淘宝用户画像分析怎么做？有什么好处？

现在淘宝店铺运营一定要吸引顾客进店下单，我们店铺产品适合哪些人群，能吸引哪些人群，这些都要商家根据数据来分析。那么淘宝用户的画像分析呢？

如何做淘宝用户画像分析？

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、平时活跃度。这样的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、潜在特征、兴趣偏好、预测需求来组织。当然，因为业务的差异，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。这些组织的职能如下。

行为特征：主要用于记录用户的行为和操作信息。比如App的每日启动次数、每周启动次数、每月启动次数、评论活跃度、最近浏览页面和浏览时间。

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

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

交易属性：主要用于记录一些交易偏好。比如订单总数、交易金额、支付间隔等。兴趣偏好：主要是找一些兴趣点来区分用户。兴趣偏好往往与日常营销活动相结合。比如品牌偏好、房型偏好、品类偏好、星级偏好、美食口味偏好等。

潜在特征和预测需求：主要用于分析用户的价格敏感度和目标价格。

通过介绍，商家应该可以了解到，当一个产品有了比较完整的用户画像，就可以清晰的识别出使用该产品的用户，这样产品在接下来的运营中就不会完全依靠经验来判断，而是会通过用户画像进行精准的推荐，然后跟踪用户反馈的信息，完成闭环优化。