二手车用户群体,二手车人群画像

1.淘宝客户画像是什么

2.大众、本田、奔驰等车在国人眼里是怎样的？

3.抖音小店在哪看历史成交时间点和人群画像

4.什么是用户画像？如何分析用户画像

5.比你更了解你，浅谈用户画像（二）

6.画像是什么意思,用户画像生成器免费（用户画像生成软件）

要查看小红书商家人群画像，可以在小红书的商家后台进行查看。小红书商家后台是为商家提供的一个管理平台，可以查看店铺的运营数据、用户画像等信息。商家人群画像是指根据用户行为数据和标签信息进行分析，形成的对目标用户的描述和刻画。通过商家人群画像，商家可以更好地了解自己的目标用户，从而进行精准的营销和推广策略。

商家人群画像的生成是基于用户在小红书上的行为和兴趣偏好进行分析和归纳的。小红书通过用户的浏览记录、点赞、收藏、评论等行为数据，以及用户的个人资料、标签等信息来构建用户画像。商家人群画像可以包括用户的年龄、性别、地域分布、兴趣偏好、消费习惯等方面的信息，帮助商家更加准确地了解目标用户的特征和需求。

商家人群画像的查看对于商家来说非常重要，可以帮助商家更好地了解自己的目标用户，针对性地制定营销策略，提高营销效果。商家可以通过人群画像了解用户的喜好、购买习惯，从而优化产品、服务，提供更好的用户体验，满足用户需求。此外，商家还可以根据人群画像的分析结果进行定向推广和精准营销，提高用户的转化率和复购率。

拓展内容：除了小红书商家后台，商家人群画像的分析也可以通过其他市场调研工具和数据分析平台来进行。市场调研工具可以通过问卷调查、访谈等方式获取用户的反馈和意见，进一步了解用户的需求和偏好。数据分析平台可以通过对大数据进行挖掘和分析，深入了解用户的行为特征和消费习惯。综合利用多种渠道和工具，商家可以更全面、准确地了解目标用户，提升营销和经营的效果。

淘宝客户画像是什么

1、目标人群划分：根据目标人群的不同特性，将他们进行分区，针对其特性进行营销，能够最大程度的避免营销方向出现偏差，或者资源浪费。

2、目标人群画像：目标人群画像能够描绘出营销目标的基本信息框架，比如年龄、性别、所属地区、工作状况等。根据这些信息，能够更清楚地分析出目标人群的心理特征和行为特征。

3、目标人群分析：通过目标人群的一些基本信息，站在目标人群的立场进行分析，才能找到逻辑与行为依据，发现问题并解决问题。

大众、本田、奔驰等车在国人眼里是怎样的？

淘宝客户画像是对客户进行信息标签化处理，收集客户的基本属性、社会属性、生活习惯、消费行为等数据。通过算法挖掘和分析客户数据，抽象出一个客户的全貌属性，作为实现商业场景和应用的数据资产。

淘宝客户画像是什么？

淘宝客户画像是对客户进行信息标签化处理，收集客户的基本属性、社会属性、生活习惯、消费行为等数据。

通过算法挖掘和分析客户数据，抽象出一个客户的全貌属性，作为实现商业场景和应用的数据资产。

什么是人群画像？

1、人群画像功能主要是用于监控当前宝贝的浏览人群组成结构，包括可以监控买家性别，购物习惯，所在地区，以及访客年龄。

通过汇总买家信息，并对比店铺商品适用人群，来确定当前引流渠道是否适合店铺商品。

如果与产品不符，需要及时调整，调整的方式可以从，商品标题，商品属性入手。

另外，在组织店内宝贝参加活动的时候，也要注意活动人群的把控。

2.举例说价格区间，如果你的宝贝是60-110元的价格区间，但是你进店的访客的日常消费能力是在110-220的区间。

那也难怪是你的宝贝是没有转化的，你进店的访客和你宝贝的价格是不契合的。

这种情况，其实可以调整你宝贝的价格，或者上架些新的和店铺访客消费水平一样的看是否可以提升你的转化。

抖音小店在哪看历史成交时间点和人群画像

在中国人眼中，这个几个牌子算是很有代表性的，也都是知名度比较高的汽车品牌。

大众：高低悬殊，上有百万级别的辉腾、途锐等，下有出租车级别的捷达、桑塔纳，中间有迈腾、帕萨特等。可以说是各个级别统统占领。但中国人对大众的印象还是不错的，耐用、结实、稳定、可靠、中庸、德国技术等等，总之买大众是不会错的。

