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。