❶ 電子商務消費者畫像名詞解釋
用戶畫像又稱用戶角色，作為一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具，用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。我們在實際操作的過程中往往會以最為淺顯和貼近生活的話語將用戶的屬性、行為與期待的數據轉化聯結起來。
作為實際用戶的虛擬代表，用戶畫像所形成的用戶角色並不是脫離產品和市場之外所構建出來的，形成的用戶角色需要有代表性能代表產品的主要受眾和目標群體。
(1)消費者畫像擴展閱讀
用戶畫像可以使產品的服務對象更加聚焦，更加的專注。在行業里，我們經常看到這樣一種現象：做一個產品，期望目標用戶能涵蓋所有人，男人女人、老人小孩、專家小白、文青屌絲......
通常這樣的產品會走向消亡，因為每一個產品都是為特定目標群的共同標准而服務的，當目標群的基數越大，這個標准就越低。換言之， 如果這個產品是適合每一個人的，那麼其實它是為最低的標准服務的，這樣的產品要麼毫無特色，要麼過於簡陋。
縱覽成功的產品案例，他們服務的目標用戶通常都非常清晰，特徵明顯，在產品上就是專注、極致，能解決核心問題。比如蘋果的產品，一直都為有態度、追求品質、特立獨行的人群服務，贏得了很好的用戶口碑及市場份額。
又比如豆瓣，專注文藝事業十多年，只為文藝青年服務，用戶粘性非常高，文藝青年在這里能找到知音，找到歸宿。所以，給特定群體提供專注的服務，遠比給廣泛人群提供低標準的服務更接近成功。
其次，用戶畫像可以在一定程度上避免產品設計人員草率的代表用戶。代替用戶發聲是在產品設計中常出現的現象，產品設計人員經常不自覺的認為用戶的期望跟他們是一致的，並且還總打著「為用戶服務」的旗號。這樣的後果往往是：我們精心設計的服務，用戶並不買賬，甚至覺得很糟糕。
Google Buzz在問世之前，曾做過近兩萬人的用戶測試，可這些人都是Google自家的員工，測試中他們對於Buzz的很多功能都表示肯定，使用起來也非常流暢。但當產品真正推出之後，卻意外收到來自實際用戶的抱怨。
所以，我們需要正確的使用用戶畫像，小心的找准自己的立足點和發力方向，真切的從用戶角度出發，剖析核心訴求，篩除產品設計團隊自以為是、並扣以「用戶」的偽需求。
最後，用戶畫像還可以提高決策效率。在的產品設計流程中，各個環節的參與者非常多，分歧總是不可避免，決策效率無疑影響著項目的進度。而用戶畫像是來自於對目標用戶的研究，當所有參與產品的人都基於一致的用戶進行討論和決策，就很容易約束各方能保持在同一個大方向上，提高決策的效率。
❷ 怎麼看某個品類的消費者畫像數據
憫農（李紳）
❸ 2.為自嗨鍋產品做一個消費者畫像,並寫明如何利用畫像進行推廣
2為自嗨鍋產品做一個消費者畫像並寫明利用畫像進行推廣
二、為什麼需要用戶畫像
用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解並且方便計算機處理，如，可以做分類統計：喜歡紅酒的用戶有多少？喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少？
也可以做數據挖掘工作：利用關聯規則計算，喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌？利用聚類演算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況？
大數據處理，離不開計算機的運算，標簽提供了一種便捷的方式，使得計算機能夠程序化處理與人相關的信息，甚至通過演算法、模型能夠「理解」 人。當計算機具備這樣的能力後，無論是搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等各種應用領域，都將能進一步提升精準度，提高信息獲取的效率。
三、如何構建用戶畫像
一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡段標簽：25~35歲，地域標簽：北京，標簽呈現出兩個重要特徵：語義化，人能很方便地理解每個標簽含義。這也使得用戶畫像模型具備實際意義。能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。短文本，每個標簽通常只表示一種含義，標簽本身無需再做過多文本分析等預處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。
