用户画像:对用户信息标签化（用户画像有哪些标签）

通过对人口属性（地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等）和产品行为(产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等)的刻画，统计分析这些特征并挖掘潜在信息价值，抽象出一个用户的信息全貌。

一、用户属性画像

• 性别（男、女）
• 年龄（18岁及以下、19-29岁，30-39岁，40-49、50-59岁、60岁及以上）
• 地域（广东、江苏、浙江、北京、上海、福建……）
• 职业（事业单位、农林牧渔、自由职业者、白领、学生……）

二、流量画像

• 访客（访客每日的访问量）
• 浏览量（浏览量每日趋势）
• 新访客（新访客每日访问趋势）
• 活跃访客（活跃访客每日访问趋势）
• 访问量（每日、每周、每月）

三、页面画像

• 受访（各品类页面访问量统计）
• 进入（访客从哪些页面进入网站）
• 离开（访客从哪些页面离开网站）
• 页面热点图（优化网页设计）
• 访问标记（访客在页面上点击哪些内容）
• 主机域名（网站子域名访问量）
• 访问目录（网站子目录访问量）
• 外链网站（访客点击哪些站外链接）

四、行为分析画像

• 跳出率（访问行为评估）
• 忠诚度（访问质量评估）
• 活跃度（活跃度、流失率分析）
• 用户关联度（用户与用户之间的关系）
• 新用户（吸引新用户注册的因素画像）
• 访客浏览路径热点（用户浏览习惯调研）

五、访客画像

• 地域分布（访客地域位置的分布）
• 速度情况（访客访问网站的速度分析）
• 客户端环境（访问客户端分析）
• 设备属性（使用硬件信息）
• 移动终端（访客上网设备分析）
• 网络连接（不同网络的连接方式运营商）

六、会员画像

• 性别（性格的占比）
• 年龄（按标准年龄段的正态分布）
• 教育背景（教育背景）
• 职业分布（职业背景）
• 特征分布（多标签特征库，购物狂，游戏迷）
• 会员游客（详细信息画像）
• 匿名用户（会员不详细用户画像）

七、用户来源画像

• 来源分类（直接输入、搜索引擎等）
• 来源网站（网站统计）
• 来源页面（网站链接）
• 直接访问（浏览器直接进去）
• 搜索引擎（具体的搜索引擎画像）
• 搜索关键词（热点关键词画像）
• 广告营销（通过广告进入）
• 移动APP（移动数据入口）

八、广告营销画像

• 广告分析（普通广告来源分析）
• SEM分析（竞价搜索来源分析）
• EDM分析（邮件来源分析）
• 有效性价值（有效广告，转化率）
• 免费搜索（ＳＥＯ关键词优化）
• 付费搜索（ＳＥＯ关键词优化）
• 推荐链接（友情链接。。。）
• 微博类媒介（浏览量传播效果评估）
• 论坛评论、软文（浏览量）
• 用户点击区域（地理区域分布图）

九、APP画像

• 应用属性（名字、版本、设备信息）
• 基础指标（累计启动次数、启动用户、新增用户、人均启动次数、平均使用时长）
• 在线分析（流量消耗、活跃用户）
• 内容分析（页面，菜单使用热度）
• 使用时段（均匀负载）
• 使用间隔（用户使用频率）
• 报错情况（程序错误自动报告系统）

十、商品画像

• 品类数量（不同品类数量及占比）
• 商品关联度（同类热门产品）
• 点击量、收藏量
• 购买量、退货量
• 品牌以及活动（活动产品的浏览购买）
• 品类热门产品（品类的topN）

十一、订单画像

• 订单趋势（每日、每周、每月）
• 订单集中度（支付方式、价格区间、退单率）
• 商家占比折扣
• 单价比
• 利润值