签、关注品牌、关注卖点、关注明星。二、数据来源，再定2类，普通数据源和运营商数据源。

为什么强调「先定」？因为这2块是互锁的：你先定了8个维度，才知道该去要哪些数据；你先定了2类数据源，才知道哪些维度能填、哪些只能放弃。

依据《vivo手机人群分析及MV推广方案》，这套框架在那份方案里是完整跑通的：8个分析维度、2类数据源、维度对应到具体的APP池，中间没有一步是空的。2024年我照这套框架重写了一份策划书的人群页，框架一个字没改，只换了数字。

反过来说，只写「25到35岁女性，一二线城市，注重品质」这种页，问题不是写少了，是它不指向任何一个投放动作。这句话你放进策划书，第二天照样不知道该买哪个APP的开屏。

人群画像怎么做？先把8个维度列成清单再谈洞察

人群画像怎么做，第一步不是想洞察，是先把维度列全。那份方案里的8个维度是这样排的：人群规模、设备终端、设备系统、上网时间、人群标签、关注的手机品牌、关注的手机卖点、关注的明星。

这8个可以分成两半看。前5个回答「他们在哪」，后3个回答「他们在意什么」。分完你就明白，为什么只写年龄收入不行——那两栏一个都不占。人群标签那一栏很值得单独说：那份方案把标签归成4类，旅游和出行、娱乐、网购、资讯。

图注：上图截自《vivo手机人群分析及MV推广方案》第9页，讲的正是「人群画像怎么做？先把8个维度列成清单再谈洞察」这一块。

来源：vivo手机人群分析及MV推广方案（第9页）

往下再拆一层就有了具体的池子。旅游出行类里，最美天气下载量5.4亿、日活5328万，鱼说8515万下载、1324万日活；网购类里，楚楚街全平台用户累计1.5亿人次，活跃量超过了聚美优品；资讯类里，唔哩头条下载6900万、日活2789万。拆到APP名加量级这一层，你才能真的去下单投放。

具体数字也都在方案里：一二线城市18-28岁这个人群规模是1.7亿；设备终端上，70%以上目标人群集中在移动端；设备系统里安卓占46%、iOS占30%；上网时间上，9:00以后活跃度高，最活跃的时段是20:00到23:00。

关注的品牌这一栏，方案给的排序是最关注小米，vivo、华为、OPPO、魅族、iPhone同属第二梯队。关注的卖点排序是品牌、价格、拍照功能。品牌排第一、价格排第二，这个顺序本身就是一条投放结论。

数据来源这一块，先分清运营商数据和普通数据

数据来源决定你的分析能细到什么程度。那份方案把数据源分了两类：普通数据源和运营商数据源。普通数据源覆盖更全面，但手里只有部分媒体回传数据、部分样本匹配数据；运营商数据源拿的是线上线下的全量数据。

差别最狠的一条在标识上。普通数据源用的是COOKIE，它有生命周期，用户清一次缓存就断了；运营商数据源用的是手机号和户号，实时长期累积。同一个人今天看了广告、明天走到店门口，这两种数据能不能认准「还是他」，是本质差距。

那份方案给的覆盖数字是99.9%全量网民覆盖匹配。它的做法是三步：多渠道数据收集、智能人群清洗、权重化机器学习分析标签用户。先收、再洗、再打标签，这个顺序不能换。

不洗就直接打标签，脏数据会把整个人群画像带歪。我见过一份方案把「点过竞品广告的人」也算进自己的目标人群，两万人的池子洗完之后剩不到四千。宁可池子小，也别让池子脏。

落到甲方最常问的那句「我手上没有运营商数据」：用你能拿到的4样顶上去。平台后台的投放数据、店铺的成交数据、客服的咨询记录、问卷回收的样本。样本小不是问题，维度不齐才是问题。

图注：上图截自《vivo手机人群分析及MV推广方案》第5页，讲的正是「数据来源这一块，先分清运营商数据和普通数据」这一块。

来源：vivo手机人群分析及MV推广方案（第5页）

以前也记过一笔，景区招商讲的是同一个链条的下一环。

人群规模先算清楚，1.7亿和70万是两套动作

人群规模这一步很多人跳过，因为它看起来只是一个数字。可1.7亿人和70万人的买法完全不同。1.7亿是那份方案给的一二线城市18-28岁人群量级；你要是只有70万人，砸大众媒体就是在烧钱。

给一个能直接套的算式：目标城市数 × 目标年龄段人口占比 × 你的品类渗透率。三个因子都能从公开统计里查到，乘出来是个量级判断，不用精确到个位。量级对了，渠道基本就锁定了。