人制定標簽規則，並能夠通過標簽快速讀出其中的信息，機器方便做標簽提...二、為什麼需要用戶畫像
用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解並且方便計算機處理，如，可以做分類統計：喜歡紅酒的用戶有多少？喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少？
也可以做數據挖掘工作：利用關聯規則計算，喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌？利用聚類演算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況？
大數據處理，離不開計算機的運算，標簽提供了一種便捷的方式，使得計算機能夠程序化處理與人相關的信息，甚至通過演算法、模型能夠「理解」 人。當計算機具備這樣的能力後，無論是搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等各種應用領域，都將能進一步提升精準度，提高信息獲取的效率。
三、如何構建用戶畫像
一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡段標簽：25~35歲，地域標簽：北京，標簽呈現出兩個重要特徵：語義化，人能很方便地理解每個標簽含義。這也使得用戶畫像模型具備實際意義。能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。短文本，每個標簽通常只表示一種含義，標簽本身無需再做過多文本分析等預處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。
人制定標簽規則，並能夠通過標簽快速讀出其中的信息，機器方便做標簽提取、聚合分析。所以，用戶畫像，即：用戶標簽，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。
3.1 數據源分析
構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據來源於：所有用戶相關的數據。
對於用戶相關數據的分類，引入一種重要的分類思想：封閉性的分類方式。如，世界上分為兩種人，一種是學英語的人，一種是不學英語的人；客戶分三類，高價值客戶，中價值客戶，低價值客戶；產品生命周期分為，投入期、成長期、成熟期、衰退期…所有的子分類將構成了類目空間的全部集合。
這樣的分類方式，有助於後續不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度。不必擔心架構上對每一層分類沒有考慮完整，造成維度遺漏留下擴展性隱患。另外，不同的分類方式根據應用場景，業務需求的不同，也許各有道理，按需劃分即可。
本文將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類。
靜態信息數據
用戶相對穩定的信息，如圖所示，主要包括人口屬性、商業屬性等方面數據。這類信息，自成標簽，如果企業有真實信息則無需過多建模預測，更多的是數據清洗工作，因此這方面信息的數據建模不是本篇文章重點。
動態信息數據
用戶不斷變化的行為信息，如果存在上帝，每一個人的行為都在時刻被上帝那雙無形的眼睛監控著，廣義上講，一個用戶打開網頁，買了一個杯子；與該用戶傍晚溜了趟狗，白天取了一次錢，打了一個哈欠等等一樣都是上帝眼中的用戶行為。當行為集中到互聯網，乃至電商，用戶行為就會聚焦很多，如上圖所示：瀏覽凡客首頁、瀏覽休閑鞋單品頁、搜索帆布鞋、發表關於鞋品質的微博、贊「雙十一大促給力」的微博消息。等等均可看作互聯網用戶行為。
本篇文章以互聯網電商用戶，為主要分析對象，暫不考慮線下用戶行為數據（分析方法雷同，只是數據獲取途徑，用戶識別方式有些差異）。
在互聯網上，用戶行為，可以看作用戶動態信息的唯一數據來源。如何對用戶行為數據構建數據模型，分析出用戶標簽，將是本文著重介紹的內容。
3.2 目標分析
