如何构建用户画像特征-以“淘宝短信标签”为例思维导图

1.精准营销：根据人群定向进行营销活动，能使营销更优效率，在相同的成本下得到更好的总体转化效率。例如，向在校学生推送价格优惠的酒店营销活动，而没有必要向白领IT从业者推送距离最近的酒店营销活动。

2.推荐系统：用户画像、用户行为分析师高转化率个性推荐的极重要的数据基础。例如，向有收藏酒店行为的情侣推送距离最近的情侣风格酒店。

3.搜索排序：在细化场景，把人群定向与意图分析相结合，精细提高转化率的过程中，可以根据人群标签进行有针对想的排序。例如，给大学生情侣推荐情调酒店。

4.筛选排序：在细化场景，精细提高转化率的过程中，可以根据人群标签进行有针对性的排序。例如，当出差在外的商旅用户筛选酒店时，把离机场或者车站比较近的钟点房排在前面。

5.用户分析：把用户画像和用户行为分析相结合，能够发现更高质量的用户人群。例如，在冬天的时候，有很多北方人会到海南住家庭旅馆。

6.商家分析：分析商家近期客户的用户行为与用户画像，能够更好地帮助商家发现商机。

1.北京：属于该用户的【基本属性】，通过App的定位及收货地址来确定。

2.大店拉新：属于【交易属性】，对于此标签应该有不同的定义，从字面意义来看应该是属于某次淘宝的优惠活动，暂时定为“交易属性”，可以根据图中的其他几条短信内容了解到，淘宝push给用户的都是一些物美价廉的商品，意味着该用户目前在淘宝上消费并不高且消费品类多为日常生活用品。

3.潜客：属于【潜力特征】，推测通过该用户在淘宝上的浏览商品内容来进行潜力预测（购物车、收藏夹也是相关的维度）。

4.低消费：属于【消费特征】，根据在淘宝平台上的订单来进行划分的。

5.男性：属于该用户的【基本属性】，根据账户注册时的信息获得。

6.写字楼：属于【基本属性】，推测是根据收货地址来确定的。