电商物流的用户画像-电商物流的现状和发展趋势

本文目录一览：

• 1、电商平台的用户画像标签体系建设
• 2、什么是用户画像
• 3、电商用户画像建模
• 4、用户画像包含什么(客群画像的内容包括)

电商平台的用户画像标签体系建设

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。

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。

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。

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。

什么是用户画像

简单理解，用户画像就是通过数据归纳运用，为客户贴标签。 构建用户画像四个维度 ①性别区分 不同的性别有着不同的消费心理、不同的消费习惯、不同的品类要求、不同的支付习惯。

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

客户画像的内容有用户属性、用户行为、用户消费。用户属性 一般来说，用户属性又包含了以下常见的指标：用户的年龄、性别、设备型号、安装/注册状态、职业等等用户静态特征。

电商用户画像建模

用户画像：通过算法聚合成一类实现用户信息标签化。

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%。

“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。

用户画像包含什么(客群画像的内容包括)

客户画像客户信息标签化，完美地抽象出一个客户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。

客户画像的内容有用户属性、用户行为、用户消费。用户属性 一般来说，用户属性又包含了以下常见的指标：用户的年龄、性别、设备型号、安装/注册状态、职业等等用户静态特征。

兴趣爱好：包括用户喜欢的音乐、电影、书籍、运动、旅游等兴趣爱好。消费行为：包括用户的购物习惯、购买频率、购买金额等信息。社交行为：包括用户的社交平台账号、社交关系、社交行为等信息。

简单讲就是通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，抽象模拟出的一种调查分析报告，是用户信息标签。

用户画像通常包含定性画像与定量画像；定性画像是描述用户的基本属性、行为刻画、兴趣模型等，定量画像主要包括用户基础变量、兴趣偏好等可量化的数据特征。

用户画像的主要内容 用户基本信息。用户基本信息很好理解，B端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。

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