这些年来我很少谈及用户群体分类方面的话题。如果有，可能也是五六年前写过的通过使用场景划分人群的一两篇文章。之所以讨论的少，主要还是自己的水平不行。甚至我经常和很多人讲，人群划分标准和工具这个问题，可能研究个一百年也未必有标准答案。但是没办法，找准谁是自己的用户又是所有产品规划、定义和营销活动的起点，所以人群分类问题肯定是一个无法回避，只能不断寻求更优方案的话题。
在这个话题上，目前行业当中最主流的做法基本上都是围绕社会阶层与价值观两大维度进行人群分类。在具体操作上，大样本的定量调研是形成这个分类的核心步骤，也是最重要的数据来源。当然这也决定了这种方式常年以来始终面临几个难以解决的问题：
1、 大样本定量调研，尤其是问卷长到令人发指的大样本定量调研，不可控因素太多，基本上都是噪音大于信号。以置信度最差的方式建立起来的所有分析都需要被打上一个问号。
2、 价值观的测量方式，基本上都是几十个语句认同程度的判断题。这种东西受用户阅读理解、配合程度以及调研语境等多种因素影响。被访者也无需为自己的回答负责，所以既无法证实，也无法证伪。
3、 人群分类结果不具备直观的可识别性，需要人为加入大量解释。这就造成很多产品定义项目，在规划阶段讲的人群，到了定义阶段就被重新理解一遍，最后量产上市的时候又重新再来一遍……直到最终也没个上下游都认同的共识。或者即便人群名称大家认同了，执行的时候也由于缺乏对具体画像的共识，大家无法形成一致行动。因为人群分类的名称和内涵太晦涩，大家完全建立不了画面感。
也正是因为有了以上这些问题，所以人群分类研究始终是我认为汽车行业市场研究领域最薄弱的一个环节。当然自从理想这样的品牌出现以后，和很多车企在交流的时候经常会讨论到“奶爸”这个群体洞察如何得来的话题。如果放在车企普遍使用的人群分类地图上，奶爸并非一个特定群体，但却可以支撑一个品牌，甚至一个越来越庞大的细分市场。
与理想的“奶爸”人群类似，我最近还有一个更有趣的案例。去年极氪X上市的时候，我同事预约了一次上门试驾，我也趁机蹭了一个短暂的体验。在这个过程中我当然也就完成了线上签署试驾协议的所谓留资过程。但是在那次试驾之后的大半年里，极氪都没有人主动骚扰过我。直到去年年底前，我突然接到当时销售顾问的电话，他通知我极氪007还有三天就要上市了，建议我关注一下。之后他又联系过我三到四个轮次。
针对极氪这个案例，稍作分析我们可以判断在我试驾极氪X的时候销售顾问对我进行了简单的判断，认为我的年龄或者其他可以被他识别到的特征与极氪X这款车并不匹配。因此即便我留下了个人资料，也不会有人在我这里浪费时间。但半年多以后，我的信息又被和我匹配程度更高的一款车激活了。毫无疑问，这个操作是需要一个有效的工具驱动的。
其实无论是奶爸，还是极氪对我个人特征的判断，其背后都指向了一种有别于使用价值观这种看不见摸不着的信息，看上去把简单问题搞得神乎其神的操作。说白了，研究人群分类就是需要让大家对目标用户有画面感，如何才能形成画面感，就是要让上下游的协作部门听得懂，没歧义。只有基于常识的人群分类才能符合这一要求。显然奶爸是一个大家更容易理解和在执行环节对号入座的人群标签。但是都市进取族、时尚追风族之类的人群就达不到类似的效果。
那么应用哪些信息对用户进行群体划分更加贴近大家的常识，而且具备可识别性呢？
显然阶层对应的收入、财富和文化水平无论如何都是一个绕不开的指标，毕竟所有市场细分都必须识别用户的消费能力和认知能力。除此以外，年龄、人生阶段以及家庭结构等生活特征也是一个非常值得深入展开的维度。因为对于不同年龄阶段或者人生阶段的用户，他们对汽车的需求有着非常明确而显著的差异，而且这类指标又非常显而易见。因此在SoCar目前的用户群体划分模型当中，我们最终使用了以上两个最为重要的维度，先把用户切分为16个组别，再通过其他维度进行再细分。
在形成细分用户细分之后，更加关键的问题来了，这种人群分类会不会削弱人群洞察的深度和准确性呢？要回答这个问题我们还是需要回顾一下为什么汽车行业此前二十多年大家纷纷把价值观视为人群划分最为关键的指标。在我理解看来这种分类需要满足两大关键前提：
1、 产品严重同质化，导致显而易见的指标不能有效区分用户。这种情况在2000年以后的燃油车市场尤为显著：几大汽车集团基本上在所有细分市场（级别和厢体形式）全都部署了完整的产品组合，大家必须在价格、级别和厢体形式这些显著差异的产品特征以外，寻找更为深刻的差异。当然价值观分析是否达到了这种效果则是仁者见仁智者见智的话题了。到了现如今这种智能电驱化的深水区，产品本身的差异性远比燃油车时代显著得多，产品的场景创新活动和功能、交互定义首先需要锚定用户的认知能力和生活方式。
2、 历史上，价值观的分类逻辑首先来自于营销部门的品牌传播需求。而且这种模式更加适用于广播式的传播阶段，而非近年来互动式的、参与式的品牌互动。所以车企需要了解自己的用户究竟认同什么样的价值判断，然后诉诸产品定义和广告传播这种“瞄准式”的决策模型。但是到了与用户高频互动的私域流量运营时代，品牌与用户的价值认同完全可以采取更为灵活的“迭代”式逻辑。
显然，用户分类研究既是车企所有产品规划、定义、营销和服务环节的开始，也是所有这些问题的终点和新一轮决策的开始。只有在一个完整的数据闭环上形成贯穿始终的数据流才能创造最大化的商业价值。为了确保数据可以闭环，基于常识的人群分类效果要优于基于“玄学”的分类百倍有余。
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