本文详细介绍了B端产品用户画像的构建方法，强调了用户画像对于理解目标群体、提高产品设计贴合度以及实现精准销售的重要性。文章区分了B端与C端用户画像的不同，并提供了从角色和行为两个维度来构建用户画像的具体步骤，最后通过PERSONAL八要素检验画像的合理性。

什么是用户画像？

百度解释是这样的：用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。

我们常通俗的说成是“打标签”。就是根据用户的身份、行为、认知等给用户贴标签。将标签进行归类，然后赋予名字、照片、人物属性，并代入场景进行简单描述，形成一个人物角色。这个人可以是自然人，也可以是一个门店，一个企业。

为什么要做用户画像？

产品最终是要给用户带来价值的。

比如有赞，给小店或者个人开线上店铺，对于线下的零食店来说，是一个很实用的工具，街坊可以不用出门就在线下单，还能把货在朋友圈里卖到各地。但对于大企业来说，一点用处没有。

但是钉钉，专门做企业的内部管理，包括考勤，绩效，流程等管理，对于大企业来说，是提高管理效率，节省管理成本很有效的工具。但对于夫妻老婆店来说，根本没有用武之地。

没有明确的目标群体，产品可能朝夕日改，半路夭折；即使有了明确的目标群体，但不做更细分的用户画像，也会出现产品和用户的贴合度低，可用性差的情况，使公司利益受损。

总的来说，建立用户画像有这几个好处：

• 产品经理在设计时能找到确定的受众，调研他们，找到真实的痛点，针对性的解决问题。
• 产品经理能对用户更有同理心，站在他们的角度设计，而不是自己的主观臆想。
• 减少开发、设计等人员的质疑，认为产品经理又在脑补需求，内部不配合。
• 有助于销售在卖产品时，找到准确的目标人群，做到精准销售。

B端画像和C端有什么区别？

图片来源：Geunbae“GB”Lee

这里面描述了用户的身份特点，比如说年龄、身份、收入；还有行为特点，比如心理、个性。这个和B端产品基本是一样的，但B端产品是一个集合体，这个集合体由很多个个人组成，这些人有不同的职能、工作任务，对产品的使用功能、频率、要求都是不一样的。

比如诊所里面有医生，前台，药房，行政管理，老板等。医生主要是接诊，希望接诊页面简洁高效；药房主要是发药、管理药品，希望能高效盘点、按批次发药；而老板最关心经营情况，需要准确的就诊人数、营业金额等报表。

所以建立用户画像时不能简单的把一个角色拿出来，而是要从诊所的经营理念、经营方式等把这些具体个体的共性提炼出来，把这一个小群体作为一个用户画像。

还有一个很大的区别是，C端的数据大多能通过市面上的产品，采集大量的数据来归类、分析，然后人格化。但B端产品很难用数据直接勾勒出用户画像。最靠谱的方法是多实体走访，和各个用户访谈，归纳出适合自己产品的用户画像。

如何构建B端用户画像？

其实每个人都是画像大师。比如你去相亲，见到对方：大眼睛，高鼻子，长头发，邻家女孩啊，是我喜欢的类型。再和她聊聊，发现她活泼、乐观、热情，也是我喜欢的性格，一下子就倾心了。

这里面就包含了2种画像，一种是客观信息：长相；另一种是主观信息：性格。归纳来说是2方面：

• 第一个方面：角色画像。
• 第二个方面：行为画像。

上面也提到首先是给用户打标签，再给用户进行分类。那从这2个方面如何来设置标签呢？

构建角色画像

从用户自身的属性出发，标记客观因素。以诊所为例：

• 诊所位置。什么城市，什么地段？
• 诊所面积。是1层还是2层，有多大？
• 主要经营科室。是内科还是医美？
• 员工数量和分工。医生有几位？护士有几位？
• 日门诊量和客单价。每日是100人看诊，客单100元吗？
• 患者群体。是儿童还是老人？

通过这些指标，我们脑子里能勾勒出大概的样子：一家位于杭州准一线城市的诊所，坐落在小学幼儿园附近，大概是200平的大小。主要经营儿科，患者是儿童群体。有4个医生，4个护士，1个前台，2个药师。平均每日看诊量是100个，客单100左右。

从这些标配看来，这是一家中等大小、偏专科的诊所，人员的配置和分工相对明确，营业收入上也是不错的水平。那他在不同的场景下可能会有怎样的行为呢？这些行为可能产生什么样的需求呢？这就是要分析的另外一个点。

构建行为画像

与上面收集信息分析的方式不同，主要是通过观察用户行为，来推测出用户的属性及偏好。还是以诊所为例：

• 主营收入。是传统卖药为主收入，还是以看诊的诊金为主收入？
• 用户体验。是以用户为中心，就诊时提供良好体验，诊后进行随访吗？
• 市场营销。会进行一些营销活动来获客吗？
• 内部管理。是否有标准化的诊疗流程和医疗规范？
• 经营理念。是否会关注诊所形象和品牌价值？