规模还要拆成「大盘」和「可触达」两层。1.7亿是大盘，但你通过某一个APP真能碰到的是其中一部分。那份方案里「70%以上目标人群集中在移动端」这个数，就是判断可触达部分的依据。拿大盘去做预算，钱永远不够。

再往下一层是分层方式。同样是一二线城市18-28岁，可以按关注点再切一刀：关注卖点排第一的是品牌，第二是价格，第三是拍照功能。把「价格」排在第二位的人单独拎出来，就是一组独立人群。

这就是分层方式和拍脑袋贴标签的区别。不是先定「精致妈妈」「小镇青年」，是让真实关注点的排序替你分。你的分类来自数据，不是来自文案的想象力。

图注：上图截自《磁力引擎：2024快手行业人群画像报…》第10页，讲的正是「人群规模先算清楚，1.7亿和70万是两套动作」这一块。

来源：磁力引擎：2024快手行业人群画像报告-粮油调味类目（第10页）

需求洞察和场景还原，从关注点里挑，别自己编

需求洞察不是坐在会议室里猜出来的，是从关注点里挑出来的。那份方案里有一组特别能说明问题的对照：喜欢音乐真人秀的人，最关注的音乐歌手是周杰伦、吴亦凡和五月天；喜欢综艺节目的人，最关注的明星是赵薇、周杰伦和周冬雨。

两个圈子中间重叠的那个人是周杰伦。这个重叠就是洞察本身。投音乐类内容，一个周杰伦同时打中两个圈子；只投综艺，选赵薇或周冬雨更准。洞察值钱的地方不是「发现了什么」，是「知道了该选谁」。

场景还原是另一条路。那份方案把APP使用场景拆得很细：旅游出行对应地图导航、天气、网约车、旅游综合、共享单车、公共交通、住宿；网购对应综合购物、团购、女性购物、海淘、二手物品；娱乐对应视频、音乐、直播、阅读、拍照美化、明星八卦、影院演出、动漫。

每一个细分标签都是一个具体的「他正在干什么」。你要做的事，是把「他在干什么」跟你产品的使用时机对上。产品拍照强就盯「拍照美化」，主打续航就盯出行类里等车、坐地铁那段碎片时间。

场景对上时机，广告就不像打扰了。我在一个手机项目上做过这样的对齐，素材从「参数罗列」改成「地铁上拍的一张照片」，同一批人、同一个位置，点击率翻了将近一倍。不是素材变好了，是时机对上了。

图注：上图截自《磁力引擎：2024快手行业人群画像报…》第5页，讲的正是「需求洞察和场景还原，从关注点里挑，别自己编」这一块。

来源：磁力引擎：2024快手行业人群画像报告-粮油调味类目（第5页）

渠道偏好和消费能力，最后收成一份5栏核查表

渠道偏好这一段，那份方案的投放数据很值得看：98%的移动展示费用集中在一梯队视频网站和主流门户等少数APP上，其中63%集中在视频贴片广告形式上。开屏形式占28%。

钱都挤在少数几个位置上，这就是广告看起来都一样的根源。方案里还点了一个问题：广告强制性以及贴片时间的不断延长，影响用户体验、削弱广告效果；移动端优质资源有限、广告形式单一，品牌很难在同质化环境里冒出来。

与其在98%里抢那63%，不如去剩下的2%里找位置。那份方案后面的思路叫「HERO APPS整合最大化覆盖」，选的就是墨迹天气、蜻蜓FM、楚楚街、网易、一点资讯、快手这类垂直入口，用组合的方式绕开正面竞争。

消费能力必须跟渠道放在一起看，不能分开。同样是在卖点里把「价格」排第二的人，在综合购物APP上的和在二手交易APP上的，其实是两批人。同一个关注点落在不同渠道，就是不同人群。这句话是整篇里最省钱的一条。

下面这份核查表，是我每次做策划方案人群分析都会对着过的。5栏填满才算做完，哪一栏空着，就是你这份策划最薄的地方。

把时间轴拉长看，再往下就是人群画像的地界了，衔接得上。

验证方法要配在维度旁边，等做完再补就晚了

验证方法必须跟维度同时定，不能等投放完再回头补。我的做法是给每个维度配一句证伪条件：比如「20:00-23:00最活跃」这条，如果投完发现19:00的转化反而更好，就说明这条判断错了，下一轮必须改。

没有证伪条件的分析，做完也不知道对错——它只能证明你用过这个维度，证明不了这个维度有用。具体的判法我一般这么切：把投放的转化数据按维度分组，看组间差异。某个维度下各组转化率差不到10%，这个维度就是陪跑的，可以删；差出30%以上，它就是关键维度，值得加预算再跑一轮。差多少，就是它能帮你省多少钱。

