B端产品经理，如何构建企业用户画像？思维导图

基础数据是构建企业用户画像的前提.

采集数据前，根据企业用户画像使用目的，从宏观层、中观层、微观层的角度，列举构建企业用户画像所需要的基础数据。

宏观层，指企业用户的行业属性，不同行业存在不同的市场结构、运作模式、运行规律。通过行业特征，了解目标企业用户行业的现状和发展趋势；

中观层，指企业用户的企业属性，如企业成立时间、企业规模、人员规模、收入规模、活跃用户、使用评价等。通过企业特征，了解目标企业用户的现状；

微观层，企业用户画像不仅仅是企业属性的特征，同时还要考虑企业内部角色属性的特征，即决策链角色特征，可分为：决策者（老板、高管）、使用者（员工），决策者和使用者的关注点和需求存在很大差异。

列举基础数据后，就要确定调研（采集）数据的对象了，只有在决策链上的角色，才有调研价值。

如现有一款“企业福利系统”的B端产品，作用是协助企业建立正向的激励制度，解决员工福利采购成本高、发放难、员工满意度低等问题。

A眼科医院（企业用户）有意向采购，需对其进行调研。调研对象包括普通员工、人资专员、人资总监、总经理和董事长。

这条决策链，首先要打动该医院的人资总监，再说服总经理和董事长，最后让人力资源专员和普通员工体验使用。

人资总监是决策链的关键人物，具有很大的建议权，如果取得了人资总监的认可，就会向总经理推荐这款产品，而董事长是则听取总经理和人资总监的意见。在决策链上，核心角色的建议权，往往比决策权还重要。

至于人资专员和普通员工，他们是这款软件产品的使用者。

人资专员负责体验这款产品的采购环节是否节省采购成本和时间成本，发放流程是否便利。

员工则体验福利项目、福利商品是否人性化、多样化。也许在企业决定购买这款企业福利系统之前，人资专员和普通员工没有话语权，但是在续费的时候，他们的建议权最大。

对于决策者，可向其了解企业战略目标、发展情况、商业模式、业务情况、管理需求、业务需求等方面的信息。决策者关注营收增长、效率提高、减少成本等方面的问题。

对于使用者，可侧重了解体验、操作细节、工作细节、流程细节等信息。使用者关注产品便捷性、灵活性等用户体验方面的问题。

明确了调研对象后，就可以展开调研了。企业用户调研可使用定性分析与定量分析结合的方式：

事实标签，是基础数据进行清洗、去重、去无效、去异常、整合提取特征的过程，也是对数据加深理解的过程，是为了模型标签的构建做准备。

假设采集完20个企业用户的基础数据后，就可以提取共同特征，抽离出一个‌‌能适用于更多同类型企业用户的一个事实标签，那么它不是某一个企业用户的事实标签，‌‌而是共性特征的事实标签。

模型标签，由一个或多个事实标签的组合而成。如“企业用户价值等级”模型标签，由采购总数量、采购总金额、结算周期等事实标签组合而成的。

模型标签的颗粒度越粗，每个模型之间的特征就越模糊；模型标签的颗粒度越细，也会给产品定位和运营推广带来负担。

所以，颗粒度不仅需要定量的聚类来调整，还需要结合产品经验来验证。

预测标签，是根据已有事实数据和模型标签，来预测企业用户的行为偏好，在一定程度上反映企业用户的规律性。

预测标签可以是简单的数据统计，也可以是复杂的预测数学模型。

如A眼科医院的预测标签，如下示例：