从一次"翻车"经历说起

去年有个朋友找我诉苦，说他花了三个月时间打磨的一款在线教育产品，上线一周用户就跑光了。他给我看了他的用户画像报告，上面写着"25-35岁职场女性、愿意为技能提升付费、追求性价比"。我当时就问他：你这些画像数据哪来的？他说问卷调查+竞品分析。我又问：那你实际用户是谁？他愣住了。

后来我们一起复盘发现，他的产品明明更适合"18-22岁大学生群体"，但因为团队里都是上班族，潜意识里按照自己的样子做了产品。这件事让我深刻意识到，用户画像不是拍脑袋想出来的，更不是从问卷题目里直接抄的，它必须经过验证才能算数。

这篇文章我想聊聊，在线教育搭建方案中，用户画像到底怎么验证。我不会讲那些玄之又玄的理论，就用大白话把我踩过的坑、验证过的方法分享出来。

一、先搞清楚：用户画像验证到底是在验证什么？

很多人把用户画像理解成"给用户贴标签"，比如"女性""北京""月薪1万"这种。但真正的用户画像验证，验证的不是标签本身，而是标签背后的假设是否成立。换句话说，你认为用户是这样的，你得证明他们真的是这样。

举个直观例子。假设你的教育产品定价99元，你假设"用户会觉得便宜"。这个假设对不对？你不能靠猜，你得去验证。怎么验证？要么做价格测试看用户愿不愿意掏钱，要么去问用户"你为什么买""你觉得贵不贵"，要么去看竞品同样价格卖得怎么样。验证的过程，就是用事实和数据去检验你的每一个假设。

在在线教育领域，用户画像的验证更加复杂。因为学习这件事涉及太多变量——有人是为了考证，有人是为了消遣，有人是被家人逼来的，有人是自己想学。不同动机的人，对产品功能、价格敏感度、学习时长、完课率的期待完全不一样。如果你的画像把这些人混为一谈，产品必然翻车。

验证的核心目的，其实就是三件事

第一件事是确认用户真的存在。你以为有一群"忙碌的职场妈妈"需要你的产品，你得先证明这群人确实在、确实有需求、确实会用手机而不是电脑上网。很多产品死在"想象的用户"上，而不是真实的用户上。

第二件事是理解用户的行为逻辑。用户为什么来？来了做什么？什么时候走？这些行为背后有动机，有触发条件，有阻碍因素。你不做验证，永远只能看到表象。比如你以为用户流失是因为"价格太贵"，验证后可能发现其实是"课程太难"或者"老师不专业"。

第三件事是找到差异化的切入点。在线教育竞争激烈，如果你的人和竞品一模一样，活着的概率很低。验证的过程也是找差异的过程——你的用户有什么独特需求是别人没满足的？这才是产品的生存空间。

二、血的教训：三个必须验证的关键假设

根据我观察到的在线教育项目，有三个假设是大家最爱拍脑袋、也最容易出问题的。我建议你在做产品之前，务必把这三个假设验证清楚。

第一个假设：用户真的需要这个产品

听起来很基础对吧？但我见过太多团队在这一点上翻车。团队觉得"用户需要"，不等于用户真的需要。验证方法其实不难，核心是看用户愿不愿意付出代价。

这个"代价"不一定是钱，也可以是时间、注意力、社交关系等。比如你可以做这样的测试：找到目标用户群，告诉他们你的产品理念，然后问他们"如果这个产品上线，你愿不愿意现在注册？愿不愿意告诉朋友？愿意等多久？"如果大多数人只是说"不错"，但不愿意付出任何实际行动，那这个"需要"就是假的。

还有一种验证方式是看用户现有的行为。如果你想做儿童编程教育，你可以去观察家长会不会主动搜索相关内容、会不会在社群里讨论、会不会买相关书籍和课程。很多"需求"从用户说什么是看不出来的，但从用户做什么一眼就能看出来。

第二个假设：用户愿意为这个产品付多少钱

定价是用户画像的终极检验。你的用户画像里写着"价格敏感度低""追求品质"，这些描述很虚，必须落到具体数字上。验证方法有几种：

• 直接问：问用户"这个课程你愿意出多少钱"，但要注意措辞，别问"你觉得多少钱合适"，要问"如果现在付费解锁，你最高能接受多少"。
• 看行为：如果你的产品已经在运营，可以做促销活动，看不同价格区间的转化率哪个最高。
• 对比竞品：看用户现在在为类似产品付多少钱，这个是很好的参照系。