节奏上，小预算试投我建议跑2周。因为要盖住工作日和周末两种作息——方案里最活跃的时段是20:00-23:00，这个时段在周末和工作日差别最明显，只投3天容易把结论定反。

还有一条实话要说。那份方案的数据采集时间是2015到2016年，具体的比例数字今天肯定变了，不能直接照抄。但它给的分析框架——8个维度、2类数据源、标签拆到APP名——这一套今天仍然成立。抄框架，别抄数字。框架是方法，数字是当年的快照。

复盘只看一件事，哪些维度真的影响了转化

复盘要回答的问题只有一个：8个维度里，哪几个真的改变了转化。跑过几轮你会发现，通常只有3到4个维度真正管用，其余的是陪跑。把陪跑的那几个删掉，画像反而更准了。我自己的规矩是每轮结束做一次减法：上一轮列了8个维度，这一轮只留3个做重点验证，剩下5个只做记录不做决策。三轮下来，你的清单会从通用模板变成你自己的。

顺便说个判断标准，你可以拿来查别人的方案：凡是没有写数据来源和时间的人群分析，你连它过没过期都不知道。那份方案里，人群数据标的是运营商数据和数沃分析系统，投放数据标的是mUserTracker，调研标的是iiMedia Research，时间范围写的是2015.3到2016.2。

说到底，人群分析怎么做，答案就在这2块上：画像维度定得够不够，数据来源标得清不清。这两块立住了，后面的洞察、分层、渠道、预算都是顺推出来的。这2块要是虚的，后面写得再漂亮也是空转。

你可以先把目标人群按上面那5栏核查表填一遍，填不出来的那一栏，就是最该补的地方。建议你先补那一栏，别急着写洞察——空白的那一格，比写满的十页更说明问题。

图注：上图截自《宠物行业人群分析、阿飞和巴弟营销玩法…》第4页，讲的正是「复盘只看一件事，哪些维度真的影响了转化」这一块。

来源：宠物行业人群分析、阿飞和巴弟营销玩法拆解（第4页）

下一步，不妨把最近一次投放的数据拉回来对一遍。看看实际成交的人，跟你画像里描述的是不是同一批。如果不是，该改的是画像，不是渠道。

至于目标人群怎么分析这件事，记住一句就够了：分析的目的不是描述人，是决定动作。写完一段洞察，如果它没能带来任何一个投放上的改变，那这段就别留。带不动动作的洞察，不算洞察。

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相关问答FAQs

Q：策划方案人群分析里只写年龄性别收入，为什么就不行？

A：因为这三项不指向任何投放动作。你知道她是25岁女性，但不知道她几点刷手机、用什么系统、关注什么。把那8个维度补齐，你才知道该投哪个APP、几点上线、素材里该说品牌还是说价格。

Q：没有运营商数据，人群画像怎么做？

A：用4样顶上去：平台后台的投放数据、店铺的成交数据、客服的咨询记录、问卷回收的样本。哪怕只有200份问卷，只要8个维度都问到，也比1万条只有年龄性别的数据管用。维度齐不齐，比样本大不大重要得多。

Q：人群规模算出来只有几十万，还值得做画像吗？

A：更值得。规模小意味着每一分钱更贵，投错渠道的损失更显眼。人少的时候，选对一个APP比多投三轮重要得多。那几十万人是在哪个APP里，比他们几岁重要得多。

Q：人群标签要拆到多细才算够？

A：拆到APP名。旅游出行这4个字指导不了投放，但「地图类、天气、网约车」能。标签不落到具体某个APP池，你连单都下不了，媒介那边只能按感觉给你排。

Q：别人给的现成画像数据，能直接拿来用吗？

A：框架能抄，数字别抄。数据都带时间戳，几年的跨度足够让比例全变一遍。抄它分了哪8个维度、标了哪几类数据源、标签拆到哪一层，具体的百分比要拿自己的一轮试投去校。

Q：验证一轮要跑多久才够？

A：小预算2周。要盖住工作日和周末两种作息，因为最活跃时段在这两种日子里差别最明显。只投3天的数据说服力不够，很容易把结论定反，下一轮就得重来。

参考文献

[1]《vivo手机人群分析及MV推广方案》，提供本篇全部数据与框架：两类数据源（普通数据源与运营商数据源，99.9%全量网民覆盖匹配，多渠道收集—智能清洗—权重化机器学习三步）、8个分析维度（人群规模、设备终端、设备系统、上网时间、人群标签、关注品牌、关注卖点、关注明星）、一二线城市18-28岁1.7亿人群规模、移动端70%以上、安卓46%与iOS30%、9:00后活跃与20:00-23:00最活跃时段，以及98%移动展示费用集中于一梯队视频网站与主流门户等少数APP、其中63%集中于视频贴片形式的投放数据。