数据分析｜第九周打卡：京东平台用户画像实战

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数据分析｜第九周打卡：京东平台用户画像实战

今天分享的是京东平台用户画像实战，包括如下知识点：

什么是用户画像体系-图2：

基于用户线上行为数据抽象出他的信息全貌

商户用户画像和平台用户画像的区别-图3:

（1）业务方向

共同的核心业务方向：订单量和交易额

不同的着重点：

平台方的重点是通过提升用户体验、各式精准的营销活动来吸引消费者到平台进行浏览和转化。

可以借助用户画像技术，根据用户平时购买的品类、用代金券的情况、购物车的商品分析用户的性格，是否价格敏感、是否理性消费等标签进行推送；或者在提醒到 货的时候加上通过浏览、跳出、收藏、加入购物车等行为组合分析得到的推荐商品。适当的推送不仅会让用户产生点击和成交，也会因为帮助用户节省时间、获得更优的产品体验，从而增加好感并产生依赖。

商户方主要是通过用户的属性和行为习惯来进行最优化的选品、制定最优化的价格策略和对库存进行预测。

（2）如何构建平台用户的用户画像

微观：参考商户用户画像

宏观：用户偏好、RFM模型

（3）用户的基本属性

用户的性别和年龄

用户的地域分布

用户的婚育状况

[doge]练习：如何通过用户的浏览、加购和订单数据来判断用户有孩的可能性？

是否浏览过母婴产品？

是否经常浏览母婴产品？

是否对母婴产品有加购和订单？

是否经常（或有规律性的）购买母婴产品？

用户的教育水平和职业分布

（4）用户的购买行为属性

用户的购买商品类目分布

从时间维度来对订单数据进行拆分

[doge]练习：如何通过用户的行为数据来判断用户是学生还是社会人？

活跃的时间段：社会人活跃的时段往往集中在午休、晚饭后，而学生的活跃时段往往区分没有这么明显

每周活跃时间：社会人集中在周末活跃，而学生的区分没有这么明显

客单价：学生群体的客单价往往较低

学生有寒暑假

最稳妥的投资，就是给自己长本事，一起加油