人群分析

把用户画像落地：低空经济企业做人群分析的破局点在哪里？

当亿航EH216-S无人驾驶载人航空器在广州黄埔完成首条商业化航线试飞，当沃兰特在上海完成近亿元Pre-A轮融资加速低空物流机型研发，当美团的城市低空配送无人机在深圳龙岗完成千次模拟配送，低空经济从政策蓝图走向商业化落地的过程中，一个被反复提及却始终没被做透的问题摆到了台面上：你的目标用户到底是谁？

很多人对人群分析的认知还停留在“划分年龄性别收入”的初级阶段，但对于跨界属性极强、供需都在快速迭代的低空经济来说，错误的人群分析直接意味着百万级营销投入打水漂，甚至产品定位完全偏离市场需求。在2025年7月国内两家头部数据分析平台数用有道、数据领帆先后发布人群分析体系化研究报告之后，我们终于能结合低空经济的行业特性，拆解出一套从维度选择到方法落地的可行路径——人群分析从来不是做一份给投资人看的精美报告，而是要挖到用户愿意付费的真实动机。

别再用二维标签切割复杂用户，人群分析的维度要踩准业务场景

数用有道2025年7月发布的《核心数据指标完全盘点》中指出，大多数企业做人群分析的第一个误区，就是维度选择脱离业务，只会堆基本属性标签。放到低空经济领域来看，这个问题格外突出：不少做低空游览的项目把目标用户简单定义为“20-35岁、月收入一万以上的年轻女性”，拿着这个标签投短视频信息流，最后转化客单价还不到获客成本的三分之一。问题出在哪？标签本身没错，但只靠基础属性根本没法支撑决策。

按照数用有道梳理的维度框架，一套完整的人群分析需要覆盖四个层层递进的维度，每个维度都能对应低空经济的具体业务需求：第一个维度是基本属性，这是人群划分的基础，但不能作为核心依据——对于同城低空配送来说，基本属性里核心的不是年龄性别，而是用户所在的区域是产业园区还是高端住宅区、日常收件的时段是工作日还是周末，这些信息直接决定了配送航线的调度规划；而对于低空旅游来说，核心的基础属性也不是收入，而是用户是本地游客还是跨省自由行游客，不同客源的复购需求和传播逻辑完全不同。

第二个维度是行为特征，这是区分真实需求和伪需求的核心。比如同样是体验低空飞行，是周末偶然刷到网红打卡来体验一次，还是每年都要参加三次以上航空运动爱好者活动？数据领帆2025年7月的研究提到，行为维度的核心数据是行为频率、场景和交互路径——国内某头部航空运动俱乐部在2024年底做用户复盘的时候发现，82%的年消费超过5万元的核心用户，都是先通过大众点评买了99元的体验飞，然后通过俱乐部的社群参加了每周一次的地面培训，最后才转化为会员，而一开始就买万元私教课的用户不到5%。这个行为路径的发现，直接帮俱乐部把获客逻辑从“推高端私教”改成了“低门槛体验拉新+社群留存转化”，2025年上半年会员转化率提升了47%。

第三个维度是需求动机，也就是中国CAA营销课程中提到的“探洞察，挖动机”，这是人群分析最核心的一步。同样是乘坐无人驾驶载人航空器，用户是为了15分钟跨越珠江比开车节省1小时的通勤效率，还是为了拍一张高空瞰城的朋友圈素材？动机不同，产品设计和营销完全不同：通勤需求的核心是准点、价格亲民，要把宣传点放在“比打专车便宜一半”“比地铁快四倍”，而打卡需求的核心是视野、出片，要和本地摄影博主、网红探店账号合作，甚至要在飞行器上专门优化观景玻璃的设计。最后一个维度是价值潜力，也就是用户的生命周期价值和传播价值，这个维度直接决定了企业的资源分配——对于低空科创企业来说，早期种子用户不仅是付费客户，更是产品测试的参与者和品牌传播的KOC，抓住这部分核心人群的反馈，比铺十万个泛流量有用得多。

