1.消费者人群画像有哪些
2.如何使用5118大数据营销来进行用户画像和人群分析呢？求具体方法
3.人群画像分析主要是从哪几个方面入手
4.什么是用户画像？如何分析用户画像
5.2.为自嗨锅产品做一个消费者画像,并写明如何利用画像进行推广？
6.用户画像
7.什么是用户画像？如何分析用户画像？
8.标签优化技巧，你了解多少
9.淘宝人群画像主要关注哪些方面的数据
消费者人群画像有哪些
消费者人群画像包含消费者年龄、消费者性别、消费者星座、购买力层级、喜欢的宝贝、新客还是老客。淘宝人群画像包含的内容是比较多的，商家要找到对自己最有用的数据，然后有针对性的细化，让店铺更加有机会获得精准的客户流量。一、消费者人群画像有哪些？
消费者人群画像包含消费者年龄、消费者性别、消费者星座、购买力层级、喜欢的宝贝、新客还是老客。 淘宝人群画像包含的内容是比较多的，商家要找到对自己最有用的数据，然后有针对性的细化，让店铺更加有机会获得精准的客户流量。 二、构建人群画像一般需要哪些数据维度？ 社会属性：包括年龄、性别、地域、血型、受教育程度、职业、收入、家庭状况、身高、体重等基本信息； 心理属性：包括性格、能力、气质、价值观、情感、思维等； 兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等； 消费特征：与消费相关的特征，通常以收入多少来划分； 位置特征：用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等； 设备属性：使用的终端特征等，如手机品牌、安卓还是iso系统、移动还是PC端、使用4G还是wifi等； 行为数据：访问记录、访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据； 社交数据：用户社交相关数据，包括圈子、兴趣喜好、互动行为等。如何使用5118大数据营销来进行用户画像和人群分析呢？求具体方法
SEM营销中人群分析的流程：
第一步：定位人群—消费者人群画像
无论是搜索引擎都需要用人群画像来锁定目标人群，一般会从消费者年龄、性别、爱好、收入、职业等因素来进行划分，通过人群画像，消费者已然有专属标签，有利于后期针对性的投放广告。
第二步：广告投放设置—消费者搜索习惯
我们在SEM搜索引擎营销的时候，通常都会遇到广告投放设置，比如地域、时间段这些的选择，这些都是对消费者上网习惯的分析。通常分析的点有：平时活跃时间是什么时候？习惯移动端搜索还是PC端搜索？……这些数据出来后，投放广告的时候就游刃有余，能准确的有目的性的投放广告，节约广告成本。
第三步：定向设置—消费者属性标签
消费者属性标签是基于前两步的基础上的，根据人群画像和上网行为来标注，一般多用于网盟的定向设置，关键词来源参考。比如网盟设置的兴趣点：健美瘦身、母婴育儿等。
第四步：精准定向—消费者人群网站划分
消费者人群网站划分，也是多用于网盟定向的网站选择，这类人群分析没有明确的数据统计，只有通过比较传统的方式进行调查，比如问卷或者采访等方式。也可以根据自身的经验进行归类。
第五步：广告语定位—消费者消费特点
消费者的消费特点，即消费关注的点是什么，能刺激消费购买的因素，这类分析有利于更好的撰写广告语。不同的产品或者服务，网民关注的点不一样，比如电商类客户，网民可能关注的大多为打折、特价或者优惠；而装修类客户，网民关注的点可能就多在于装修质量和效果上面。分析好这些，针对性的撰写广告语，吸引网民点击。
这些是做消费者受众分析最基本的步骤，但是做受众分析的时候还是会存在一些难点，比如数据来源有限制，大部分都带有很强的主观意识，没有很客观的数据分析；另外定位也不可能达到百分之百的准确。但是做消费者受众分析师必不可少的，需要依靠经验一步步的分析，好的开始是成功的一半，做好前期准备工作，后期投放效果将会事半功倍。
人群画像分析主要是从哪几个方面入手
5118大数据营销可以帮助企业进行用户画像和人群分析，帮助企业更好地了解目标用户。在这个数字时代，企业面临着海量用户数据，这些数据需要通过有效的方法来进行分析和应用公报，5118大数据营销提供了一种全面的解决方案，通过对用户的行为数据、兴趣爱好、消费习惯等进行分析，可以生成用户画像，深挖用户的潜在需求，进一步优化企业的产品和服务。在人群分析方面，5118大数据营销可以通过对用户的地域、性别、年龄等多个维度进行分类，生成多个人群标签，从而更加精准地进行营销推广和品牌建设。通过5118大数据营销的用户画像和人群分析，企业可以更好地洞察目标用户的需求和偏好，为其提供个性化的产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。
同时，5118大数据营销还可以帮助企业识别潜在的高价值用户，制定针对性的营销策略，提高品牌的知名度和影响力。基于数据分析的营销方式，可以让企业更加精确地了解用户，了解市场，为企业的发展提供更多的商业价值。nn除此之外，5118大数据营销还可以通过对用户数据进行聚合和挖掘，挖掘出用户的潜在需求，进一步优化产品和服务的设计和推广。同时，企业可以结合自身的业务和特点，制定相应的策略，对不同的用户群体进行精细化营销，提高营销效果和ROI。
什么是用户画像？如何分析用户画像
人群画像分析主要是从（ABCD）个方面入手。A.属性 B.质量 C.时间 D.来源
