作為一個產(chǎn)品經(jīng)理，我們總是希望自己做的產(chǎn)品能夠很好的滿足用戶的需求 。但是每個人都受限于自己對于事物的認知，可能會導致對用戶的理解出現(xiàn)偏差 。尤其是當團隊里每一個人都把自己當做用戶，以自己對于產(chǎn)品的理解當
作為一個產(chǎn)品經(jīng)理，我們總是希望自己做的產(chǎn)品能夠很好的滿足用戶的需求 。但是每個人都受限于自己對于事物的認知，可能會導致對用戶的理解出現(xiàn)偏差 。
尤其是當團隊里每一個人都把自己當做用戶，以自己對于產(chǎn)品的理解當做用戶對產(chǎn)品的理解來定義需求，就容易出現(xiàn)所謂的“彈性用戶”，每個人都說是為了用戶體驗著想，但這樣定義出來的用戶顯然不是產(chǎn)品真實的用戶 。
所以用戶畫像這個工具就出現(xiàn)了，它是一些真實用戶構(gòu)建出來的原型，用來幫助產(chǎn)品設(shè)計人員有針對性的制訂產(chǎn)品功能，服務策略，銷售策略，從根本上來講，用戶畫像是就是幫助產(chǎn)品經(jīng)理了解用戶的 。
但我們構(gòu)建出來的用戶畫像真的能夠幫助到我們嗎？我們來看一個常見用戶畫像的例子：
圖片來自百度
【構(gòu)建高質(zhì)量的用戶畫像 用戶畫像維度：從5個維度出發(fā)】在這個用戶畫像中，我們看到有用戶的一些年齡、性別、學歷、婚姻狀況等基本信息和工作信息，還有用戶的一些特點和目標，感覺很完善了 。
現(xiàn)在這個用戶處于無房無車的狀態(tài)，那么問題來了，假設(shè)我現(xiàn)在是一個賣車的商家，我應該給她推薦什么樣的車？
也許你會說，她比較文藝，那么應該給她推薦帶有文藝氣息的車 。
也許你會說，她注重享受，那么應該給她推薦配置豪華的車 。
也許你還會說，她沒車的同時也沒房，那可以給她推薦個房車，同時解決了房和車的問題 。
于是在有用戶畫像的情況下，“彈性用戶”依然出現(xiàn)了，那么問題到底出在哪呢，這個用戶畫像為什么不能幫助我們作出正確的決策呢？
二、人口結(jié)構(gòu)≠用戶畫像
用戶畫像最早是由Alan Cooper在提出的，在經(jīng)典的著作《About Face》中有專門的一個章節(jié)是講用戶畫像，他在書中提到用戶畫像的核心是觀察用戶，把觀察到的行為的一些獨特的方面列出來，形成一個行為變量集 。
雖然說人口變量（比如年齡、性別、學歷、地理位置）等等因素對于行為也有一定的影響，但是這種影響并不能構(gòu)成用戶與用戶之間差異化的核心 。真正形成差異化核心的是用戶的行為，更深入的來說，是用戶行為背后的動機 。
所以這就是為什么上面那個用戶畫像沒辦法幫助我們做一個賣車的策略，因為它并沒有告訴我們當用戶買車的時候，主要考量的因素是什么，是價格，品牌，還是其他的因素 。
常見的用戶畫像錯誤還有描述用戶生活中的一天，因為通過觀察用戶一天的行為只能觀察到他做了什么事情，而不能觀察到他做這件事情的動機是什么，尤其是對于買車這樣決策周期很長的事情來說，觀察用戶某一天的生活其實意義并不大 。
這里我們就要講解一個概念，叫考量度 。什么是考量度呢？它是指用戶在做一個決策之前，所需要思考的程度，從思考的多少可以分為高、中、低三個考量度等級 。
舉個例子來講，買房對于絕大多數(shù)的國人來講都是一件大事，需要慎重考慮而不是隨隨便便就作出決策，在真正見到銷售人員之前，用戶可能已經(jīng)經(jīng)過多方面的考察，比如地段，價格，配套等等因素 。至少60%的決策都是在見到真正的產(chǎn)品之前就已經(jīng)完成了的，這種用戶經(jīng)過了深入的自我剖析，可以明確的知道甚至說出自己決策的依據(jù)是什么的產(chǎn)品，我們稱之為高考量度的產(chǎn)品 。
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