淘宝用户画像分析怎么做-淘宝用户画像分析怎么做的

现在淘宝开店运营肯定要吸引客户进店下单，而我们店铺商品适合哪些人群，能够吸引哪些人群，这个肯定要商家根据数据去进行用户画像分析的那么淘宝用户画像分析怎么做?现在淘宝的店铺运营必须吸引客户下单，哪些人群适合我们的店铺产品，哪些人群可以被吸引。这肯定需要商家基于数据进行用户画像分析，那么淘宝用户画像分析怎么做呢？

淘宝用户画像分析怎么做？

商家要分析用户画像，就要分析用户的年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时活跃程度等。这样的用户描述就是用户画像分析。

一般可以按照行为特征、基本属性、消费特征、交易属性、潜在特征、兴趣偏好、预测需求来组织用户画像。当然，因为业务差异，你可以根据自己业务的特点，加入不同的特征来构建用户画像。这些组织职能如下:

行为:主要用于记录用户的行为和 *** 作信息，如每日启动次数、每周启动次数、每月启动次数、评论活跃度、最近浏览的页面和浏览时间等。

基本属性:描述用户的一些基本特征，用于反映用户的一般信息，如用户ID、昵称、性别、年龄、手机号、城市、注册时间、活跃度、流失倾向等。

消费特征:主要用于记录用户的购买行为。在这里，RMF模型可以用来记录最新的购买时间、消费价格、消费频率等。

交易属性:主要用于记录一些交易偏好，如订单总额、交易金额、付款时间间隔等利息偏好；主要是用来寻找一些兴趣点，用来区分用户的兴趣偏好。往往是结合日常营销活动来设定的，比如品牌偏好、房型偏好、品类偏好、明星偏好、美食口味偏好等等。

特点和预测需求:主要用于分析用户的价格敏感度和目标价格。

通过介绍，商家应该可以知道，当产品有了完整的用户画像，就可以清晰的识别出使用产品的用户，让产品在接下来的 *** 作中不完全依靠经验做出判断，而是通过用户画像做出精准的推荐，然后跟踪用户的反馈信息，完成闭环优化。

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