这时上面的诊所可能会变成这个样子：

紧跟着现代医学的理念，主张少输液，少吃药，诊金是他主要收入，一次门诊诊金在300-500元，看诊20分钟，开药数量很少，没有输液。以用户为中心，装修非常有趣，很吸引小朋友，还有儿童游乐区。进门前台会热情的接待，全程有护士耐心陪同和指引，诊后会随访，紧密跟踪病情。会开展一些新型业务，也会用周年庆等套餐活动引流，用会员积分等方式留客。诊所有一套自己的诊疗流程，医疗诊断很规范。非常重视品牌塑造，有连锁化的趋势。

归类用户

当我们调研了一定量的用户，给他们贴了不少角色和行为的标签后，就要把他们的共同点提炼出来，归为一类。

用户归类有哪些好处？

• 有助于我们了解用户特性，知道这个功能是适合哪类用户的。
• 将现有用户进行分类，了解目前用户的组成情况，合理安排功能优先级。
• 遇到新用户时，把他归到已有类别中，减少沟通成本。

可以采用象限的方式来直观反映。比如以科室差异不大的诊所角色画像中的营业收入为横坐标，行为画像中的经营理念为纵坐标来构建。

虽然角色画像和行为画像中有很多的指标，但我们不可能面面俱到地画出个n维的象限来归类用户。如何从中提取关键指标，来简化归类模型呢？可以参考以下几点原则：

• 从角色画像和行为画像中各选取一个指标。因为客观+主观才是一个比较完整的画像。
• 选取的指标是用户差异度较大的，能形成比较强烈的对比。
• 选取的指标对用户的决策有较大的影响，对我们的产品设计有较大的影响。

用户的归类不是说哪类用户好，哪类用户不好。存在即合理，不同的城市，不同的患者，他们需要的就是不一样的。

比如第一象限里面的诊所，高端连锁，收费高，适合大城市不在乎价格，重视就诊体验的患者；第一象限里面的诊所，技术可以体验一般，适合普通的中小城市患者；第三象限里面的诊所，技术和体验都一般，但是一些小城市患者不得不选的；第四象限里面的诊所，有新型的理念，但没有运作好，适合一些价格低又重视体验的患者。

我们的目的是更好的理解用户，挖掘需求，满足用户使用。但这样的划分还是比较抽象的，我们可以把形象具体化。

构建的用户画像合理吗？

当我们建立了这些用户画像，可能会有疑问这么划分合理吗？能代表所有用户吗？会不会以偏概全了？

我们可以用用户画像的PERSONAL八要素来检验一下：

PERSONAL八要素

• P代表基本性(Primary)：指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈;
• E代表同理性(Empathy)：指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心;
• R代表真实性(Realistic)：指对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物;
• S代表独特性(Singular)：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性;
• O代表目标性(Objectives)：该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标;
• N代表数量性(Number)：用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色;
• A代表应用性(Applicable)：设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策。
• L代表长久性(Long)：用户标签的长久性。

检验下上面的诊所画像，是基于实地走访和电话沟通等方式来了解用户的，满足P；包含了名称照片等角色画像，满足E；给周围的伙伴看看，是符合日常就诊诊所的，符合R；主要看影响产品的特征是否具有独特性，诊所理念的不同对产品的需求差异很大，共性很少，符合S；新型诊所需要高层次的营销、用户管理等需求，传统型诊所重点是基础的门诊需求，符合O；4个角色画像，差异点也较大，比较容易记忆和理解，符合N；设计不同的功能能知道哪类诊所适用，符合A；在很长一段时间内，这些标签变化较小，符合L。

覆盖完整度

上面的八要素是检验画像是否完整、有效的，另一方面还要看画像对现有用户的覆盖程度。可以这样来检验：

1. 按画像特点，把现有用户进行归类。
2. 归类完符合的用户，有没有无法划分的用户？

如果把现有用户归到了合理的画像中且没有多余，那就是覆盖全面。如果有一些无法划分的，就要考虑调整划分维度，增加用户画像，使得画像能全面、完整。

总结

构建精准的用户画像是产品调研，产品设计的重要一步。

• 不同于C端产品的个体用户画像，B端产品的用户画像中包含了一个群体，要从整体的角度来对用户进行划分。
• 我们可以从角色和行为两方面来梳理画像，然后将有重要影响的差异点提炼出来，构建完整的画像，并赋予具体形象，以便于理解。
• 最后，可以从PERSONAL八要素和覆盖完整度两方面来检验用户画像的合理性。使用户画像能给决策带来真正的帮助。

基于用户画像，我们就要开始挖掘需求了，下篇会讲如何调研用户，找到真实痛点。