作为大数据的根基，人群画像完美地抽象出用户的信息全貌，便于进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，给消费者赋予一个标签。
人群画像对电商运营有什么用？
如何进行商品的定位？如何去优化消费者购物体验？如何进行广告的精准投放？
这类问题的解决需要结合受众人群的需求特性以及行为组合，去优化自身商品。
举个例子，店铺某商品已售出2000件，有1000个买家在购买之后连续3个月未访问过店铺，我们就要考虑如何让这1000个买家能再次访问购买并且活跃起来。这时需要分析这批买家的画像（为什么不访问？喜欢什么？消费能力如何？），这样我们做的营销才有针对性，转化才能高。
人群画像怎么用?
一、通过数据采集了解用户
使用过DMP的人应该都了解，DMP是通过筛选人群条件，选取适用于不同营销场景的优质人群进行投放，达到流量精细化运营达到高投产的目的。
我们可以从后台拉取的关于买家特性，包含四个方面：认可属性、行为偏好、消费能力、用户轨迹。
1、人口属性
收货信息中可获得所属地区，DMP人群透视可以分析得出商品的用户部分人口属性特征：如性别、年龄等。
2、行为偏好
可以判断某类目人群的关键词搜索偏好，也可以从第三方平台了解商品的使用人群的顾客爱好，并贴上对应的标签，比如：电影达人、爱美一族、旅行达人、吃货达人等。
3、消费能力
通过分析类目用户的消费单价、月均消费笔数和月均消费总额了解用户的消费能力
4、兴趣爱好特征
用户点击、搜索、关注、购买、分享店铺的类型，可以分析出用户对某些品类、商品的偏好度，从而进行某个品类的专场营销活动。
可以根据这批较为精准的人群，持续关注营销活动中点击、收藏、购买和分享的数据表现，监测出营销活动对于点击率、转化率的影响。
注意：我们也可以通过用户轨迹这一维度，将人群圈定老客户（收藏、点击、购买、分享），然后通过人群透视了解老客户的人群画像。
一、筛选分析信息并指导运营
用户画像有其自身的特性和局限性，且具有时效性。
因此，需要根据用户画像的基础数据持续更新和修正，同时要善于从已知数据中具象化出新的标签使用户画像越来越鲜活立体，发挥其参考指引价值。
日常运营时我们可以根据商品数据中的浏览量和点击率和转化率，大致判定出是轮播图不好还是详情页需要优化，但具体怎么优化，很大一部分是从自我感受出发进行修改，但是如果我们了解消费者的特性，优化方向就相对更明确。
根据用户行为指导运营策略
DMP拉取数据，全店近30天（时间任选）内点击、搜索、关注、购买、分享店铺的数据，如下图：
①在店铺/商品的点击保持一定增长的速度时，转化率一直没变；
②近一月追踪，点击量匀速增长，转化率基本保持不变，这期间商家的任何经营行为对点击量和转化率均没有贡献；
③近一个月的关注量犹如过山车，并且在第一周保持着超高的收藏率，说明这一周商家在宣传和运营上有大动作，但是在后几周没有对这批消费者进行转化，白白浪费了这些流量。
总结：商家可以趁热打铁，在收藏量还没有骤降的情况下着手这款流量的转化，那个整个商品/店铺的转化率随之就会上升了。
一、人群画像指导服务精细化
对于很多人来讲，选择一旦过多就会进入比较，一旦比较购买决策时间势必会拉长，这跟手机端这种屏幕小观看时间短的决策购物现状是相悖的。
当前购物决策时间极短的现象决定了我们必须在更短的时间内抓住消费者的注意力，并且说服消费者。
不管是视觉营销还是客服销售，都是没有最好只有更好，但是更好的服务是无法让客户一直满足，没有哪个商家能够满足所有的要求。
所以我们要对消费者做服务的精细化运营，将客户分类分群，找到最匹配的人群。
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