人群画像分析的基本定义的扩展：
人群画像指的是对一个特定人群的描述和分析，包括这个人群的性别、年龄、地理位置、职业、兴趣爱好、购买习惯等方面的信息。这些信息可以帮助企业更好地了解他们的目标客户，并制定更有针对性的营销策略。
人群画像通常是通过对大量数据进行分析和挖掘得出的，这些数据可以来自于消费者调研、社交媒体、在线行为、市场调查等多个渠道。
人群画像分析的作用的扩展：
通过分析人群画像，企业可以更加深入地了解消费者的需求和偏好，从而更好地满足他们的需求，提高市场竞争力。
人群画像分析的方面扩展：
1、相关分析：分析属性与结果、属性与属性之间的相关性，剔除一些不必要的属性，比如30天卖出数和90天卖出数为高相关性的两个属性，保留一个即可。
2、聚类分析：将连续的属性值聚类离散化。
3、切面分析：采用决策树模型获得有效的属性切面。
2.为自嗨锅产品做一个消费者画像,并写明如何利用画像进行推广？
什么是用户画像？
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的目标用户模型。通俗来讲，就是——我们产品的目标受众是什么，使用我们产品的核心人群是什么样的，他们有什么行为特征、消费习惯，什么是能够刺激他们购买的核心需求。
我们可以理解成，它就是一家企业的核心武器，它可以帮助我们：
聚焦、洞察用户的需求。
更精准地决策。
培养用户思维。
为了帮助大家更好地理解用户画像，这里为大家梳理了一套用户画像建立模板，大家可以参考：
如何分析用户画像？1.百度大数据洞察：百度指数
百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。分别有趋势研究、需求图谱、人群画像是百度指数的三个展现维度。
趋势研究：这是百度指数最核心、最基本的功能，是以时间维度，判断关键词的关注热度；我们可以做对比分析，从而找出规律。
以美术班为例，搜索关键词后，发现了一条规律，每年的3月和9月是搜索高峰期，这也正好应对了两个开学季。
需求图谱：通过用户在搜索该词的前后的搜索行为变化中表现出来的相关检索词需求。
比如，通过“美术”这个大关键词，检索出的相关小关键词。可以帮我们更精准地掌握用户的需求。圆中的圈越大，说明与大关键词的关联性越强。
人群画像：搜索关键词的人群共性特征，是从地域、年龄、性别分布以及兴趣属性这几个特征展开的。
2.全域数据洞察——观星盘
观星盘汇聚了百度域内数据、客户数据、合作伙伴数据组成的全域数据，构建海量用户行为标签，提供多维度行业和品牌洞察能力，全方位感知用户行为和意图，帮助品牌锁定精准目标用户。
借助观星盘数据精细化细分人群，可以覆盖不同侧重点进行引流营销，增强目标用户对品牌的认知，提升影响力。
用户画像
2为自嗨锅产品做一个消费者画像并写明利用画像进行推广
二、为什么需要用户画像
用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？
也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？
大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。
三、如何构建用户画像
一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。
人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提...二、为什么需要用户画像
用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？
也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？
大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。
三、如何构建用户画像
一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。
人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。
3.1 数据源分析
构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。
对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类，高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。
这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。
本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。
静态信息数据
用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。
动态信息数据
