淘宝用户画像分析怎么做?有什么好处?
2022-11-22 21:25:16
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商家要想分析用户画像,就要通过用户的年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等,这样的一个用户描述就是用户画像分析。
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?
淘宝用户画像分析怎么做?
商家要想分析用户画像,就要通过用户的年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等,这样的一个用户描述就是用户画像分析。
用户画像一般可以按照行为特征、基本属性、消费特征、交易属性、潜力特征、兴趣偏好和预测需求等方面组织。当然,因为业务的差异,可以根据自己业务的特点添加不同的特征构建用户画像。这些组织作用如下:
行为特征:主要用来记录用户的行为操作信息。例如,App的日启动次数、周启动次数、月启动次数、评论活跃度、最近浏览页面及浏览时间等。
基本属性:描述用户的一些基本特征,用来反映用户的通用信息。例如,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:主要用来记录用户的下单购买行为。此处可以用RMF模型记录用户的最近购买时间、消费价格、消费频率等。
交易属性:主要用来记录一些交易的偏好。例如,订单总数、交易额、支付时间间隔等。兴趣偏好:主要是针对性的找一些兴趣点,用来区分用户。兴趣偏好往往结合日常营销推广活动设置。例如,品牌偏好、房型偏好、品类偏好、星级偏好、菜品口味偏好等。
潜力特征和预测需求:主要用来分析用户的价格敏感度和目标价位等。
通过介绍,商家应该能够了解到当产品拥有了一个较完整用户画像后,可以清晰的对使用该产品用户进行认知,使得产品在接下来的运营中不在完全依赖经验进行判断,而是通过用户画像去做精准推荐,并且进而追踪用户反馈的信息,完成闭环优化。
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