电商产品画像-电商产品展示图

本文目录一览：

• 1、电商平台的用户画像标签体系建设
• 2、电商用户画像建模
• 3、项目三、电商用户画像分析(下)
• 4、数据分析项目——电商平台用户画像分析
• 5、移动社交电商APP目标人群分析报告确定用户画像
• 6、农产品电商用户画像分析的主要内容包括哪些?

电商平台的用户画像标签体系建设

1、渠道是指用户接触到商品详细页面的途径，分为活动渠道和内容渠道。通过渠道特征可以圈定偏好某种内容形式和内容渠道的人群，以便让商品针对性地出现在这个位置。

2、电商平台需结合用户在历史时间内的网购行为记录、端内浏览访问加购收藏记录、用户地域年龄层次性别等属性值，打通多端多源数据，构建用户标签体系。电商平台也可以使用个推·用户运营平台来构建用户标签体系。

3、标签体系的搭建一般需要借助系统，标签体系搭建后，企业基于用户标签画像，对用户进行分类，通过标签筛选用户群体，并选择触达条件，在对的时间通过对的渠道，推送对的内容，实现用户旅程自动化，加速线索孵化。

4、当标签仅仅是投放系统需要的中间变量，作为CTR预测或者其他模块的变量输入时，那么结构化的标签体系其实是没有必要的，应该完全按照效果驱动的方式来规划或挖掘标签，而各个标签之间也不太需要层次关系的约束。

5、在上文中我们介绍了标签体系建设的方***，如何将理论落地实践，袋鼠云数栈智能标签产品给出了答案。

电商用户画像建模

1、用户画像：通过算法聚合成一类实现用户信息标签化。

2、百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。

3、“Persona”的概念最早是由“交互设计之父” Alan Cooper提出，他认为 “Personas are a concrete representation of target users.” 即用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上形成的目标用户模型。

4、本文结合“人、货、场”理论模型，尝试建立电商平台的用户画像标签体系。用户在平台购物的整体流程可以概括为：进入平台、选择商品、下单付款。可以将该过程抽象为“人、货、场”。

项目三、电商用户画像分析(下)

分析的背景 最近小家电类目的订单数量、产品浏览量、搜索数量等都有所下降， 现在运营同事计划对小家电类目进行一次季末促销活动，希望你能针对小家电的用户特征给出一些建议。

通过分析用户分析最近的行为，来判断该用户是否活跃、流失 分析近30天的活跃天数，只要有浏览、收藏、加购和购物四种行为之一就认为是活跃。

通过静态标签形成的用户画像不够精准，也无法更完全的分析出用户习惯，所以，还需要 动态标签 的补充。

基本信息：用户的年龄、性别、职业等基础信息。地域特征：用户所在的省份、城市、乡村等地理位置信息，以及该地区的农产品消费特点。消费行为：用户在平台上的消费金额、购买频率、购买时间等信息。

正确合理的用户画像可以更好地促进公司产品发展以及更好地***产品方向决策。

数据分析项目——电商平台用户画像分析

1、同理，可分析用户近7天的行为，包括其购物次数和活跃天数。与上述操作类似，展示结果：明确今天的日期，在本项目中，“今天”指“2014-12-19”，然后统计订单表中用户某种行为的最大日期与当前日期的差值。

2、电商用户画像分析： 用户画像是通过分析用户的基础信息、特征偏好、社会属性等各维度的数据，刻画出用户的信息全貌，它是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。用户画像的本质是一个用以描述用户需求的工具。

3、分析的背景 最近小家电类目的订单数量、产品浏览量、搜索数量等都有所下降， 现在运营同事***对小家电类目进行一次季末促销活动，希望你能针对小家电的用户特征给出一些建议。

4、基本信息：用户的年龄、性别、职业等基础信息。地域特征：用户所在的省份、城市、乡村等地理位置信息，以及该地区的农产品消费特点。消费行为：用户在平台上的消费金额、购买频率、购买时间等信息。

5、不同的公司、团队获取数据、提炼用户特征方式均有所不同，大的公司会自建数据分析系统以及有强大的用研和数据分析团队支撑，而稍小一些的公司更多借力于第三方平台提取数据或开展细分用户群的用户调研工作。

移动社交电商APP目标人群分析报告确定用户画像

1、确定目标群体用户画像，成了推广前必做的事情。推广目标因公司的电商产品种类，产品市场占有率的阶段而不同，现以Show店[_a***_]的一个APP产品为例，从预设用户群体、竞品用户群体和市场调查用户群体做用户画像分析。

2、确定用户角色 进行用户分析的第一步便是识别且确定用户角色，进行用户画像分析。

3、简而言之，用户画像其实就是“用户信息标签化”的梳理，结合产品业务的需要，给不同群体的用户特征贴上合适的标签。

4、社交触媒数据分析 根据日常使用频率较高的信息资讯和社交***平台，分析用户社交相关数据，包括圈子、兴趣喜好、互动行为等，可直接帮助品牌确定目标人群聚集的媒体渠道，根据不同的渠道平台制作不同风格的广告内容。

农产品电商用户画像分析的主要内容包括哪些?

1、农产品市场情况：了解当前农产品市场的整体情况，包括市场规模、增长趋势、竞争格局、消费者需求等。通过市场调研和数据分析，获取有关农产品行业的市场报告、消费趋势、主要竞争对手等信息。

2、用户行为即通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。常见的用户行为分析包括了：用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。

3、消费倾向分析：对不同特征的客户的消费倾向、喜好等进行分析和预测，找准不同客户的需求，为不同客户提供相应的、个性化的服务。

4、确定目标受众群体，了解他们的特点、喜好、购买习惯和消费行为等。绘制用户画像，包括年龄、性别、地理位置、偏好、购买力等关键指标。这些信息将有助于针对受众制定精准的营销策略和服务定位。

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