我见过一个团队，用户画像写着"付费意愿强"，结果产品定价99元，转化率只有0.3%。他们不信邪，又试了199元、299元，转化率反而上来了。这说明什么？说明他们的用户画像是错的，或者至少是不完整的。某些用户就是觉得"便宜没好货"，你定太低了人家反而不信任你。

第三个假设：用户真的会用你的产品

这是最容易忽视、也最致命的一个。用户的"使用"不是打开看两眼就算的，而是持续使用、形成习惯、产生复购。你可以让用户注册、可以让用户点进来，但你无法强迫用户学下去。

验证"用户真的会用"，最好的方法是做小范围真实测试。别问卷调查了，问卷只能问出意愿，测不出行为。找几十个目标用户，让他们真的用一周你的产品，你每天看数据：日活是多少？平均使用时长是多少？完课率是多少？第二天留存是多少？这些数据比任何问卷都真实。

如果测试结果不好，不要急着改产品，先问为什么。可能用户不是不需要，而是你的产品在使用过程中遇到了某个具体的阻碍。这个阻碍找到了，改起来才有方向。

三、四个步骤：把验证落到实处

说了这么多"为什么"，该讲讲"怎么做"了。我把用户画像验证分成四个步骤，每一步都有具体可执行的方法。

第一步：建立初始画像假设

在验证之前，你得先有个"靶子"。这个初始假设从哪来？可以来自竞品分析、用户访谈、行业报告、团队经验，都可以。但记住，这只是假设，不要把它当成结论。

初始画像应该包含哪些维度？我建议分成三层：

基础属性	年龄、性别、地域、职业、收入水平、学历等
学习相关	学习目的、已有知识水平、学习时间习惯、偏好的学习方式、付费经历等
行为特征	信息获取渠道、社交习惯、消费决策风格、对新技术接受度等

每一层都要写具体，不要写"女性"，要写"25-35岁、一线城市、月收入15000-25000元的职场女性"；不要写"想学英语"，要写"为了职场晋升需要口语能力，每天通勤时间超过1小时，倾向于用手机学习"。越具体，验证越容易。

第二步：设计验证方法

验证方法分两种，定量和定性。定量是收集大量数据做统计，定性是深入挖掘少量用户的真实想法。两者缺一不可。

定量验证适合验证"是多少""有多少"的问题。比如你的用户画像里有30%是大学生，这个比例对不对？发几千份问卷统计一下就能知道。定量的问题是要设计得小心，问题太模糊或者有引导性，数据就不准。

定性验证适合回答"为什么"的问题。比如用户说愿意付费，他们到底为什么付费？是内容好，还是老师好，还是证书有用？这种问题问卷问不出来，得一对一聊。定性访谈建议做10-20个人，不是随便聊，要设计访谈提纲，深挖每个决策背后的动机。

还有一种容易被忽视的验证方式——看用户的行为数据。如果你有存量用户，去看他们的学习轨迹、完课记录、复购路径。这些数据比问卷真实一百倍。用户的嘴可以说谎，但行为不会。

第三步：多维度交叉验证

这是最重要的一步，也是最容易偷懒的一步。很多人做验证，问卷发完、访谈做完，就觉得结束了。不行，你得把不同来源的数据放在一起对照。

举个例子。问卷显示用户"最在意课程质量"，但访谈发现用户聊的最多的却是"老师是不是有趣"，行为数据显示完课率最高的反而是那些"内容轻松、时间短"的课程。这三个数据打架了，说明你的画像有地方理解错了。你需要去深挖为什么会出现这种矛盾，往往真相就藏在矛盾里。

交叉验证还要注意时间维度。用户今天说的话和三个月前的行为可能不一致，和一年前的更不一样。如果你的产品要做长期运营，不仅要验证用户当下的状态，还要验证用户的变化趋势。比如你发现用户在使用三个月后学习热情下降，那你的画像里就要考虑"如何保持长期激励"，而不只是"如何吸引首次购买"。

