来了！用户画像的超详细真实案例！耀世测速网址！问题场景：某互联网公司采用传统电话销售推广告业务，最近新入职销售的三个月离职率极高，高到领导无法忍受，要求看看销售的用户画像，分析下问题来自哪里？

　　有多少同学，看到题目里“用户画像”四个字，就开始扒拉销售的数据的。什么性别、年龄、学历、工作年限、跟进线索数、成交数、业绩……一堆指标往PPT上贴。

　　因为销售是内部员工，找工作时都录入了简历，简历里又有丰富的字段可以用。于是这个“用户画像”ppt，很有可能码地老长，老长了……

　　而且，这些因素可能是相互叠加的。比如因为广告很难卖，导致管理上倾向于人海战术，逼着员工加班硬怼；强行怼员工降低了工作体验，增加了员工心里负担，形成恶性循环。

　　注意：问题场景是“新入职三个月离职率”，而一般收入又是按月结算，因此需要区分三个月的情况。需要注意的是，这里最好不要只计算平均值，因为很有可能有些人第一个月没开单就走了（信心被打击），有些人是一个月高一个月低（收入不稳定，没信心继续做），所以最好分的细一点（如下图）。

　　这里可以简单地用矩阵分析法，区分情况。一般来说，如果线索分配机制本身有问题，比如分配不均，好线索太过集中在某些人身上，没有按行业区分导致有些人单子一直很小……这些不能归为销售的问题，并且可通过内部管理机制的优化来改善问题（如下图）。

　　此时，可以拿出用户特征，进行对比了。理论上，年龄、性别、地域（是否方言区）、学历、从业年限，这些简历上直接能拿到的字段，都能拿来用。同时，可以从文本中，提取出“是否有互联网广告销售经验”作为标签进行分析。很有可能，HR把带“销售”俩字都都招进来了，结果很多人不能适应这种销售模式，从而流失。