第一章2026年Q2社群用戶畫像調(diào)研概述第二章問(wèn)卷設(shè)計(jì)與投放策略第三章數(shù)據(jù)收集與清洗第四章核心用戶畫像分析第五章用戶分層與策略制定第六章總結(jié)與展望101第一章2026年Q2社群用戶畫像調(diào)研概述第1頁(yè)2026年Q2社群用戶畫像調(diào)研背景在2026年第二季度，某知名美妝品牌“星辰”在核心社群中發(fā)現(xiàn)用戶活躍度下降15%，復(fù)購(gòu)率下滑至年度最低點(diǎn)38%。這一趨勢(shì)引起了市場(chǎng)部的高度關(guān)注。市場(chǎng)部經(jīng)理李婷在周會(huì)上提出：“我們需要重新定義我們的核心用戶，但現(xiàn)有用戶畫像數(shù)據(jù)已滯后兩年，無(wú)法支撐精準(zhǔn)營(yíng)銷。”為了解決這一難題，我們啟動(dòng)了2026年Q2社群用戶畫像調(diào)研項(xiàng)目。該項(xiàng)目的目標(biāo)是通過(guò)系統(tǒng)化問(wèn)卷設(shè)計(jì)，結(jié)合多維度數(shù)據(jù)分析，重構(gòu)2026年Q2社群核心用戶畫像，明確用戶分層及關(guān)鍵行為路徑。然而，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)僅覆蓋2024年Q4，存在顯著的數(shù)據(jù)缺口。具體來(lái)說(shuō)，用戶年齡分布僅統(tǒng)計(jì)至18-35歲，未細(xì)分36歲以上群體；購(gòu)買動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)缺乏情感消費(fèi)與理性消費(fèi)的量化區(qū)分；社群互動(dòng)數(shù)據(jù)未量化“高參與度用戶”與“沉默用戶”的行為差異。這些數(shù)據(jù)缺口嚴(yán)重制約了我們對(duì)用戶的深入理解和精準(zhǔn)營(yíng)銷策略的制定。因此，開展此次調(diào)研顯得尤為重要和緊迫。3第2頁(yè)調(diào)研設(shè)計(jì)原則與工具選型為了確保調(diào)研的科學(xué)性和有效性，我們制定了以下設(shè)計(jì)原則：首先，科學(xué)性原則要求調(diào)研方法必須嚴(yán)謹(jǐn)，數(shù)據(jù)分析必須客觀，確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。其次，包容性原則要求調(diào)研內(nèi)容必須覆蓋不同用戶群體的需求，確保調(diào)研結(jié)果的全面性和代表性。最后，時(shí)效性原則要求調(diào)研內(nèi)容必須反映2026年Q2的最新消費(fèi)趨勢(shì)，確保調(diào)研結(jié)果的前瞻性和實(shí)用性。在工具選型方面，我們選擇了Typeform作為問(wèn)卷工具，因?yàn)樗谟脩趔w驗(yàn)和完成率方面表現(xiàn)出色。同時(shí)，我們使用Tableau進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，利用Python進(jìn)行用戶畫像聚類分析。此外，我們還設(shè)置了嚴(yán)格的質(zhì)量控制機(jī)制，以防止數(shù)據(jù)污染和錯(cuò)誤。4第3頁(yè)問(wèn)卷核心模塊設(shè)計(jì)問(wèn)卷的核心模塊設(shè)計(jì)主要包括用戶基礎(chǔ)信息、消費(fèi)行為、社群參與度三個(gè)部分。在用戶基礎(chǔ)信息模塊中，我們基于2025年Q3電商平臺(tái)用戶調(diào)研，優(yōu)化了年齡分層，將16-25歲、26-35歲、36歲以上三個(gè)年齡段作為主要分類。同時(shí)，我們引入了“數(shù)字原住民”這一新概念，將其定義為“2020年前使用智能手機(jī)的Z世代”，以更好地理解年輕用戶的行為特征。在消費(fèi)行為模塊中，我們?cè)O(shè)計(jì)了多個(gè)問(wèn)題來(lái)了解用戶的購(gòu)買頻率、客單價(jià)、品類偏好等。特別是在AR試妝使用率方面，我們?cè)O(shè)置了專門的題目，以了解用戶對(duì)這一新技術(shù)的接受程度和使用習(xí)慣。最后，在社群參與度模塊中，我們?cè)O(shè)計(jì)了矩陣題，以了解用戶對(duì)不同社群功能的滿意度。