本田：在中国人眼中印象得分两派。愤青：日本车，铁皮薄，不安全，坑人，抵制日货！。正常人：本田大品牌，全球销量领先，车身漂亮、技术好、经济省油、耐用开不坏，相对来说算个好车，有点面子。

奔驰：中国人眼中绝对的豪车，开奔驰的都不是普通人，非富即贵。可能普通人努力一辈子也未必买得起。但是随着车型的丰富，奔驰也有低端车型，不再是遥不可及了。

什么是用户画像？如何分析用户画像

1、进入电商罗盘，进入之后我们在左边的导航栏滑动找到人群，找到人群画像，点击它。

2、点击之后我们可以看到这里有一些选项可以做筛选，我们会选择商品展示的用户和全部的账号，商品展示用户就代表平台把你的商品推荐给了哪种类型的人群。

3、抖店后台的左侧导航栏目中，有一个数据管理项，能够查看实时数据、历史数据、直播数据、短视频数据等详细数据。

比你更了解你，浅谈用户画像（二）

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：

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。

画像是什么意思,用户画像生成器免费（用户画像生成软件）

作者介绍

@王志杰

明略科技的大数据架构师；

毕业于北京大学计算机科学与技术专业。

往期回顾：

比你更了解你，浅谈用户画像（一）

02? 为什么要做用户画像？

前面所讲的内容，是对于画像进行了理论上的定义和直观上的认识。

我们知道画像后，为什么要去构建画像？构建出来有什么用呢？下面和大家分享一下我的看法。

首先，我们从理论上去分析一下，具体分为业务和技术两个方面。业务层面上，我们通过用户画像可以构建一个具象的认知，构建战略和战术的方向。同时，也可以去探索用户的足迹，形成以用户为导向的方向。

具体是什么意思呢？就是构建具体认知，构建战略、战术方向。其实就是说，我们为了在这个层面跟核心用户，达成一个统一和具象的认识。达成了认识之后，我们才方便在后续的投入上面能有的放矢，至少我们知道应该向哪个方向投入。

当我们在为用户去设计产品的时候，我们必须要清楚的知道用户长什么样子，他有什么行为的特征，有什么样的属性特征。这样我们才能以用户为导向。所以，我们根据用户画像的信息去做产品设计，这样才是为我们公司提出战略和战术层面的指导。

探索用户的足迹形成用户的导向，其实是说在我们详细的了解了真实用户，他是如何和产品的相关内容进行互动后，我们才能进一步的深化产品。当我们对用户进行画像的时候，我们一定要从业务场景出发，带业务场景目标，去解决实际的一个业务问题。

比如，我们要去进行画像，要么就是去获取新用户，要么就是去提升用户体验，再或者可能就是去挽回一个流失用户。总之，我一定是有一个非常明确的目标。这些是从业务上去构建用户画像一些必要性而做出的努力。

从技术层面上来讲，我们通过用户画像的构建，可以帮助去构建底层的数据基础，来服务上层的应用。同时，也是在某些层面上方便信息的处理。

为什么呢？用户画像除了可以做直观的展示之外，更多的是服务一些上层的应用。其实刚刚几位老师也提到过，比如在推荐系统里，用户画像是可以做推荐系统非常重要的一环而存在，它对推荐的效果有较大的提升。

另外，像刚刚提到的在金融里面的应用，用户画像也可以应用在风控的应用里，做一些规则特征来存在，来量化系统等级。

所谓方便信息的处理，其实是说我们标签之后，计算机就可以方便地来处理一些量化的需求。

比如去做一些分类统计，某个视频网站上最近比较火的脱口秀，希望知道看脱口秀大会的用户到底有多少，男女比例是多少；或者可以去做数据挖掘，喜欢买榴莲的用户，通常他们喜欢的是什么服装品牌；或者经常买咖啡、又买大蒜的用户，他们的年龄分布是什么样子。等等。可以帮我们去做一些量化分析。

