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?
【淘宝用户画像分析怎么做?有什么好处?】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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