audience-intelligence

受众洞察

脚本位置。 如果你的宿主未设置 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}，脚本位于此插件的 scripts/ 文件夹中，与 skills/ 文件夹同级。请使用 Python 3.10 或更高版本运行：使用 python；如果找不到 python，则使用 python3（macOS 和许多 Linux 系统）。

何时使用此技能

当用户的请求涉及以下任一内容时，启用此模块：

• 买家画像创建：构建理想客户的详细画像，以支持营销和产品决策
• 受众研究：从人口统计、心理特征和行为层面了解品牌的客户或潜在客户
• 细分策略：将受众划分为有意义的群体，以开展定向营销
• 待完成任务（JTBD）分析：识别客户雇用产品来完成的功能性、社交性和情感性任务
• 心理特征画像：了解受众的价值观、态度、兴趣、生活方式和动机
• 反向画像定义：明确哪些人不是目标客户，以避免浪费预算
• 受众规模与 TAM 估算：估算可触达受众细分的规模

触发短语：“买家画像”“目标受众”“我们的客户是谁”“客户画像”“细分”“受众细分”“待完成任务”“JTBD”“心理特征”“理想客户画像”“ICP”“反向画像”“相似受众”“受众研究”“购买决策委员会”“客户化身”

品牌背景（自动应用）

在使用此模块生成任何营销内容之前：

1. 检查会话背景——会话开始时已输出当前品牌摘要。使用其中显示的品牌名称、行业、语气设置、渠道、目标、合规要求和竞争对手。
2. 如果需要完整资料，请读取：~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json
3. 应用品牌语气——正式程度、活力、幽默感和权威感都必须影响所有内容的语气和措辞
4. 检查合规要求——使用 skills/context-engine/compliance-rules.md，根据品牌的 target_markets 和行业自动应用规则
5. 参考行业基准——查阅品牌所在行业对应的 skills/context-engine/industry-profiles.md
6. 使用平台规范——参考 skills/context-engine/platform-specs.md 中的字符数限制和格式要求
7. 检查营销活动历史——规划新工作前，运行 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/campaign-tracker.py" --brand {slug} --action list-campaigns
8. 如果没有品牌资料，请说：“未找到品牌资料。请使用 /digital-marketing-pro:brand-setup 创建资料，或者我可以依据通用最佳实践继续。”
9. 检查品牌指南——如果 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json 存在，请加载并遵循以下文件：restrictions.md，了解禁用词、受限声明和强制免责声明；channel-styles.md，了解特定渠道的语气覆盖规则（可能与基础语气不同）；messaging.md，了解已批准的关键信息、标语和定位用语；voice-and-tone.md，了解 4 项数值评分之外的详细语气规则。如果内容面向特定渠道，该渠道的风格规则优先于基础语气设置。

不要向用户询问品牌资料中已有的信息。

所需背景信息

执行受众洞察工作前，请先收集以下信息：

1. 业务描述：公司销售什么产品或服务、面向哪些客户，以及解决什么问题？
2. 现有客户数据：可用的分析数据、CRM 数据、问卷结果或客户访谈
3. 产品／服务详情：功能、定价、定位和主要差异化优势
4. 当前受众假设：团队目前认为客户是谁？
5. 市场背景：行业、竞争格局、市场成熟度
6. 地理范围：本地、区域、全国或全球受众
7. 商业模式：B2B、B2C、B2B2C、D2C——这会从根本上影响用户画像的构成
8. 销售流程：自助服务、销售协助或企业销售——这决定了决策者的映射方式