5第4頁(yè)預(yù)調(diào)研驗(yàn)證與迭代在正式投放問(wèn)卷之前，我們進(jìn)行了預(yù)調(diào)研驗(yàn)證和迭代。我們邀請(qǐng)了50名高活躍度用戶進(jìn)行試填，收集他們的反饋意見。通過(guò)分析反饋，我們發(fā)現(xiàn)“購(gòu)買動(dòng)機(jī)”部分的問(wèn)題設(shè)置過(guò)于細(xì)碎，導(dǎo)致用戶填寫負(fù)擔(dān)過(guò)重。因此，我們將該部分的問(wèn)題數(shù)量從15項(xiàng)精簡(jiǎn)至7項(xiàng)，以提升問(wèn)卷的完成率。此外，我們還對(duì)問(wèn)題的排序進(jìn)行了調(diào)整，將時(shí)間敏感的問(wèn)題置于問(wèn)卷的前面，以吸引用戶的注意力。我們還設(shè)置了二次驗(yàn)證機(jī)制，確保用戶數(shù)據(jù)的真實(shí)性。預(yù)調(diào)研的結(jié)果表明，我們的問(wèn)卷設(shè)計(jì)具有較高的科學(xué)性和實(shí)用性，為正式調(diào)研奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。602第二章問(wèn)卷設(shè)計(jì)與投放策略第5頁(yè)第1頁(yè)問(wèn)卷結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)在預(yù)調(diào)研中，我們發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)長(zhǎng)問(wèn)卷的接受度不足30%，而短問(wèn)卷（5題以下）的完成率僅為12%。為了解決這一問(wèn)題，市場(chǎng)部設(shè)計(jì)師小王提出了一個(gè)創(chuàng)新的解決方案：采用“漏斗式設(shè)計(jì)”結(jié)構(gòu)，將問(wèn)卷分為多個(gè)階段，每個(gè)階段聚焦于用戶的不同需求。具體來(lái)說(shuō)，問(wèn)卷從用戶基礎(chǔ)信息開始，逐步深入到消費(fèi)行為、社群互動(dòng)，最后是開放題。在每個(gè)階段，我們都會(huì)設(shè)置里程碑提示，如“已完成問(wèn)卷的30%！”等，以提升用戶的完成率。此外，我們還對(duì)問(wèn)卷的視覺設(shè)計(jì)進(jìn)行了優(yōu)化，確保用戶在填寫問(wèn)卷的過(guò)程中能夠獲得良好的體驗(yàn)。8第6頁(yè)第2頁(yè)投放渠道與時(shí)間節(jié)點(diǎn)為了確保問(wèn)卷能夠覆蓋到目標(biāo)用戶群體，我們制定了合理的投放渠道和時(shí)間節(jié)點(diǎn)。在投放渠道方面，我們采用了核心渠道和輔助渠道相結(jié)合的策略。核心渠道包括微信社群和小紅書官方賬號(hào)，這兩個(gè)渠道覆蓋了大部分的目標(biāo)用戶群體。輔助渠道包括品牌APP推送和短視頻平臺(tái)，這些渠道可以幫助我們觸達(dá)更多的潛在用戶。在時(shí)間節(jié)點(diǎn)方面，我們?cè)O(shè)置了預(yù)熱期、收集期和總結(jié)期三個(gè)階段。預(yù)熱期的主要任務(wù)是吸引用戶關(guān)注，我們通過(guò)發(fā)布懸念海報(bào)等方式來(lái)吸引用戶的注意力。收集期的主要任務(wù)是收集用戶數(shù)據(jù)，我們通過(guò)定時(shí)推送問(wèn)卷鏈接等方式來(lái)提高問(wèn)卷的回收率。總結(jié)期的主要任務(wù)是分析數(shù)據(jù)并制定策略，我們通過(guò)數(shù)據(jù)分析和用戶訪談等方式來(lái)深入了解用戶需求。9第7頁(yè)第3頁(yè)投放效果監(jiān)測(cè)表為了監(jiān)控問(wèn)卷的投放效果，我們制定了詳細(xì)的投放效果監(jiān)測(cè)表。該表格記錄了每個(gè)渠道的投放量、回收量、完成率、問(wèn)題率等關(guān)鍵指標(biāo)。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，我們可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并采取相應(yīng)的措施。例如，我們發(fā)現(xiàn)品牌APP推送渠道的完成率較低，問(wèn)題率較高，因此我們決定對(duì)該渠道進(jìn)行優(yōu)化。