用户不断变化的行为信息，如果存在上帝，每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着，广义上讲，一个用户打开网页，买了一个杯子；与该用户傍晚溜了趟狗，白天取了一次钱，打了一个哈欠等等一样都是上帝眼中的用户行为。当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。
本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。
在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。
3.2 目标分析
用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒 0.8、李宁 0.6。
标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。
权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。
3.3 数据建模方法
下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。
什么用户：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。
什么是用户画像？如何分析用户画像？
目录：
一、概念
二、目的
三、用法和具体应用场景
四、如何构建
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得来的高度精炼的特征标识。
User Persona和User Profile似乎都可以译成用户画像，本文讨论的是User Persona，区分如下：
产品经理通过调研（问卷、访谈等）找出用户（目标、行为、观点上）的共性与差异，将其区分为不同类型，每种类型中抽取出典型特征。赋予名字、照片、人口统计学要素、场景描述，构建出人物原型。它让产品经理做设计时抛开个人喜好——“为具体的用户做设计，要远远优于为脑中虚构的人物做设计。”
Alan Cooper（交互设计之父）最早提出Persona的概念：“Personas are a concrete representation of target users.”? Persona是目标用户的具体表示，是建立在真实数据上的目标用户模型。Persona是为产品设计服务的，关注焦点在用户行为、动机、态度上。
Profile的标签是每个用户独有的，是利用已获得的数据，勾勒用户偏好的数据分析方法。猜测这个用户是男是女，生活工作所在地，喜欢哪个明星，要买什么东西等。这些数据为运营人员实现精准营销、个性化推荐、获取、挽留客户提供了依据。对电商、金融行业、内容类产品（知乎、豆瓣、微博、短视频等）尤为重要。
在知乎上有一个与此相关的帖子 User Persona 和 User Profile
1.精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销；
2.用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数；
3.数据挖掘，构建智能推荐系统，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况；
4.进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务；
5.对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户（个人认为这是目前的发展趋势，未来的消费主流）。比如，某公司想推出一款面向5－10岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。
6.业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略
用户画像在阶段和目标不同的时候承担的使命也不尽相同，咱们分别针对三个阶段来说说用户画像的意义：
1.初创期：产品还未定型
这个阶段往往指的是公司刚刚创立，产品还未成形，需要通过用户画像来定义产品模式与功能的阶段，这个阶段你需要做大量偏宏观的调研，明确你的产品切入的是哪一个细分市场，这个细分市场中的人群又有哪些特点，他们喜欢什么，不喜欢什么，平均消费水平怎么样，每天的时间分配是怎么样等等等等。
在这个阶段，你做用户画像的意义在于为你的产品定义一个市场，并且你能够清楚地知道这个市场能不能做，能不能以你现有的产品构思去做，做的过程中会不会出现一些与基本逻辑相违背的问题。如果分析之后可以做，那就立马作出产品原型，小步快跑、试错迭代；如若不行，赶紧换个方向、换个思路。
所以，这个阶段的用户画像意义在于业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略战略。
2.成长期：产品运营中
在这个阶段你公司产品已经被市场认可，各项数据处于一个上升期。这个时候用户画像所承担的责任就又变了。在这个阶段，你需要通过产品后台所反馈的数据（显性、隐形等，后文会介绍）进行整理，得出一个详细的用户画像，这里不像在初创期那样做泛调查，抓宏观。而是需要改变策略，从细节抓起，从每一次和用户的交互中寻找用户的真实需求。比如，你是做微信运营的，昨天的阅读量和前天相比是多了还是少了？转发数和收藏数都是什么变化？用户留言是增加还是减少？后台反馈怎么样？通过这些对比，你大致就会得出结论，并指导优化往后的工作。如果是产品运营那涉及的数据就更多了，访问数据、打开频率、登录次数、活跃时间等等，结合起来分析，用户的需求会更加明确。