总之，用户画像可以完美地抽象出一个用户的信息全貌，这是企业应用大数据的根基。

用户画像可以帮助企业，为用户提供个性化的产品和服务。我们也总是在说千人千面，每个给客户提供服务的企业，最终的目的都是，当用户打开产品、打开APP或者网站时，他看到的内容和得到的体验，都是针对他来设计的，或者说符合他的调性。只有这样，他的体验才会有一个真正的提升。

下面给大家举个例子，结合明略的用户画像和营销自动化的场景，举一个画像支撑业务的非常浅显的例子。

当我们想要举行一场营销活动的时候，可能不会面向所有的用户群体，就是针对某一类具有一定特征的用户来进行。

首先，我们就会用到用户画像，根据我们对于用户的画像，或者根据用户构建的标签，去进行人群的圈选。

根据业务上的条件，去确定用户群体，我们就可以在群体里面通过条件把它圈选出来。比如这个例子里面，就是通过一个消费行为的标签，把360天内都没有购买过的用户圈出来。

当真正去做营销活动的时候，我就可以在营销自动化产品里面，在规划和实施营销活动的时候，将刚刚筛选出来的用户群体作为标准群，就是我画红圈的部分。我们就可以轻松地实现定向的营销。

总体来讲，画像作为一个整体，它到底有什么作用？刚刚提到画像、标签，它其中有几个联系。下面具体来谈一谈标签，标签到底有什么样的作用？为什么会有这么大的重要性？

标签可以将数据及其含有的信息转化成带有明确的可决策行为的指导。“人”参与决策越多的地方，越需要将数据/信息进行标签化，以提升人对数据的理解和处理效率，实现人机协同。

这个总结出来的具体是什么含义呢？我们可以来详细地交流一下。

我们来观察一下这些所谓的数据产品，比如营销领域的DNT、CPP，或者大家不太熟悉的话，我们可以举一些通用的例子，比如BI等等，这些数据产品的特征，就是怎么样用数据让人们去产生快速地理解。

举一个具体的例子，当前的疫情的环境下，可能有一个大家经常会遇到的标签，我们在测体温的时候，如果超过37度，可能就是发烧了，就需要去看医生，我们可能就会被带走隔离，这个点就是一个重要的标签，就是一个发烧点。

再比如开车的时候，如果时速超过120码，我的导航上的显示就变成红色了，这个也是一个非常重要的标签，它就会告诉我，说我超速了。

所以，我们在日常生活中，总是遇到一些特别底层的标签，比如说到某个标签，我就能知道去怎么做，或者下一步该怎么走。比如我看到超速了，就知道该把速度降下来了。

再从另一个角度来看一下，为什么需要去做标签？比如说我们现在的各种新闻类或者短视频类的APP，他们的背后都有一个非常好的推荐，这些推荐可能不需要标签。比如它知道你喜欢这个东西，它就推给你看，然后你去看，它可能再给你推荐另外一个，可能你又看了。

当所有的这些数据由机器去处理的时候，它可能不需要理解是什么，因为它有大量的用户的反馈数据去帮它做决策，它就可以不断地去刷新、去训练模型。

但是如果某些场景中是需要人参与做决策，也就是说人参与决策的地方越多，我们就越需要将数据进行标签化。为什么呢？因为人处理信息就没有办法像机器通过大量的预算，毕竟人处理的信息是有限的。

所以，为了快速地让人对数据进行理解，可以去提升处理效率，最终实现人机协同。我们用标签的目的，就是为了把大量的数据验算完的结果，通过信息的标签化，变成快速去理解，快速去做决策的一个形式。

就像我们刚刚提到的，在数据产品里，如果可以把数据变成一个明确的标签，提醒用户你现在需要降速了，或者提醒用户你发烧了，该去看医生了。这就是一个非常好的标签，因为它已经加速了我们处理的速度，直接帮忙我们去做决策。

