大问题：如何验证用户画像是否正确？

你花了很多时间创建用户画像，看上去相当完美，有照片、有名字、有故事，包含各种信息和含义。或许，你的干系人已经认可了你的用户画像，整个团队终于可以聚焦特定用户群体了。

可是你，难道没有一丝忐忑：你是否有足够的自信，保证用户画像真的像真正的用户？

没错，你的用户画像基于各种各样的数据源——包括定性的、定量的，老的、新的，主要的、次要的——它们根据合理的假设、估算和业务战略，“缝合”成你的用户画像。可这些数据，它们彼此吻合吗？

可见，用户画像创建完成后，你还需要验证它是否正确。

在《通过用户研究创建用户画像的三种方法》中，我们曾经介绍：一般的定性用户画像无验证环节，但可以改进为带量化验证的定性用户画像；定量用户画像则在过程中进行假设验证。

用户画像不可能、也不需要完全准确，但是你应该保证用户画像能够反应数据中关于目标用户的本质特征。因此，本节我们介绍用户画像验证的主要方法，包括：

1. 通过原始数据验证用户画像；

2. 请相关专家审查用户画像；

3. 让用户画像所代表的用户来审查用户画像；

4. 通过实地研究验证用户画像；

5. 通过问卷调查验证用户画像。

用户画像创建完成后，可以与核心团队召开画像验证会，让大家都回头简略审阅数据源，也就是用户画像主要事实的来源。

如果来源是定性数据，如访谈记录或会议纪要，那么验证会可以重点审查用户画像与它们是否相符。

在验证会上，可以主要关注用户画像与数据源有抵触的地方，并决定是否可以容忍这些矛盾。

用户画像验证会不是表彰会，不能一味表扬与自我表扬。应该给用户画像一些合理的修正，保证它尽可能代表原始数据。

可以请了解目标用户的领域专家一起审查用户画像。他们应该与目标用户有直接联系，但并未参与用户画像创建过程，例如：营销和销售人员、用户运营人员、产品支持工程师、客服人员、培训师等等。

如果用户画像面向已有产品的重新设计，可能比较容易在公司找到熟悉已有用户群的人，他们可以帮你验证用户画像。例如，你可以把用户画像讲给销售听，让他们感觉感觉是否能够联想到每天接触的客户。

领域专家一般都很忙，你一定要“抓住”他们，请他们阅读用户画像基本文档，指出其中与他们的用户体验不符的地方。根据他们的反馈，可以对用户画像做一些修改完善。

需要提醒的是，领域专家也可能误导你，因为他们代表“落后的”、“旧的”产品方向。你需要有足够的判断力。

看似简单、但要求更高的用户画像验证方法是，把用户画像拿给用户看。这就像是，你给用户拍了张照片，然后让用户看看拍得好不好。

例如，假如你创建了银行柜员的用户画像，你就跑去银行网点，把用户画像秀给银行柜员，告诉他们你的目标是创建一个典型的银行柜员，请他们判断你的目标是否已达到。

遗憾的是，你的用户画像毕竟不是用户的照片。所以你需要多找几个用户画像所代表的用户来看。一般来说，三、四个人看过之后，反馈就会出现一些相同的内容，你可以据此作一些微调，让下一位用户看到更加真实的“照片”。

需要提醒的是，你根据用户反馈进行修正时，要注意确保没有违反原始数据。你永远要记住：绝对不应该用户怎么说，你就怎么做。

还记得吗？与其听用户怎么说，不如观察用户怎么做。

像第三种方法一样，去找用户画像代表的用户；与第三种方法不同的是，去用户现场观察用户的行为。

显然，这种方法更费时、费事也更费钱。你需要去拜访那些与用户画像特征相似的人，以查明用户画像与你的观察是否相符。

使用实地研究验证用户画像时，需要依靠判断力来辩认真正的用户是怎样的、他们的行为举止是怎样的。

因此，它有两个关键：通过用户画像的核心特征来筛选候选人；招募三、五个与核心特征吻合的用户。

关于用户遴选和招募等用户研究方法，以后再专文详谈。

如果时间和资源更充足，你可以考虑使用大样本问卷调查。通过抽样调查，你有机会验证用户画像的普遍性。

问卷调查之前，自然需要起草调查问卷。你需要提炼用户画像的每项特征，将它们变成一个问题清单，制成问卷请用户填写。你可以设计单选、多选或5级量表、7级量表等方式。

问卷调查的关键是样本数量及抽样的合理性，以及问卷回收后的聚类等统计分析。本文不对这些技术作细节讨论。

根据需要和可能，问卷调查之后或同时，可以遴选用户作调研访谈，定性地对用户画像进行交叉验证。

小结

本节的内容是假设你已经创建用户画像，如何验证它的正确性。我们介绍了5种方法，都是说来容易做来难的：

1．通过原始数据验证用户画像；

2. 请相关专家审查用户画像；

3. 让用户画像所代表的用户来审查用户画像；

4. 通过实地研究验证用户画像；

5. 通过问卷调查验证用户画像。

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