所以，这个阶段的用户画像意义在于精准营销，使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注，能更好地满足用户的需求，优化运营手段，并提升公司的经营效益。
3.成熟期：寻求突破口
这个阶段，产品已经很成熟了，公司也已经有了稳定的运作模式，市场地位趋于稳定，日常工作也大多以维护为主。这个时候，用户画像用来干嘛？寻找新的增长点和突破口。
当产品转型时，老用户会有什么样的反应？离开还是成为新的核心用户？新产品预计会有多少用户导入？结合老用户需求，新产品有哪些功能不能被遗弃？
这都是你要考虑的问题，这个阶段的用户画像建议将初创期的泛调查与成长期累积的用户画像结合起来做，这样对于新产品才有一个更好的保障。
用户画像不是拍脑袋想出来的，是建立在系统的调研分析，数据统计基础之上得出的科学结论。
用户画像一般会存在多个，要考虑用户画像的优先级，不能为超过三个以上的用户设计产品，容易产生需求冲突，要分清楚哪些是核心用户，哪些是打酱油用户。
同时，用户画像不是一确定就一成不变的，而是根据实际情况不断修正。
显性画像：即用户群体的可视化的特征描述，如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征；
隐性画像：用户内在的深层次的特征描述。包含了用户的产品使用目的、用户偏好、用户需求、产品的使用场景等。
一般分为三个步骤：基础数据采集、分析建模、结果呈现
1）基础数据采集
数据不说谎，是构建用户画像的核心依据，建立在客观数据基础上的用户画像才是有说服力的。
在基础数据采集方面，可以通过列举法，先列举出构建用户画像所需要的基础数据。
具体的思路如下：
当然上面列举的数据纬度相对比较多，在构建用户画像过程中会根据需求进行相关的数据筛选。
在基础资料和数据收集环节我们会通过一手资料和二手资料获取相应的基础数据。
关于通过问卷调查和访谈的形式做用户画像调研：
A.问卷调研
问卷调查第一要考虑样本的数量，其次内容的设计，要考虑研究的目的，毕竟这是一项有目的的研究实践，另外，通过问卷获取的信息，不一定是非常确定的，存在很多变量因素，数据可以作为参考，要以质疑的眼光看待。
B.用户访谈
访谈之前要列好访谈提纲，围绕用户的角度，他的想法，他的行为等角度，具体步骤如下：
在分析访谈结果时，采取关键词提炼法，针对每个用户对每个问题的回答，进行关键词提炼，将共性词汇总，具体思路如下：
2）分析建模
当我们对用户画像所需要的资料和基础数据收集完毕后，需要对这些资料进行分析和加工，提炼关键要素，构建可视化模型。
案例：
有一个网络来源资料，关于95后的用户群体的研究。
通过搜索你可以获取到以下资料（ 基础数据采集 ）：
企额智库《透视95后：新生代社交行为》
QQ空间独家大数据《“95后”新生代社交网络喜好报告》
百度《00后用户移动互联网行为洞察》
中国大数据产业观察《2015年95后生活形态调研报告》
接着，对这些报告进行分析和关键词提炼，概括出整个95后群体标签（ 分析建模 ），具体如下：
3）画像呈现
画像呈现即从显性画像、隐性画像、场景和需求等方面，给用户打标签。
案例：
这一步也要将收集到的信息进行整理和分析并归类，创建出用户角色框架（更全面地反映出用户的状态），然后根据产品侧重点提取出来，进行用户评估分级，并结合用户规模、用户价值和使用频率来划分，确定主要用户、次要用户和潜在用户。
构建用户画像的目的，是为了充分了解用户，为产品设计和运营提供有有价值的参考，为运营战略服务。
标签优化技巧，你了解多少
用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。
此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：
1、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。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。
此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。
完成基本信息的输入，20～50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前，这种信息类似于 C 端用户画像的信息，很好地解决了“用户是谁”这个问题，将一行行数据和文字具象化，让产研人员可以感受到活生生的用户，而不是陷入自我想象的循环圈。
2、购买决策链。建立用户基本轮廓后，我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力，以及他们对产品的需求，那么才能提高获得订单的成功率，进而完成我们对用户核心诉求的探索。
