杏运{注册平台}招商！。用户信息的收集包括用户基础要素、用户场景、行为偏好、心理个性、交际等多方面。可以用静态标签、动态标签两大类来划分。

　　用户信息数据包含的范围非常广，特别是动态标签数据具有多变性，所以建立用户画像模型也是一个不断完善的过程。

　　：用户相对稳定的信息，主要包括人口属性、商业属性等方面数据；这类信息如果企业有真实信息则无需过多建模预测

　　：用户不断变化的行为信息，主要是用户的网络行为。包括搜索、浏览、注册、登陆、签到、发布信息、收藏、评论、点赞、分享、加入购物车、购买、使用优惠券、使用积分……等一系列的行为。

　　通过统计真实的用户行为，给用户打上不同的行为标签，然后建立模型标签。比如人口属性、用户活跃度、用户兴趣爱好、用户满意度、渠道偏好使用、购买偏好、内容偏好、用户关联、用户风险评分等。

　　通过模型标签，进一步建立预测标签，如：人群属性、消费能力、流失概率、违约概率、近期需求、潜在需求。

　　不同的客户对企业具有不同的价值，通过对用户进行多个维度的特征分析，企业可以根据用户的特征进行区分，帮助企业实现对潜在用户的识别，并对不同价值客户采取不同程度的维护手段。

　　通过给不同用户打上专属标签，可以重新理解消费者，分析并预测用户的消费行为。不仅能满足消费者日益挑剔的需求，同时也可以促进商品曝光，提高转化率。

　　用户画像可以辅助决策者在正确的时间对正确的人开展正确的活动，通过用户画像分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的客户相关数据支撑，可以使经营决策更加高效。

　　在获客上，可以找到优势的宣传渠道，如何通过个性化的宣传手段，吸引有潜力需求的用户，并刺激其转化。

　　在粘客上，如何提升用户的单价和消费频次，方法可以包括购买后的个性化推荐、针对优质用户进行优质高价商品的推荐、以及重复购买，比如通过红包、优惠等方式激励对优惠敏感的人群，提升购买频次。

　　在留客上，预测用户是否可能会从平台上流失。用户流失可能会包括多种情况，比如用户体验、竞争对手、需求变化等），通过预测用户的流失率可以大幅降低用户留存的运营成本。

　　有一天，你的运营同事找到你，说京东电商平台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，现在部门计划对小家电类目进行一次季未促销活动，希望你能针对小家电的用户特征给出一些建议。

　　这是一个非常典型的对用户画像进行构建和分析的需求，需求要求我们能够对促销活动进行一些建议，一场促销活动必然包含以下几个部分：

　　我们可以从这些角度去勾勒出小家电消费群体的用户画像，从而可以进一步从用户特征本身来为促销活动提供建议和指导。

　　从数据来看，下单小家电类目的消费者多为男性，但与女性用户数量差别不是特别大（10%）。用户多集中在25-35岁的年龄区间，25岁以下的年轻用户和45岁以上的中老年用户比较少。

　　促销的文案可以采用比较中性的风格，突出促销产品对于家庭生活品质的提升。

　　从整周的数据上来看，绝大部分订单都是在周二和周六完成的，而周三的订单量最少。从单日的每小时订单量来看，早上10点-11点，晚上20点-22点是用户大量下单的时间。因此建议在周二和周六的早十点和晚八点各推送一次促销的活动。