具體措施包括：對(duì)APP推送內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化，提高用戶的興趣；增加人工客服，及時(shí)解答用戶的問(wèn)題；對(duì)APP進(jìn)行優(yōu)化，提高用戶體驗(yàn)。通過(guò)這些措施，我們成功地提高了品牌APP推送渠道的完成率和問(wèn)題率。10第8頁(yè)第4頁(yè)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)預(yù)案在問(wèn)卷投放過(guò)程中，可能會(huì)遇到各種風(fēng)險(xiǎn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、用戶感知風(fēng)險(xiǎn)等。為了應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，我們制定了詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)預(yù)案。對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，我們實(shí)施了嚴(yán)格的清洗流程，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。對(duì)于技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，我們進(jìn)行了充分的測(cè)試和準(zhǔn)備，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。對(duì)于用戶感知風(fēng)險(xiǎn)，我們?cè)黾恿穗[私保護(hù)聲明，確保用戶的隱私安全。通過(guò)這些措施，我們成功地降低了問(wèn)卷投放過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)，確保了調(diào)研的順利進(jìn)行。1103第三章數(shù)據(jù)收集與清洗第9頁(yè)第5頁(yè)數(shù)據(jù)收集全流程在2026年Q2第2周投放期間，我們發(fā)現(xiàn)小紅書渠道出現(xiàn)大量“機(jī)器人答題”行為，這嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。為了解決這一問(wèn)題，用戶研究部總監(jiān)趙琳提出了一個(gè)解決方案：建立實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)制。具體來(lái)說(shuō)，我們?cè)O(shè)置了答題速度限制，如每題停留時(shí)間不能超過(guò)30秒，以防止機(jī)器人答題。我們還設(shè)置了IP地址校驗(yàn)，同一IP答題超過(guò)3題則觸發(fā)風(fēng)控。此外，我們還對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密傳輸，確保數(shù)據(jù)的安全性。通過(guò)這些措施，我們成功地降低了小紅書渠道的機(jī)器人答題率，保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。13第10頁(yè)第6頁(yè)數(shù)據(jù)清洗標(biāo)準(zhǔn)制定為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，我們制定了詳細(xì)的數(shù)據(jù)清洗標(biāo)準(zhǔn)。首先，我們處理缺失值，對(duì)于基礎(chǔ)信息題，如性別，缺失率小于3%的允許保留，而缺失率大于5%的則標(biāo)記為異常數(shù)據(jù)。對(duì)于核心行為題，如購(gòu)買頻率，缺失率大于5%的則被剔除。其次，我們進(jìn)行一致性校驗(yàn)，確保數(shù)據(jù)的一致性。例如，年齡和出生年份不能矛盾，消費(fèi)金額不能為負(fù)值。最后，我們檢測(cè)異常值，采用IQR法則檢測(cè)消費(fèi)金額的異常值。通過(guò)這些標(biāo)準(zhǔn)，我們成功地提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。14第11頁(yè)第7頁(yè)數(shù)據(jù)清洗操作表為了更具體地說(shuō)明數(shù)據(jù)清洗的操作，我們制定了詳細(xì)的數(shù)據(jù)清洗操作表。