用户画像报告怎么写才有用？

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今天继续分享如何写数据分析报告。之前2期举的例子都是监控数据，监控数据是连续观测，会很明显的看到曲线变动。于是很多同学便问：“静态数据的报告该咋写”。尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求：看看我们的用户画像。结果写出来报告被批：我都知道了，你写这有啥意义。到底咋弄？今天系统分享一下。

没用的报告长这样

一提到用户画像，很多同学的报告都长这样：

1. 男女比例4:6
2. 30岁以上占比40%
3. 平均年消费500元
4. 活跃1个月以上用户55%
5. ……

往往这种报告写的很辛苦，跑的数据很多。最后收获一句“我早知道了，你能讲点有意义的不？”

于是有些人认为：光提供描述性数据不行，那必须模型走起呀。最直接能想到的就是RFM，于是抽出R、F、M三个维度数据，每个砍成五段，5*5*5分成125个分类，再用聚类，搞成5大类，125小类，每一类都细心标注上：“这个用户买了1次500元，5天没卖了，所以得让他买！”

最后收获一连串连珠炮似的追问：

• 你说他买他就买呀！
• 买啥！哪里买！
• 咋让他买
• 咋通知他买！
• 不买又咋样！
• 买了又怎样！
• 他要是本来就会买呢！

……被轰的晕头转向……

到底问题出在哪里？

报告没用的核心原因

核心原因就一条：无判断标准。

• 男女比例是不是个关键问题
• 男女比例4:6是不是个问题
• 男女比例3:7又怎样

通通没有判断标准，让人看了觉得不着四六。

有意思的是：监控数据是自带标准的。我们看一条曲线，即使没有定义一个“目标值”，曲线本身的变动也能成为判断标准。对于销售额，利润，用户数这种正向指标（越多越好的指标），增长本身就是好的，增长的速度越快越好，绝对数越大越好。对于成本、风险损失、投诉这种负向指标而言，下降本身就是好的，下降速度越好越好，绝对数越小越好。

当然这样判断是鲁莽的，有可能出现大涨大落的情况，但粗略的看是没问题的。

但大部分静态数据，没有标准可言。比如男女4:6，就一定好/不好？

不一定。因此看到这种数据，无法形成判断，就很难产生价值。况且业务部门本身对用户微博营销做得好的品牌情况是有一定感觉的。比如：“我们服务的用户以女性为主”，即使不看4:6，他也知道是女性多，看到6和感觉差不多，自然会说：“我早知道了”。

至于那种“因为用户消费了1次500，所以得让他消费600”的判断，就更是就数论数，毫无头脑。数字只是一个记录，数字背后是一个真实的、活生生的场景。脱离业务场景空谈数字是没意义的。

就像你去吃面，进了面馆喊一声：“老板一碗牛肉面”，老板大喝一声：“不！你不要一碗！我们的人工智能高级大数据分析师说你需要2碗！给我吃！”

请问这时候你是啥心情……

所以破局的关键只有1个，就是：找标准。让数据表达含义，不仅仅是一串数字。

提高报告有用性的方法

首先要区分场景。注意，如果是第一次汇报，是可以用开头被猛烈吐槽的方式的。可能因为新换了领导，可能因为刚上CRM系统，总之之前业务方对用户情况毫无了解。这时候事无巨细的列一堆数据，是很有帮助的。能够让大家详细了解情况，建立认知。

但是从第二次汇报开始，就不能这么平铺直叙了；对那些已经了解情况的业务方，也不能直接这么丢大白话，我们找判断标准。常见的找法有这三种：

（1）从问题找标准

如下图所示：

（2）从目标找标准

如下图所示：

（3）从业务找标准

如下图所示：

当然，这三种方法都需要做到以下三点：

1. 数据与业务有充分的沟通
2. 了解业务背景（工作目标、设计思路、执行计划）
3. 了解业务运行基本逻辑及对应数据表

但是在很多企业，这三个条件不具备。有可能是因为业务部门把自己当上帝，觉得自己全知全能，就差一个跑数的小哥了，招进来的不是数据分析师而是sql编写员；也有可能是因为企业把数据分析师当上帝，觉得只要他做数据分析工作，他就全知全能，企业里其他人不张嘴，做数据的只凭一道金光闪过就无所不知……

总之，数据报告没用，数据与业务脱节，只能说明这个企业不行，业务和数据都有责任。与其相互甩锅，不如老老实实做好沟通，达到更好效果。

然而有的同学又说了：老师，明明是同一份报告，为啥有的人看了说做得真好，有的看了就喷没水平。感觉好难呀。那是因为说者无意，听者有心。

能让全国人民开心的只有赵本山，你换了郭德纲都有人嫌他三俗，所以看菜吃饭韶关抖音推广营销平台推广是必须的。

有兴趣的话，我们下一篇分享：《如何根据听众身份，制定大家喜欢的报告》

#专栏作家#

接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，专栏作家。资深咨询顾问，网络舆情监测技术在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。

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