年關將至，我們又接了個新項目——用直播的方式賣春聯(lián)。

開售之前，有必要先對目標產品做個用戶畫像。這份用戶畫像，一方面可以幫助團隊更好地理解商品，另一方面可以為后期的投流提供參考支持。

我們將從飛瓜上抓取數據，從而形成最終的用戶畫像。但是，一上來就抓數據是有問題的。

首先，春聯(lián)是一個非常垂直的小類品，在飛瓜上沒有對應的分類檢索；其次，漫無目的地找，獲得的數據量很大，卻未必精準，不僅不能輔助決策，還會增加無效工作。

因此，在獲取數據之前，需要先從業(yè)務角度，對我們的商品做一次解析，圈定幾個更精準的檢索范圍。

上圖左側，是我們的商品。產品我看過，質感在線，審美在線，價格也不便宜，（謙虛地說）在春聯(lián)界絕對是中高檔產品了。

春聯(lián)及春節(jié)掛飾，屬于特殊節(jié)日用品，一次性消費。理論上說，中國人家里過年都會貼春聯(lián)，屬于老少咸宜的商品。但其特殊性在于，春聯(lián)主要是以家庭或團隊為單位消費，而最終完成購買動作的人卻是個體，并沒有那么寬泛。

飛瓜上沒有對應的小分類，但是我們可以對其做適當的延展解析，畢竟相關產品的購買人群重疊度會很高。

春聯(lián)及掛飾，既是民俗用品，又是文化用品。在飛瓜上，與這兩個屬性強關聯(lián)的商品分類是手工藝/民俗、節(jié)日用品；弱關聯(lián)的商品分類是書法/繪畫、畫具/畫材/書法用品、貼飾、文房用品、裝飾畫、裝飾掛牌、婚慶飾品。

春聯(lián)及掛飾的使用場景主要是家庭。當然，公司、企事業(yè)單位的部門辦公室也會有少量需求。產品用途以自用為主，送禮為輔?？紤]到物流公司的運營時間，售賣期基本截止到春節(jié)前兩周。

通過對目標商品的解析，縮小了數據檢索范圍，我們將從以下維度勾勒出這份用戶畫像。

第一，店鋪類別。這項可分為開售店鋪（已經開始售賣春聯(lián)等商品的店鋪）和待售店鋪（尚未售賣，但已售商品與春聯(lián)高度相關，用戶也高度重疊）。

第二，畫像維度。這項將從性別、年齡、地理分布和興趣愛好四個維度進行解讀。

在初步篩選出來的商品大分類中，選擇關聯(lián)度較高的中分類，抓取數據。（PS：怎么確定哪些中分類關聯(lián)度高？這就考驗前面對商品的解析能力了）

已知的強關聯(lián)和弱關聯(lián)分類，可以劃分為書畫類和裝飾類兩個大類。書畫類偏技能，裝飾類偏使用，消費場景不同，得出的數據也會有所區(qū)別。

通過檢索匯總，共獲取待售店鋪79家，覆蓋1.62億人次（店鋪粉絲有重疊）；已售店鋪31家，樣本量足夠有代表性了。下面就是具體數據了：

一、性別

誰是春聯(lián)的主力購買人群呢？是男性，還是女性呢？先來看開售店鋪的數據：

如果看綜合數據（春聯(lián)和掛飾），男女比例相差并不大，男女比例為58%比42%；而單看春聯(lián)，男性購買比例高達64%，女性只占36%。

這個數據與我的固有認知就不一樣了，我一直以為春聯(lián)的主力購買人群應該是較多負責家庭采購的女性。

而在掛飾類商品的交易中，82%的購買用戶是女性。掛飾類商品的裝飾性更強，這倒是符合女人愛美的天性。

那么，待售店鋪的粉絲性別比例是怎樣的呢？

綜合數據也比較均衡，但是組成與開售店鋪相反，女性稍多。

書畫類店鋪粉絲，男性占35%，女性占65%。裝飾類店鋪粉絲的男女比例比較均衡，女性稍多。

這又與我的認知相反了。在我的固有印象中，一提到書畫，想到的是這樣的場景：

而數據告訴我們，實際的情況是這樣的：

所以啊，做商業(yè)分析真的不能單憑自己的商業(yè)感知，一個人的觀察視角是有限的，現(xiàn)實可能完全相反。

二、年齡分布

在開售店鋪中，綜合數據、春聯(lián)類、裝飾類三項數據的結構很一致。31-40歲群體是相關商品的主力購買人群，而且所占比例處于絕對優(yōu)勢。

這與我們前面對商品的解析是吻合的。春聯(lián)的主要使用場景是家庭，而31-40歲的群體正是家庭的主力。

那么，在待售店鋪中年齡分布又如何呢？

年齡分布與開售店鋪高度趨同，31-40歲人群依然占據絕對優(yōu)勢。

這里要說明一下，在兩份圖表中，40歲以上人群有兩種統(tǒng)計方式：一種是41+，另一種是分為41-50和51+兩段。之所以這么分，是因為飛瓜提供的數據就是兩種結果，有時分段展示，有時合并展示。為了橫向對比，我們只能錄取合并后的數字了。

