4.千人千面VS万人一面

我们知道了左右用户行为的深层驱动力是自我，那么自我到底是怎样一种存在呢？本书会将自我的样子一笔一笔地勾勒出来，对自我进行一次全面立体的刻画，让自我的样子清晰地展现在你面前，让你更加直观了然地驾驭自我这股无形的力量。

自我画像就是用户自驱力的画像。那么，这就会产生一个问题：自我画像与用户画像存在怎样的区别呢？

用户画像的原则是千人千面，从千人千面的字面意思我们也可以理解，千人千面追求的是每个用户的画像。但是千人千面更多的是通过对用户表面可见、可得的信息，如性别、年龄、工作、地域、收入、婚姻状况、家庭关系、消费水平、爱好、着装、目标、价值观、行为习惯等，来对用户进行行为模式的刻画，获取用户画像，从而预测用户的需求、喜好、行为轨迹。

我们对各种用户系统的研究检测发现，采用千人千面的画像模型构建起来的用户数据系统存在诸多局限和弊端，如本书开篇提到的用户大数据的“八宗罪”。之所以存在这些弊端和局限，归根到底是因为对用户的深层认知不够，对用户的深层动力模式认知不够，所以无法实现自增长。

每个人都是用户，用户是千差万别的。但是千差万别的用户都被同一种力量操控着，它就是自我。虽然每个用户都是不一样的，但是他们的内在自我模式是一样的，也就是“万变的用户不变的自我”。自我画像是对千变万化的用户中那个不变的东西，那个统一的、一致的、最本质的、深层次的东西的画像。自我画像就是要画出“万人一面”的自我。自我是每个用户灵魂深层、人性深处存在的、不可见的、隐秘的掌舵者，它是每个人行为的自驱力。所以我们要想影响千差万别的用户，就要能够操控驱动大脑运作的深层动力——自我。

每个用户的自驱力都是一样的，都有8张画像，这8张画像左右着用户的自觉自发行为。我们掌握了用户自驱力的这8张画像，也就掌控了每个用户最根本、最核心的行为动力。

用户自驱力的8张画像分别如下。

用户自驱力的第1张画像：物质我与精神我之间的画像。画像原则：连接原则。

用户自驱力的第2张画像：中心我与边缘我之间的画像。画像原则：相关原则。

用户自驱力的第3张画像：现实我与理想我之间的画像。画像原则：对立原则。

用户自驱力的第4张画像：自控我与失控我之间的画像。画像原则：限制原则。

用户自驱力的第5张画像：共性我与个性我之间的画像。画像原则：价值原则。

用户自驱力的第6张画像：镜中我与心中我之间的画像。画像原则：一致原则。

用户自驱力的第7张画像：理性我与感性我之间的画像。画像原则：情感原则。

用户自驱力的第8张画像：当下我与过去我、未来我的画像。画像原则：路径原则。

我们对用户实施的每一次影响，遵循的原则都脱离不了这8张画像。只有对用户自驱力的这8张画像进行深入的研究和内化，才能使我们设计的用户策略精准、科学、高效、持续。

用户画像画的是需求模型，自我画像画的是自驱力模型。这就好比通过用户画像，我们可以知道一个用户的年龄、性别、职业信息、婚姻状况、消费行为等信息。比如，某个用户是一个33岁、拥有高收入的年轻妈妈，系统会向这个用户推送儿童用品，或者向她推送高端品牌的服装等。这是通过用户画像能做到的事情。但是为什么反复向她推送了很多商品，用户都没有产生消费行为呢？这是因为没有形成用户的自我画像。用户画像只能反映用户需要什么，喜欢什么，却不能反映驱动用户满足需求和喜好的深层动力。系统不知道用户在看到推荐的商品的时候，如何触发和驱动其产生购买行为。自我画像是用户行为的动力画像。只有掌握了自我画像的模型，才能做到想让用户买什么，用户就会买什么；想让用户何时买，用户就会何时买；即使用户不需要，也能让用户买。

万人一面的自我画像与千人千面的用户画像，存在最根本的区别。用户画像依赖用户的行为数据来预测用户行为，是一种被动的、滞后的、存在很大局限性的画像模型。而自我画像是了解用户深层动力，积极主动塑造用户行为的画像模型。千人千面画的是皮毛——收集的是用户表面的、表现出来的、直观的数据，是追在用户屁股后面的跟随模式。万人一面画的是内在核心——抓住用户自我内在涌动的力量，站在用户前面主动塑造用户的塑造模式。千人千面是对用户行为被动地追随，而万人一面是对用户行为积极主动地塑造。万人一面适用于每个用户，而千人千面只适用于某个人。要想真正掌控用户行为，就要既能画出用户的千人千面，又能画出用户的万人一面。有了对用户万人一面的深层理解，千人千面才会变得更加智能、更加有效、更加科学。不然我们对用户的理解和对用户数据的利用，将永远存在局限。