漯河学数据分析哪个培训机构好

　　用户画像较初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，网络中充斥着大量的用户信息，将用户的各个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。

　　由此可知，用户画像的重点是给用户贴上标签，而标签一般是高度简洁的特征标签，如年龄、性别、区域、行为偏好等。用户的所有标签基本上都可以描绘用户的三维画像。此外，借助CRM框架，也可以轻松描绘用户的画像，例如：

　　1.细分用户特征。

　　对当前用户或潜在用户的特征进行梳理和分析。这些信息是多层次的，包括名称、性别、年龄、联系电话、详细地址、职位、用户序列号等基本信息。另外，企业也可以根据需要添加定制字段，并在用户生命周期中逐步完善用户数据，形成对用户的立体认知。

　　2.用户价值细分。

　　记录用户的交易记录。比如用户提交订单的时间、购买的产品品种、总数、价格、提交订单的频率等。

　　通过数据分析用户的价值，判断哪些用户是一次性消费，哪些用户是持续消费，哪些用户从未消费过。结合消费金额和消费频率，用户一般可以分为价值区段：高价值用户、低价值用户、中间用户等。这种方法就是常用的RFM模型。

　　3.用户需求细分。

　　由于用户数据在属性上是相互独立和结合的，企业可以根据需要进行交叉数据统计分析。根据咨询记录、沟通和跟进记录、订单信息记录、付款记录和合同记录等。