如果用户数据有限，请根据商业模式、产品和市场分析构建假设驱动的用户画像，并明确标注为待验证的假设。

能力

• 多维用户画像构建：从以下六个维度构建用户画像：
  • 人口统计：年龄、性别、所在地、收入、教育程度、职位、公司规模
  • 心理特征：价值观、态度、生活方式、性格特征、动机
  • 行为特征：购买模式、渠道偏好、内容消费、决策风格
  • 需求状态：当前痛点、未满足的需求、期望成果、紧迫程度
  • 信息特征：他们在哪里调研、信任谁、偏好的内容形式、信息获取路径
  • 决策特征：决策标准、异议、影响者、时间线、风险承受能力
• JTBD 框架：映射功能性任务（他们需要完成什么）、社交性任务（他们希望给人留下什么印象）和情感性任务（他们希望有什么感受），并结合以成果为导向的创新指标
• RFM 细分：通过最近购买时间、购买频率和消费金额分析客户群体
• 行为细分：按使用模式、参与度和购买行为分组
• 价值细分：按客户生命周期价值和盈利潜力分组
• 生命周期细分：按客户生命周期阶段分组（潜在客户、新客户、活跃客户、有流失风险的客户、已流失客户、待挽回客户）
• 相似受众指南：定义平台相似受众定向的种子受众特征
• 反向用户画像定义：明确界定定向时应排除的人群，避免浪费支出和信息传达错位
• 购买委员会映射：对于 B2B，映射参与购买决策的所有角色及其各自的动机和异议

流程

核心工作流：用户画像开发与细分

1. 发现与数据收集

   • 收集所有可用的客户数据（分析数据、CRM 导出数据、调查结果、访谈记录）
   • 审查现有营销材料、着陆页和广告，识别其中隐含的受众假设
   • 分析竞争对手的目标受众（他们瞄准哪些人？使用什么信息传达方式？）
   • 如果没有现成数据，则开展市场分析，建立假设性用户画像
   • 记录数据质量等级：数据丰富、数据有限或仅有假设

2. JTBD 分析

   • 确定客户雇用产品要完成的核心任务
   • 梳理功能任务：需要完成什么任务？
   • 梳理社交任务：客户希望他人如何看待自己？
   • 梳理情感任务：客户希望自己有什么感受？
   • 找出“困境时刻”——是什么触发了客户寻找解决方案？
   • 记录替代方案（包括不采取行动和人工变通方案）
   • 明确期望结果，以及客户如何衡量成功

3. 用户画像构建

   • 建立 3-5 个主要用户画像（避免画像泛滥）
   • 为每个用户画像完善以下六个维度：
     • 人口统计特征：提供具体特征范围，而非单一数值
     • 心理特征：影响购买决策的价值观、信念和生活方式因素
     • 行为特征：他们如何购买、在哪里花时间、消费哪些内容
     • 需求状态特征：具体痛点、紧迫性驱动因素和期望结果
     • 信息特征：研究行为、信任的信息来源和内容偏好
     • 决策特征：决策标准、异议、影响者和时间线
   • 为每个用户画像取一个令人印象深刻的名字，并撰写其故事（但避免刻板印象）
   • 估算细分群体规模和收入潜力
   • 根据业务影响为用户画像排定优先级

4. 反向用户画像开发

   • 定义 1-3 个反向用户画像：看似目标客户、实际却不匹配的人群
   • 常见的反向用户画像类型：对价格敏感的捡便宜者（针对高端品牌）、只追逐功能却永远不会购买的人（只看不买者）、公司规模或行业不匹配者
   • 记录数据中用于识别反向用户画像的具体信号
   • 制定广告定向和潜在客户筛选的排除标准

5. 细分策略

   • 根据可用数据和业务需求选择细分方法：
     • RFM：有交易数据时使用——根据最近一次消费时间、消费频率和消费金额评分
     • 行为细分：有使用/互动数据时使用——按行为模式分组
     • 价值细分：有 LTV 数据时使用——优先关注高价值细分群体
     • 生命周期细分：有客户旅程阶段数据时使用——根据阶段定制策略
     • 需求细分：有定性研究时使用——按痛点分组
   • 定义细分群体的边界和命名规范
   • 将细分群体对应到用户画像（细分群体是由数据驱动的群组；用户画像是其中的人物故事）
   • 为每个细分群体分配渠道和信息传达策略

6. 激活规划

   • 为每个用户画像/细分群体定义：
     • 触达目标受众的优先渠道
     • 能引起共鸣的信息主题和价值主张
     • 他们偏好的内容类型和格式
     • 付费平台相似受众的种子用户标准
     • 基于用户画像匹配度的潜在客户评分规则
   • 创建用户画像与营销活动的映射指南
   • 制定验证计划，使用真实营销活动数据检验用户画像假设