下面举一个例子，我们进一步来看一下标签的作用。

这个标签的作用也和后面要讲到的标签的流程相关。在这个地方，它分成了四个步骤，我们来看一下，它是怎么通过这几个步骤，一步一步地转化成标签，最终指导我们去做决策。

第一个步骤，就是最左边的一列叫做数据在线，数据在线指的是什么呢？就是我要通过数字化的转型，将我们的业务流程在线化，在业务流程中产生的数据，它就自然到线上，具备了让人不去处理的条件。

比如，以前我们在超市里面买东西，很难去统计每个用户买的什么东西，这样的话，你后续的分析也就很难进行。现在呢？很多人都在电商上买东西，购物环节的数据就在线了，以后可能随着越来越多的业务流程在线化，我们分析的内容也越来越多。

回到这个例子里，就是我的一个数据在线或者一个采购的过程，通过线上的购物，已经记录到我的系统里。

数据在线之后，我们第二个要做的就是去进行一个数据转成信息的过程。比如，我们现在看到这个用户叫王二妮，这个信息是什么呢？其实这个信息就是，比如说用户转化成信息，转化成什么样的信息呢？这个信息就是说在我的业务场景下，能够解读出来的内容。

我们在这个例子里面看到王二妮，它典型就是一个净化的文字，这个可能并不是一个非常直接的转换。但这也是我们在从数据到信息的过程中，也是要基于我们对于业务场景的理解，我们不仅需要直接地分析数据、转换数据。其实，我们还可以给这些数据附一些新的信息，这个就是我们所谓信息的转换，以及我们的信息的一个争议。

第三步，就要把我们的信息转换成标签了。比如我们可以通过一些规则的设定，当我看到这个信息的时候，我们就可以判断，大概率90%以上这个人就是一个女性，叫王二妮。所以这个时候，我可以给她一个标签，一个应该算是一种性别的标签，比如这个例子里面给了她一个标签，叫做女性。

第四步，就是我怎么样根据这个标签去产生一个决策。在这个标签里面，我就是产生一个决策，在后续和这个用户去沟通的时候，我更可能用一种妈妈性的沟通方式和称呼。为什么会有这个决策呢？就是因为我们发现她购买婴儿奶粉。

在电商的场景中，我们的一个用户购买了一款婴儿奶粉，我们接下来该如何去跟她互动，在做这个决策的过程中，就结合她的性别标签，我们可能会去判断大概率是一个妈妈，就应该使用妈妈性的沟通方式和称呼去和她沟通。

这里会不会有一些错误？那当然会有，比如我买的这个东西是帮别人买的，也可能会有这种情况发生。

不过，我们还会进行更深入地分析，比如我们看到她买过的是三段奶粉，就意味着可能不是一种新生儿奶粉，一般小孩儿到一两岁的年纪，也不会有人再去看他的时候，去送奶粉了，通常刚出生的时候，可能性会比较大。

所以，我们通过结合多种标签，将他们去结合起来，帮助我们去做出决策，就是适合用一种什么样的方式去沟通。

在这个环节中，我们并不要求这个决策100%是正确的，因为在大多数的业务里面，我们只需要它给我们推荐，至少会让我们去尝试一下。

未完待续……敬请关注《比你更了解你，浅谈用户画像（三）》

编辑导读：用户画像、画像标签、用户分群，做运营的同学一定对这些名词都不陌生。乍看上去，这三个名字好像都是在说同一个东西，但是他们具体有什么区别呢？本文作者对此进行了分析，一起来看看吧。

数据化运营时代，运营方式从过去粗放式转向精细化。用户画像受到热宠，不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。前几天听到有同学在规划CDP平台时，认为画像即标签，标签就是画像，用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法，产品架构设计时，边界不清，功能交错。于是，觉得还是要回归到最基本的问题，把这几个概念厘清一下。

一、用户画像

用户画像的概念并不新，甚至在互联网时代之前就已经出现了，最早由交互设计之父AlanCooper提出:“Personasareaconcreterepresentationoftargetusers.是指真实的用户可以用一系列的属性数据建立的目标用户模型来代表。

