商家要分析用戶畫像，就要分析用戶的年齡、性別、城市、收入、購物品牌偏好、購物類型、平時活躍度。這樣的用戶描述就是用戶畫像分析。

用戶畫像一般可以按照行為特征、基本屬性、消費特征、交易屬性、潛在特征、興趣偏好、預測需求來組織。當然，因為業務的差異，你可以根據自己業務的特點，加入不同的特征來構建用戶畫像。這些組織作用如下:

1.行為特征:主要用于記錄用戶的行為和操作信息。比如App的每日啟動次數、每周啟動次數、每月啟動次數、評論活躍度、最近瀏覽頁面和瀏覽時間。

2.基本屬性:描述用戶的一些基本特征，用來反映用戶的一般信息。比如用戶ID、昵稱、性別、年齡、手機號、城市、注冊時間、活躍度、離職傾向等。

3.消費特征:主要用于記錄用戶的購買行為。在這里，RMF模型可以用來記錄用戶最近的購買時間、消費價格、消費頻率等等。

4.交易屬性:主要用于記錄一些交易偏好。比如訂單總數、交易金額、支付間隔等。

5.興趣偏好:主要是找一些興趣點來區分用戶。興趣偏好往往與日常營銷活動相結合。比如品牌偏好、房型偏好、品類偏好、星級偏好、美食口味偏好等。

6.潛在特征和預測需求:主要用于分析用戶的價格敏感度和目標價格。

簡而言之，現在用戶畫像與大數據技術相結合。在競爭日益激烈的互聯網浪潮中扮演著越來越重要的角色。通過淘寶人群畫像，可以看到這個店鋪的交易人群畫像和行業內的交易人群畫像是否接近，從而判斷店鋪目前的交易方向是否正確。按照正常的理解，對店家是有幫助的。