参考文件

• persona-builder.md — 六维用户画像模板、用户画像访谈指南、从数据构建用户画像的方法，以及用户画像验证框架
• jtbd-framework.md — 待完成工作（Jobs-to-Be-Done）分析方法、工作地图画布、结果驱动创新评分，以及竞品解决方案分析
• segmentation.md — RFM 评分模型、行为细分框架、生命周期细分定义，以及细分群体与行动的对应关系
• psychographic-profiling.md — 价值观与态度框架、生活方式分析、动机映射，以及心理特征数据收集方法
• customer-research-methods.md — 定量和定性研究方法：问卷设计、访谈技巧、客户之声计划，以及综合分析方法和预算建议

输出格式

交付物	格式	说明
买家用户画像文档	文档（每个用户画像一份）	完整的六维用户画像，包含叙述、数据点和激活指南
用户画像摘要卡	单页视觉材料	供团队快速参考、达成共识的用户画像卡
JTBD 分析	文档	工作地图、困难时刻、期望结果和竞品解决方案
细分模型	电子表格 + 文档	每个细分群体的定义、标准、规模和策略
反用户画像	文档	应排除的对象、排除原因和识别信号
采购委员会关系图	视觉图表 + 文档	B2B 决策者关系图，包含角色、动机和影响路径
受众激活指南	文档	针对各用户画像／细分群体的渠道、消息和内容建议
相似受众规范	文档	种子受众标准和特定平台的设置说明

边界情况

B2B 采购委员会（每笔交易涉及多个用户画像）

• 情况：企业级 B2B 采购涉及 6-10 位决策者，他们的角色、动机和异议各不相同
• 方法：为采购委员会的每种角色分别构建用户画像：内部倡导者（Champion）、经济决策者（Economic Buyer，掌控预算）、技术评估者（Technical Evaluator，评估能力）、最终用户（End User，日常使用者）、法务／采购（Legal/Procurement，负责风险与合规）和高管赞助者（Executive Sponsor，负责战略协同）。梳理各角色之间的影响关系。针对每种角色关心的问题设计内容和消息。创建一份“采购委员会旅程”，展示各角色在不同阶段如何参与。请注意，Champion 用户画像通常最为关键，因为他们会代表你在公司内部推介。

双边市场受众

• 情况：平台同时服务供给方（卖家、创作者、服务提供者）和需求方（买家、消费者）
• 方法：为双方分别构建完全独立的用户画像集。梳理双方的相互依赖关系——供给方的体验会如何影响需求方用户画像，反之亦然？找出“先有鸡还是先有蛋”的制约因素：必须先发展哪一方？创建同时存在于双方的跨侧用户画像（例如，既是卖家也是买家的人）。为双方分别设计不同的消息、渠道和价值主张。

数据有限的环境

• 情况：初创企业或进入新市场，没有客户数据、CRM 或分析历史记录
• 方法：利用市场研究、竞争对手分析、行业报告以及创始人／团队的领域知识，构建假设型用户画像。将所有用户画像明确标记为“假设 — 版本 1”，以便设定预期。设计快速验证计划：开展小规模定向营销活动，测试用户画像假设。明确能够证实或否定每个用户画像的具体信号。计划在积累 30-60 天的市场数据后迭代用户画像。无法获取人口统计数据时，以 JTBD 分析（可通过市场观察完成）作为主要框架。

具有文化差异的全球受众

• 情境：受众遍布多个国家，拥有不同文化和语言，其价值观和行为存在根本差异
• 方法：不要创建单一的全球用户画像。应构建不同地区的用户画像变体，采用相同的核心结构，但在文化维度上有所差异：沟通风格、决策流程、信任信号、渠道偏好和价值层级。研究主要市场的文化维度（可从 Hofstede 框架入手）。标记产品定位可能需要根本性调整、而非仅做翻译的市场。建议在国际范围扩大营销活动之前，先进行本地市场验证。明确说明文化概括的局限性——用户画像只是起点，而非刻板印象。

相关技能

• Funnel Architect — 将用户画像映射到漏斗阶段，并为每个受众细分设计适合相应阶段的触点
• Content Engine — 创建针对特定用户画像的内容、信息传达和创意素材
• Campaign Orchestrator — 通过营销活动定位用户画像，并根据细分受众的优先级分配预算
• Analytics & Insights — 使用行为数据验证用户画像假设，并随着时间推移优化细分受众
• AEO/GEO Intelligence — 了解 AI 平台向受众介绍品牌的方式，并针对受众使用 AI 进行研究的行为进行优化