从概念可以看出，用户画像用户特征的抽象概括，例如，我想知道购买了北京环球度假区的用户有什么特征，这样在产品设计、营销策略、广告投放时，可以更加精准。就像两个人谈恋爱，只有了解了对方的脾气、性格、饮食习惯，才能投其所好、避其锋芒，愉快地相处。用户画像是高度抽象聚合后的结果，一般应该于数据分析、辅助决策。可以分为个体画像、群体画像。

个体画像主要应用于客服场景，帮助客服人员快速掌握咨询者特征以灵活调整话术，提升服务一次性解决率。随着个人信息保护法的实施，个体画像的数据安全问题也越发重要。群体画像是指某一类用户群体的画像特征分布，如微信公众号用户年龄分布，是Z时代多，还是80后更多呢?

二、画像标签

用来勾勒用户画像的特征维度，当你的团队有新同学加入时，你会从哪些维度去快速了解他呢?家乡、年龄、单身/已婚、工作履历、兴趣爱好等。举个例子，用户画像标签中有一个生命周期的标签，根据业务特点或算法挖掘，任务最近一次下单时间距今180天以上，即定义为流失用户。而数据标签则是最近一次下单时间，或最近一次下单距今时长。一般认为，画像标签是由数据标签经过分析、加工处理，形成的更加抽象、易于理解的复合标签。

按照标签数据的特征以及处理方式的不同，画像标签可以分为：

统计类标签

：可以直接通过数据统计分析得到的指标，如累计消费金额，0-100，100-300,300-500

规则类标签

：将统计值进行业务规则的转换，形成更加直观的标签值，例如：高频消费用户，定义为近半年消费订单数超过5单。

算法预测类标签

：统计数据无法直接得出，需要借助于数据挖掘算法得出，例如用户价格敏感度标签，需要利用一系列的统计算法、机器学习预测算法得出。

三、标签体系

标签的本质也是一个评价指标，但是在维度上更细，一般是用户维度或商品资源维度的标签，例如近30天订单数是一个指标，从宏观到微观一次是：全部、业务线、流量入口、品类、商品、用户。即标签体系更强调单个用户或商品个体的指标数值。

标签体系是结合业务场景构建的标签分类，如一级分类：基础属性、行为属性、营销属性、风控属性等，再进行逐层级的拆分和丰富。标签体系一是要便于扩展，二是要便于理解和使用。标签体系比画像标签更全面、丰富，利用基础标签得到画像标签也是标签体系的输入。相比较画像标签预设了标签值的规则，数据标签的灵活性更高，具有更加强大的人群圈选分层能力。

四、用户分群

用户分群是指按照特定的条件选出目标用户，进行洞察分析查看用户特征，或者直接对这些用户进行运营触达。用户分群依赖于标签资产，例如，对流失用户进行召回，按照：末次访问时间距今180天以上、历史订单数小于等于1等条件筛选出目标用户，再利用短信、Push推送等营销手段进行召回策略的触达。用户分群的输入是标签，输出是用户集合，应用场景以精细化运营为主。

五、用户洞察

用户洞察是针对目标用户群体进行特征分析，例如，针对某次活动的下单用户，查看用户的画像特征。或者针对运营活动的不同人群，进行对比分析，判断不同标签筛选出来的用户在转化效果上的差异，调整下一次运营策略。用户洞察的输入是人群，输出是群体的画像特征。

六、用户画像、画像标签、标签体系、用户分群的关系

根据上述定义，梳理这几个名称之间的关系如下图：

通过对用户属性数据、行为数据、交易数据、商品数据等多种数据源的采集，形成数据标签体系。标签体系可继续按照业务规则的抽象和标签值的处理，形成画像标签。也可以直接当作筛选条件用于CDP平台的人群圈选。

画像标签是经过抽象化的数据标签，可用于用户个人画像、群体画像分析，也可作为用户圈选的标签条件。

用户分群的用户筛选条件可以来自于数据标签和画像标签，应用场景包括：人群画像分析、精细化运营和精准营销。

七、小结

用户画像、画像标签、用户分群这些概念单独都很简单容易理解，但是放到一起后，你能准确区分它们之间的关系和边界吗?了解它们之间的差异点，在数据化运营应用或数据产品设计时，才会更加的清晰。