以蓝湖一个 PM 画像为例，Kevin 是产品负责人，在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准，而是以好为标准。目前，很注重流程的管理以及文档沉淀，深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。
人数不同的公司，决策链的长短也有区别，小公司 PM 的影响力可以占到 70%，而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况，有针对性地进行补充其他关键用户画像，完善决策链。
3、用户核心诉求。在了解各个关键角色的用户画像之后，我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结；一方面，从使用者、决策者的双维度出发，帮助产品不断优化和迭代；另一方面，为客户精细化运营提供抓手和依据，实现产品增长目标，从而提高企业的市场占有率。
如果调研足够深入，甚至还可以得到一些用户的关键数据，例如 DAU、WAU 等，这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。
在搜集以上信息结束之后，你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充，比如重新进行用户分类，更改用户的公司规模，增加关键人物画像等。
洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。
这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！
淘宝人群画像主要关注哪些方面的数据
个性化的核心就是消费者的真正需求跟店铺的宝贝的属性是相吻合的，也就是说，消费者的人群画像跟店铺标签(产品标签)是相匹配的。为了能尽量的让这个匹配度更圆满，搜索引擎就会通过给消费者和店铺同时打标，然后用匹配标签的方式去完成这件工作。因此，要想做好个性化标签，我们就要尽量的去影响我们自己的店铺标签和产品标签，让搜索引擎更容易也更愿意去推荐我们，因为我们可以做到跟特定人群非常匹配。
下面就跟大家分享一下强化店铺个性化标签的三大技巧：
技巧一：通过店铺的基础优化强化标签对于新品新店来说，如何体现个性化标签呢?想体现个性化标签最重要的就是店铺的关键基础设置：关键词、类目、属性、详情页等，所以，对于新品新店来说，做好基础优化，我们就向成功迈进了一大步。
1.标题里面的词和属性词相匹配新品开始时，大部分的展现都来自自然搜索，消费者输入的关键词，只有在标题中有相应的关键词的时候，才有机会展现。为了让宝贝更“精准”，我们就可以通过属性次去强化店铺标签和产品标签。意思是，在上传宝贝的时候会先填宝贝的类目和属性，多数属性是淘宝已经给了的，如高跟鞋鞋头款式属性，“尖头”就是属性词，如果标题里含有这个词，这个属性标签就得到了强化。所以对于新品新店来说：属性一定要认真准确的填写完整、标题中所选取的关键词尽可能的去包含属性词。
2.标题里面的转化关键词跟首图文案相匹配 关于转化关键词，比如：用户搜：T恤女纯棉，那这个关键词的主词就是“T恤女”，而纯棉就属于修饰词。同时，“纯棉”这个词更关键，图要彰显出纯棉。
3.标题里面的转化关键词跟详情页文案相匹配 原理同上，是为了提高淘宝转化率的，所以，一定要找到重点优化的关键词，并明确转化关键词是什么。
技巧二：通过进店人群强化标签现在很多卖家抱怨，越刷越没流量，排名不提高反而靠后了。很大原因就是你刷单打乱了店铺标签，本来标签明确，结果展现给的人群不对，自然而然地转化率低了，恶性循环。
技巧三：通过竞争对手强化标签还有一个非常有用的技巧，特别是针对客单价比较高的宝贝，这时候就可以通过竞争对手强化自己的标签。只要证明你说得比他说的合理，更好。
1、消费者年龄通过这个数据，可以分析哪个年龄段的目标人群的流量有价值的。同时能作为产品风格与市场喜好趋势相关内容的参考数据。2、消费者性别不同性别的客户消费习惯有很大差异，因此对流量精度以及用户结构有参考价值。淘宝人群画像主要关注以下方面的数据：
1、消费者年龄
通过这个数据，可以分析哪个年龄段的目标人群的流量有价值的。
同时能作为产品风格与市场喜好趋势相关内容的参考数据，也就更能定位自己的产品和目标年龄的相符程度。
2、消费者性别
不同性别的客户消费习惯有很大差异，因此对流量精度以及用户结构有参考价值。
特别是有些站外引流占比高的、产品使用者与购买者不统一的店铺及类目。
3、消费者星座
这个数据对星座营销有重要参考价值，特别是礼品类的商家，可以多看看这块的内容。
4、购买力层级
消费者购买力影响了客户会不会在店铺消费，对于店铺产品价格定位以及流量精度有一定参考价值。
5、喜欢的宝贝，这项数据对选款有着提醒意义。
它可以让我们知道哪些具体的款式是访客喜欢的，爆款说不定就隐藏在其中。
对这些宝贝数据进行搜集和分析，挑出重要的款式。
在优化和精细跟踪操控一段时间后，可以通过数据变化大致判断出哪些款式更有打造爆款的可能。
6、新客vs老客，它将访客与新客、老客数据进行对比，从中能看出我们的回头客拥有哪些共性。
这些数据对店铺发展方向、流量引入，都一定的引导和参考性，大家能够从中找到一些问题，然后改进。
商家要找到对自己最有用的数据，然后有针对性的细化，让店铺更加有机会获得精准的客户流量。