避开海量数据陷阱，五种方法里找适合低空经济的落地路径

面对用户数据越来越多、但有用信息越来越少的困境，很多低空经济企业都会陷入一个悖论：想做精准人群分析，就得拿到更多数据，但是拿到一堆零散数据之后，还是不知道怎么划分人群。数据领帆在2025年的五大方法论解析中，把人群分析方法总结为五大类，我们可以对应低空经济不同发展阶段的需求来选择：

第一种是描述性统计分析，这是最基础也是最容易用错的方法。很多企业做出来的分析就是“我们的用户70%是女性，平均年龄28岁”，这种描述除了凑字数没有任何价值。但如果用对了方向，描述性统计就能解决最实际的问题：深圳某低空配送试点企业，2024年在落地商圈配送的时候，统计了三个月的订单数据发现，83%的即时单来自下午茶和生鲜配送时段，也就是每天的11点到17点，早高峰和晚高峰的订单占比不到10%。这个简单的统计结果，直接帮企业调整了无人机的调度安排，把一半的运力调配到核心商圈的下午茶配送场景，单无人机日营收提升了32%，这就是描述性统计分析的实际价值。

第二种是大家听得很多的聚类分析，这是批量细分人群的核心方法。对于已经有一定用户规模的低空运营企业来说，聚类分析可以把有相同行为特征的用户自动归群，不需要人工提前设置标签。比如某做城市低空游览的企业，拿到了一万多个购票用户的行为数据，通过聚类分析自动分出了四类人群：亲子家庭游、情侣打卡游、航空爱好者、企业团建，然后进一步分析发现，企业团建客群的客单价是亲子家庭的2.7倍，复购率（企业再次采购）也达到了28%，远高于其他客群，这个发现让企业专门开辟了团建部门对接企业客户，半年内营收占比从不到10%提升到了35%。

剩下三种方法，针对不同的场景各有优势：调研法也就是中国CAA营销课程里讲的“探洞察”的核心方法，非常适合新项目落地前的用户验证，不要发那种几十道题的线上问卷，要像探案一样找核心用户做深度访谈——广州某低空通勤项目在开通试运营之前，找了30个每天跨江通勤的上班族做深度访谈，发现很多用户不是舍不得几十块钱的票价，而是担心“天气不好会不会停飞”“临时赶时间能不能约到票”，这些痛点是问卷统计挖不出来的，项目方针对性推出了“预约保飞”“高峰时段增开班次”的服务，试运营第一个月的上座率比预期高出21%。另外还有分层分析法对应不同生命周期的用户运营，分类分析法适合小样本量的早期用户研究，这些方法不需要企业配备几百人的数据团队，结合自身业务规模选对方法，就能拿到有用的结论。

人群分析不是一劳永逸，要跟着商业化节奏动态迭代

现在很多企业做人群分析，都是创业的时候做一次，融到资之后印在PPT里，之后就再也不更新了，但对于还在探索商业化的低空经济来说，用户人群本身就在快速变化，人群分析必须跟着市场动态调整。

比如早期做无人驾驶载人航空的企业，最早的目标用户都是猎奇体验的游客，但是当城市低空航线网络逐步成型之后，常规通勤的用户占比正在快速提升，原来的人群标签早就不适用了；再比如低空物流，最早的核心用户是生鲜、医药等特殊行业的B端客户，现在随着商圈配送试点落地，C端即时需求的占比越来越高，人群分析的维度和方法也必须跟着调整。

正如中国CAA营销课程中所说，人群分析的本质不是画一张固定的用户画像，而是找到人群背后的需求共鸣，从这个角度来说，没有绝对正确的人群分析，只有能不能解决实际问题的人群分析。对于还在爬坡期的低空经济来说，与其花大价钱做一套完美的分析模型，不如先从自己的核心业务出发，选对维度找对方法，先挖到一个能落地的用户洞察——毕竟，能帮你找到愿意付费的用户，才是人群分析真正的价值。