用戶畫像的目標是通過分析用戶行為，最終為每個用戶打上標簽，以及該標簽的權重。如，紅酒 0.8、李寧 0.6。
標簽，表徵了內容，用戶對該內容有興趣、偏好、需求等等。
權重，表徵了指數，用戶的興趣、偏好指數，也可能表徵用戶的需求度，可以簡單的理解為可信度，概率。
3.3 數據建模方法
下面內容將詳細介紹，如何根據用戶行為，構建模型產出標簽、權重。一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。
什麼用戶：關鍵在於對用戶的標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。
❹ 什麼是用戶畫像
360度社交媒體用戶結構畫像系統,以洞察消費者為基礎,依據數據分析,幫助廣告主更容易了解媒體背後的粉絲人群信息，更容易找到適合目標人群。
❺ 如何做有意義的消費者人群分類和用戶畫像
很多人可能都聽說過「人生金字塔」的概念，即人們5個層次的需求。第一層需求是最基本的，滿足生理需要，如衣食住行。第二個層次是安全需求，在衣食住行得到滿足之後，人們開始擔心自身的安全，包括生理安全和心理安全。第三個層次是社會需要，在安
❻ 用戶畫像是什麼
怎樣為用戶「畫像」？
為用戶畫像的焦點工作就是為用戶打「標簽」，而一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，最後將用戶的所有標簽綜合來看，基本就可以勾勒出該用戶的立體「畫像」了。
具體來講，當為用戶畫像時，需要以下三個步驟：
首先，收集到用戶所有的相關數據並將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類，靜態數據就是用戶相對穩定的信息，如性別、地域、職業、消費等級等，動態數據就是用戶不停變化的行為信息，如瀏覽網頁、搜索商品、發表評論、接觸渠道等；
其次，通過剖析數據為用戶貼上相應的標簽及指數，標簽代表用戶對該內容有興趣、偏好、需求等，指數代表用戶的興趣程度、需求程度、購買概率等；
最後，用標簽為用戶建模，包括時間、地點、人物三個要素，簡單來說就是什麼用戶在什麼時間什麼地點做了什麼事。
如何利用用戶畫像進行精準營銷？
消費方式的改變促使用戶迫切希望盡快獲取自己想要了解的信息，所以說，基於用戶畫像上的精準營銷不管對企業還是對用戶來說，都是有需求的，這會給雙方交易帶來極大便捷，也為雙方平等溝通搭建了一個暢通平台。
何謂「用戶畫像」？
在互聯網逐漸步入大數據時代後，不可避免的為企業及消費者行為帶來一系列改變與重塑。其中最大的變化莫過於，消費者的一切行為在企業面前似乎都將是「可視化」的。隨著大數據技術的深入研究與應用，企業的專注點日益聚焦於怎樣利用大數據來為精準營銷服務，進而深入挖掘潛在的商業價值。於是，「用戶畫像」的概念也就應運而生。
用戶畫像，即用戶信息標簽化，就是企業通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之後，完美地抽象出一個用戶的商業全貌，可以看作是企業應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。
❼ 網路營銷中畫像是什麼意思
目標用戶畫像是指：用戶的自然特徵，包括：年齡、性別、喜好、職業、職位、家庭等方面
有的時候為了實現更好的推廣，還涉及到一些用戶的行為特徵，如：聚集在QQ群聊天、聚集在論壇討論、聚集在問答網站提問等
理解了上面的概念之後，再來分析下你的目標用戶（本人並非服裝行業，分析的只做拋磚引玉）
買童裝的消費者畫像：
自然特徵：
年齡：25—35（這個年齡段的人初為人母/人父）
性別：女 （相信你應該很少看到有父親在商場買童裝的吧）
喜好：娛樂、電影、旅遊
職業：這得看你銷售的童裝是高檔貨（企業白領）還是地攤貨（工薪階層）
行為特徵：
聚集在QQ群聊天交流
有問題會在問答網站提問
聚集在母嬰或者兒童教育的論壇討論孩子教育問題
看相關兒童教育專家的博客文章
等等
如果你是想要做網路營銷推廣的話，你完全可以開始著手了。因為你已經知道了用戶的自然特徵（當然還需要研究一下用戶的需求以及痛點）和用戶的行為特徵。
你只需要組織你想要推廣的內容（內容撰寫要根據用戶的自然屬性以及需求與痛點來寫），發布到用戶聚集的渠道（行為特徵中提到的渠道）。