用戶分析的重要性自然不必贅述，不過我們發現現在做用戶分析總體上有兩種套路(不對，是風格)，一種是注重各種交互和意識形態，人稱“軟派”，另一種則是基于大數據的硬派。傳統軟派怎么操作，大家在長時間的摸索里想必已經找到各自的規律，無論是心理研究，還是行為模擬，只要適合自己就都可取。而硬派則需要一些大數據技能上的提高~~

　　技能一：學會用大數據說話

大數據時代，無論你多么擅長用經驗去說話，都不能完全替代全量數據背后的現象，所以即使你擅長軟派也需要一點數據來點綴。這些數據可以來自你的后臺統計、社交論壇、競品平臺等其他系統。比如微信，舉個最簡單的例子，大家看了這篇文章，我就可以統計出在什么時間段閱讀量最高，分享頻次最大。那么下次就會選擇最佳時間段推出活動來吸引關注，畢竟你的用戶與別人的用戶不同，自我安排的作息習慣也是不同的。有了自己的數據，就不必遵循別人的總結：什么早8點前，晚7點后……

技能二：學會適當放下數據

做用戶分析是為了拓展客群，更了解用戶。但是當你拿到一份現有用戶的調研數據報告時，你能從中得出那些沒有選擇你的潛在客群對你的產品或服務有什么不滿嗎?顯然，你所看到的數據只是已有用戶的反饋，不是拓客的核心要素。同樣的一個故事分享給大家，說是二戰時期美國軍工公司曾對傷回戰機進行全方位的數據分析，得出一些需要修改設計的結論，而準備進一步優化時，此項目被軍方叫停，因為顯而易見的錯誤：那些真正的重傷飛機都完全毀滅消失，這些傷回飛機的分析再透徹，又能多客觀呢?

深入問題最關鍵的點，了解本質，而不是眼睛輕易能看到的數據。

技能三：排除干擾，放眼多個維度

當你知道應該拿起數據，也適當放下數據的時候，需要掌握的就是怎么拿起，何時拿起，何時放下。

用戶的有些需求是永遠無法用數據去描述清楚的，也無法用數據去論證分析。這時我們需要做的就是在數據中找到一個平衡點，用來支撐我們繼續探索的道路。這個平衡點需要排除眾多干擾，從多個維度去找尋：比如用戶性別、年齡、職業、地域分布、用什么手機、訪問什么網站、每天安排多少時間做某件事……在這個基礎之上再結合傳統的軟派交互，形成合力，能夠更加準確的把握住用戶需求。像是大數據雖然得出了啤酒和尿布最搭，但是如果單純將其擺放在一起，布局的不合理性或許還會錯失部分銷售機會，這時行為模擬就派上了用處。

大數據能夠幫助你更加了解用戶需求，從而開展全面的用戶分析，但大數據大而美的特性也容易讓人迷失本質，在傳統思維層面和創新工具層面上的平衡才是深入關鍵。