在内容运营和粉丝运营中，我们很多商家不知道内容给谁看，到底是谁在看我们的内容呢？阅读量不高、互动量低，粉丝权益设置了相当于没设这些问题的核心因素都是不够了解粉丝。

粉丝画像分析维度

我们想要了解一个人通常会从哪些维度呢？正常的逻辑是了解他喜欢吃什么、喜欢什么包包、是哪里人、在哪里工作、收入多少、从事什么行业？把这些信息综合分类，概括为下面这种维度，性别、年龄等等。或者可以从以下4部分来讲，地域分布、基础特征、消费偏好、人生经历。

共性的包括地域、基础特征、人生经历，除此之外还有消费偏好，尤其是消费层级和兴趣爱好、购物时间偏好。哪怕是同一个地区同样的学历的两个女生，也会以为职业不同消费偏好不同，习惯购物的时间也不一样。这么多的维度应该怎么去分析呢？

粉丝画像数据采集工具

第一个是生意参谋，按照“生意参谋——业务专区——内容分析——读者画像”的路径，找到读者画像；第二个是阿里创作平台，“阿里创作平台——统计——粉丝分析——粉丝画像”，找到粉丝画像。两个平台的数据是有差异的，主要是生意参谋综合了公域渠道的粉丝，整体上不影响判断。如果数据差异比较大，就以生意参谋为主。下面给大家举个案例。

粉丝画像输出举例（以母婴某品牌为例）

母婴品牌有个比较大的特点，购买人和使用者是不一样的，通常情况下我们会针对使用者优化产品本身，而研究购买者的时候我们就会突破产品本身，研究购买者的属性，研究购买者画像。从性别比例和年龄来看，该品牌的粉丝主要是26-35的女性，并且集中在一二线城市。

另外从职业和兴趣爱好来看，这个品牌的粉丝多从事职员、个体、教职工等，家庭主妇也偏多。以上，我们初步推断。粉丝中中等家庭偏多，那家庭年收入大概在15-25w之间。

把分析维度综合起来，这里会遇到一个问题，到底是职场妈妈占比大还是全职妈妈占比大呢？通常来说，职业不同的妈妈关注点、焦虑度、话题是不一样的，那么我们所发布的话题也会不一样。这对这种情况。如果不能很好的判断，建议大家可以尝试用话题反馈来帮助判断，什么样的话题阅读量高、互动量大，甚至还有转发分享。

粉丝画像优化流程

第一次优化，我们是发布了“这样实现35岁职场第二春”“家庭煮妇请进，职场妈妈绕行”这么两个内容，阅读量分别是1238、10342，可见职场话题不符合粉丝需求。这个时候还不能马上下判断，减少巧合的成分。接着开始第二波测试，还是以职场妈妈和全职妈妈两个话题进行内容发布，最后看阅读量，分别是2842、8103，依旧是全职妈妈话题阅读量高，那么就可以判断全职妈妈占比多，初步断定画像“家庭主妇”正确。继续第三波测试，测试全职妈妈的特点，“十分钟搞定美味红烧鱼”“带娃出国，没认会告诉你这些”，这里就可以判断出家庭收入、购买能力。最后的结论是对高消费项目不太关注，有可能是家庭收入来源会比较单一。刚好佐证了我们最开始的判断，中等收入，全职妈妈。这三波测试时循环进行的。

总结：

确定画像维度，然后对画像数据进行收集，再分析，初步结论产出主题内容，再根据内容的反馈持续优化，持续改进，3波以上的测试最后确定准确的结论，然后以此产出内容。