該表格記錄了每個(gè)清洗步驟的具體操作方法、使用的工具以及預(yù)期效果。例如，對(duì)于缺失值處理，我們使用KNN填充方法，填充因子為5，預(yù)期可以將缺失率降低至1.2%。對(duì)于異常值處理，我們使用IQR法則，預(yù)期可以將異常值率降低至0.6%。通過(guò)這些操作，我們成功地提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。15第12頁(yè)第8頁(yè)清洗效果驗(yàn)證為了驗(yàn)證數(shù)據(jù)清洗的效果，我們進(jìn)行了抽樣檢測(cè)和交叉驗(yàn)證。我們隨機(jī)抽取了200條清洗后的數(shù)據(jù)，與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)清洗后的數(shù)據(jù)完整率提高了，異常值率降低了。我們還使用清洗前后的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了聚類分析，對(duì)比輪廓系數(shù)，發(fā)現(xiàn)清洗后的數(shù)據(jù)輪廓系數(shù)更高，說(shuō)明數(shù)據(jù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)更清晰。通過(guò)這些驗(yàn)證，我們確認(rèn)了數(shù)據(jù)清洗的有效性。1604第四章核心用戶畫像分析第13頁(yè)第9頁(yè)用戶畫像分析框架在分析過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)36歲以上用戶占比僅8%，遠(yuǎn)低于行業(yè)均值（25%）。用戶研究部總監(jiān)趙琳提出：“我們需要重新審視調(diào)研目標(biāo)?！睘榱私鉀Q這一問(wèn)題，我們提出了一個(gè)用戶畫像分析框架，該框架包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、消費(fèi)行為特征、社群行為特征和心理特征四個(gè)方面。人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征包括年齡、性別、地域分布等；消費(fèi)行為特征包括購(gòu)買頻率、客單價(jià)、品類偏好等；社群行為特征包括互動(dòng)深度、內(nèi)容偏好等；心理特征包括價(jià)值觀、品牌認(rèn)知等。通過(guò)這個(gè)框架，我們可以更全面地了解用戶，為制定精準(zhǔn)營(yíng)銷策略提供依據(jù)。18第14頁(yè)第10頁(yè)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征分析通過(guò)分析人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，我們發(fā)現(xiàn)2026年Q2社群核心用戶已從“25-35歲女性”轉(zhuǎn)向“16-25歲Z世代”（占比提升至58%）。此外，男性用戶占比僅為12%，遠(yuǎn)低于女性用戶。在地域分布方面，新一線城市用戶（占比62%）的活躍度高于一線城市。這些發(fā)現(xiàn)為我們提供了重要的參考信息，幫助我們更好地了解用戶群體。19第15頁(yè)第11頁(yè)消費(fèi)行為特征分析表通過(guò)分析消費(fèi)行為特征，我們發(fā)現(xiàn)不同用戶群體之間存在顯著差異。核心用戶（占比20%）貢獻(xiàn)了62%的GMV，客單價(jià)高達(dá)1280元，AR試妝使用率高達(dá)78%，社群互動(dòng)深度也較高。潛在用戶（占比35%）客單價(jià)較低，但AR試妝使用率較高，社群互動(dòng)深度也較高。流失風(fēng)險(xiǎn)用戶（占比25%）客單價(jià)和互動(dòng)深度都較低。新晉用戶（占比18%）客單價(jià)較高，但互動(dòng)深度較低。這些差異為我們提供了重要的參考信息，幫助我們更好地了解用戶群體。20第16頁(yè)第12頁(yè)社群行為特征對(duì)比通過(guò)對(duì)比社群行為特征，我們發(fā)現(xiàn)核心用戶更傾向于參與直播互動(dòng)，而潛在用戶更傾向于消費(fèi)內(nèi)容。此外，核心用戶更關(guān)注“使用技巧”類內(nèi)容，而潛在用戶更關(guān)注“明星同款”類內(nèi)容。