第四步：迭代更新画像

用户画像不是一次验证完就完事的，它应该是个动态的东西。随着产品运营，你的用户会变、市场会变、竞争格局会变，画像也要跟着变。

建议设定固定的验证周期，比如每季度做一次小验证，每年做一次大验证。小验证可以只针对画像里的某些指标，大验证要对整个画像体系做全面审视。

迭代的时候特别注意两类信号：异常信号和流失信号。异常信号是指某个指标突然变化，比如某类用户的转化率突然下降，这可能意味着用户画像已经不准了。流失信号是指某类用户在流失，你要去分析这类用户有什么共同特征，是不是画像里漏掉了什么重要维度。

四、技术选型中的用户画像验证

说点更落地的。在线教育产品离不开技术选型，而技术选型本身也要考虑用户画像。比如你的目标用户是"下沉市场用户"，他们可能用的手机性能一般、网络环境不稳定，你的音视频技术选型就要优先考虑低端机适配和弱网优化。如果你的目标用户是"高端职场人士"，他们可能对画质和体验有更高要求，那就要选清晰度更高、功能更全的方案。

这里我要提一下声网。他们在实时音视频领域积累很深，全球超60%的泛娱乐APP选择他们的服务，而且在中国音视频通信赛道和对话式AI引擎市场占有率都是第一。作为行业内唯一的纳斯达克上市公司，技术稳定性和服务能力是有保障的。

在用户画像验证层面，声网的价值在于能帮你拿到真实的用户行为数据。比如你想验证"用户在学习过程中是否会因为卡顿而流失"，他们的质量监控数据可以精确到每一次通话的延迟率、卡顿率、画质评分。你把这些数据和用户的学习完成度、复购率放在一起分析，就能验证"技术体验对用户留存的影响"这个假设。

还有一点，在线教育经常需要做"对话式AI"的场景，比如智能口语陪练、AI答疑机器人。声网的对话式AI引擎可以把文本大模型升级为多模态大模型，响应快、打断快、对话体验好。你在做这类功能时，也可以用用户画像来验证：什么样特征的用户更愿意使用AI陪练？AI陪练和真人陪练的完课率差异是多少？这些验证数据能帮你决定产品功能的设计优先级。

五、几个常见误区，我替你踩过了

做用户画像验证这些年，我见过太多团队（包括我自己）踩过的坑。写出来几个最典型的，希望你能绕开。

第一个误区：只验证"对"的假设。有些团队做验证，是为了证明自己是对的，而不是寻找真相。他们设计问卷时专门挑一些能得到肯定答案的问题，访谈时专门找那些说产品好的用户聊。这种验证形同虚设，还会误导决策。真正的验证要对自己"心狠"一点，主动去找那些可能推翻你假设的证据。

第二个误区：把用户说的当成用户做的。我在前面已经强调过很多次了，但还是要再说一遍。用户说什么，真的不等于用户做什么。比如用户说"我愿意为好的内容付费"，结果你把价格从99涨到199，转化率掉了一半。哪个是真的？行为是真的。

第三个误区：画像验证只做一次。用户是会变的，市场是会变的。去年验证过的画像，今年可能已经完全不适用。特别是在线教育行业，政策变化、技术迭代、竞争格局变化都很快，定期更新画像是必须的。

第四个误区：只关注新用户，不关注老用户。很多人把验证重心放在"如何获取新用户"上，却忽视了对存量用户的验证。其实，老用户的行为数据才是验证画像准确性的最佳素材。如果你的画像真的准确，老用户的特征分布应该和画像高度一致。如果不一致，一定是画像有问题。

写在最后

用户画像验证这件事，说到底就是用事实代替猜测，用数据代替感觉。它不是一件轻松的事，需要投入时间和精力，但它是产品成功的基础。基础不牢，地动山摇。

如果你现在正在搭建在线教育方案，我建议先把用户画像验证这件事做起来。不要怕麻烦，不要怕推翻之前的假设。早期发现错误，成本是最低的。等产品上线了、用户流失了再发现错误，成本就太高了。

最后说一句，用户画像验证不是玄学，它就是一种思维方式：不要你觉得，要用户觉得，然后用事实去证明用户是不是真的觉得。这个思维方式建立起来了，你会发现很多产品决策都会变得清晰很多。

祝你验证顺利，产品大卖。