三、省份分布

哪些省份的人喜歡買春聯(lián)呢？

在開售店鋪中，山東、廣東、江蘇、河南、河北、山西，是春聯(lián)類商品的消費大省。

在已售產品中，掛飾類商品的占比較?。?3%），省份分布與春聯(lián)類商品的數據略有不同。

在待售店鋪中，粉絲省份分布高度一致，而且順序也一致。占比最高的省份依次是廣東、江蘇、河南、山東、浙江。

其實，用戶畫像做到這里基本夠用了。但是，考慮到我們的商品單價較高，所以還需要再往下做一層，做到城市分布，這樣在投流的時候會更精準。

換句話說，如果你賣的商品單價較低，復購率較低，拿到粉絲省份分布的數據就夠用了。投流時單吊某個城市，效果反而不好。

四、城市分布

春聯(lián)類商品用戶占比最高的城市依次是北京、煙臺、深圳、天津、廣州，都是大城市。除了一線和新一線城市，就是東南沿海城市。

在待售店鋪中，數據就更能說明問題了。北京、重慶、上海穩(wěn)居前三甲，而且北京的數據比例明顯領先于其他城市。

這兩組數據與我們的預期基本是一致的。

首先，像書畫、裝飾品、藝術品這種不當吃不當喝的商品，肯定不屬于恩格爾系數的分子序列。有閑錢，有一定文化水平的人才會對文化用品有需求。而一線、新一線和東南沿海城市的經濟發(fā)展水平更高，有閑錢有文化的人比例更高。

其次，北京作為政治文化中心，再加上三千年建城史，五朝帝都史，文化積淀厚重。居民自然而然地對春聯(lián)等文化類商品具有較高的需求。

所以，在后期投流時，應該將北京、重慶、上海等一線城市作為主要目標市場。

除了性別、年齡、省份分布、城市分布等數據，我們還可以參考哪些信息呢？

五、關聯(lián)需求&視頻喜好

眾所周知，抖音首先是個內容平臺，其次才是購物平臺。抖音的高管，也把抖音電商定位成興趣電商。

一方面，抖音會根據用戶刷抖音時的喜好，給每個人打上N個標簽；另一方面，算法再根據用戶標簽，推薦相關的內容，最終提升用戶的停留時長。

在投流時，可以選擇相應的關聯(lián)需求標簽和視頻喜好標簽，更精準地吸引潛在購買者。

因為開售商品的樣本量較少，所以這部分數據我只選取了待售店鋪的粉絲數據。

較為集中的關聯(lián)需求有：女裝、童裝/嬰兒裝/親子裝、古董/陶瓷/雜項/收藏、零食/堅果/特產。

較為集中的視頻喜好有：餐飲美食、影視娛樂、文藝。

這里還要注意一點：投流時，限定條件越多，預算越不容易花出去，需要人氣的直播間需要保證一定的場觀。

完成粉絲畫像后，我們再來看一下競品的情況。這里，我只列出了春聯(lián)和相關掛飾的數據。另外，月銷量＜5000件的數據參考性不強，沒有采集。

其實，看過競品的數據我還是挺意外的。沒想到，抖音上銷售的春聯(lián)這么便宜。賣得好的，都是9.9元、19.9元的春聯(lián)大套。

一方面，這跟用戶在直播間購物的消費心理有關?？床坏缴唐?，判斷不了質量，不愿意花太多錢，盡可能地降低試錯成本。

另一方面，春聯(lián)這種商品就像大年初一的餃子，不能沒有，但對好不好吃也不是特別在意。因此，很便宜的套裝才會賣得火，畢竟價值感很強。

最后，抖音現(xiàn)在也是夠下沉的了，跟快手、點淘的用戶重疊度也很高了。

作為負責任的商業(yè)分析師，除了列出競品信息，我還提供了競品圖樣，便于團隊比對產品的差異化，再從中找到營銷的突破方向。

六、總結

1.開發(fā)商品時，最好結合渠道先了解一下同類商品的基本信息，知己知彼。

2.開售之前，做一份用戶畫像分析，為后期投流或分銷做參考。

聲明：

（1）轉發(fā)請先征得我的同意，并注明出處；

（2）相關數據采集自飛瓜數據，賬號已付費；

（3）與直播電商相關的研究報告會陸續(xù)發(fā)布，歡迎交流。

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