這些發(fā)現(xiàn)為我們提供了重要的參考信息，幫助我們更好地了解用戶群體。2105第五章用戶分層與策略制定第17頁(yè)第13頁(yè)用戶分層方法為了更精細(xì)地刻畫用戶群體，我們提出了一個(gè)用戶分層方法，該方法基于RFM模型和聚類分析。RFM模型包括最近一次購(gòu)買時(shí)間（Recency）、購(gòu)買頻率（Frequency）和消費(fèi)金額（Monetary）三個(gè)指標(biāo)，而聚類分析則用于將用戶分為不同的群體。通過(guò)這種方法，我們可以更準(zhǔn)確地了解用戶群體，為制定精準(zhǔn)營(yíng)銷策略提供依據(jù)。23第18頁(yè)第14頁(yè)RFM聚類分析結(jié)果通過(guò)RFM聚類分析，我們將用戶分為四個(gè)群體：核心用戶、潛在用戶、流失風(fēng)險(xiǎn)用戶和新晉用戶。核心用戶RFM值最高，購(gòu)買頻率和消費(fèi)金額也最高；潛在用戶RFM-F值最高，購(gòu)買頻率較高；流失風(fēng)險(xiǎn)用戶RFM-R值最低，消費(fèi)金額也最低；新晉用戶RFM-R值較高，消費(fèi)金額較高。這些差異為我們提供了重要的參考信息，幫助我們更好地了解用戶群體。24第19頁(yè)第15頁(yè)不同用戶分層策略表針對(duì)不同的用戶群體，我們制定了不同的策略。對(duì)于核心用戶，我們計(jì)劃推出官方會(huì)員體系升級(jí)，以提升他們的忠誠(chéng)度。對(duì)于潛在用戶，我們計(jì)劃招募AR試妝體驗(yàn)官，以提升他們的購(gòu)買意愿。對(duì)于流失風(fēng)險(xiǎn)用戶，我們計(jì)劃提供個(gè)性化挽回方案，以挽回他們的流失。對(duì)于新晉用戶，我們計(jì)劃舉辦7天社群互動(dòng)挑戰(zhàn)賽，以提升他們的互動(dòng)深度。這些策略將幫助我們更好地滿足不同用戶群體的需求。25第20頁(yè)第16頁(yè)策略實(shí)施優(yōu)先級(jí)為了確保策略能夠順利實(shí)施，我們制定了策略實(shí)施優(yōu)先級(jí)。首先，我們優(yōu)先處理流失風(fēng)險(xiǎn)用戶，以挽回他們的流失。其次，我們處理核心用戶，以提升他們的忠誠(chéng)度。第三，我們處理新晉用戶，以提升他們的互動(dòng)深度。最后，我們處理潛在用戶，以提升他們的購(gòu)買意愿。通過(guò)這種優(yōu)先級(jí)，我們可以確保策略能夠順利實(shí)施。2606第六章總結(jié)與展望第21頁(yè)第17頁(yè)調(diào)研核心發(fā)現(xiàn)通過(guò)本次調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)了以下核心問(wèn)題：1.2026年Q2社群核心用戶已從“25-35歲女性”轉(zhuǎn)向“16-25歲Z世代”（占比提升至58%）；2.AR試妝使用率成為關(guān)鍵分層指標(biāo)（核心用戶使用率78%，流失用戶僅5%）；3.社群互動(dòng)深度與消費(fèi)頻次呈指數(shù)級(jí)關(guān)系（DI每增加1分，消費(fèi)頻次提升1.8倍）；4.新一線城市用戶（占比62%）的客單價(jià)高于一線城市（28%）；5.2026年Q2新消費(fèi)主義趨勢(shì)對(duì)用戶決策影響顯著（情感消費(fèi)占比達(dá)43%）。這些發(fā)現(xiàn)為我們提供了重要的參考信息，幫助我們更好地了解用戶群體。28第22頁(yè)第18頁(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策流程圖為了更好地展示數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的流程，我們繪制了一個(gè)流程圖。該流程圖展示了從用戶畫像調(diào)研到效果評(píng)估的整個(gè)流程。通過(guò)這個(gè)流程圖，我們可以更清晰地了解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的流程。29第23頁(yè)第19頁(yè)未來(lái)改進(jìn)方向?yàn)榱烁玫貪M足用戶需求，我們提出了以下未來(lái)改進(jìn)方向：1.技術(shù)升級(jí)：引入多模態(tài)數(shù)據(jù)分析（語(yǔ)音、圖像、文本）；2.渠道優(yōu)化：在B站測(cè)試AI虛擬主播引導(dǎo)問(wèn)卷模式；3.策略深化：對(duì)3