淘宝访客画像什么意思

题图来自Unsplash，基于CC0协议

导读

淘宝访客画像指的是电商平台借助用户的上网行为数据分析，生成的关于访问者特征的统计模型。换言之，它就是用来描述谁在浏览、谁在购买的集合信息，囊括了访问者的地域、性别、年龄、行为习惯、兴趣偏好、购买力等属性，并且在很大程度上反映了潜在的客户需求与流量价值。要理解“访客画像说得简单点，就是给每一个到来的淘宝用户贴标签，来看哪些标签更扎堆，哪些小众用户值得关注”。

关于这些特征，我们可以从很多维度去拆分。比如，某段时间以来，常访问淘宝某母婴店铺的用户，大概率集中在妈妈群体，平均年龄在23-35岁之间，活跃区域可能是长江中下游地区，偏好移动端浏览，且在某一周有规律地高频到店查看新品、优惠。这背后的每一个属性都是商家用来甄别用户粘性和判断市场空白的依据。

而画像是怎么来的呢？主要依赖互联网技术对用户行为路径的追踪，比如通过cookie识别设备、通过淘宝内的历史记录和搜索词分析用户偏好，再结合搜索意图、浏览时长、点击率、购买决策链路这些数据，再配合地域系统接口做详细划分，然后所有归集起来，通过一套算法输出最终的用户画像。淘宝等平台通常借助阿里系的大数据分析能力和外部爬取的行业数据做二次加工，使得画像不断精细化。

对商家来说，掌握访客画像非常关键。它可以帮你大幅提高营销资源的精准投放，节省许多无意义的广告费用；同时也能优化商品的展示方式，比如如果你知道多数来访者是老年人，那你家里商品就优化成大字版、语音版会更适合；再到定价策略的制定，溢价能力和方向选择都会基于人群画像；更别说用于提升用户留存——如果你知道自己的访客群体是发烧友，那你就可以布局粉丝经济，推出专属服务或老带新工具，把访问用户转化成忠实买家。

访客画像，实质上是用户行为分析的一种外化表现和技术延伸，说白了就是把“用户做了什么”这一行程序数据抽丝剥茧，归纳成了三维或四维的特征标签。就像你走访医院，发现医院附近用户更多是老年龄人，那你就会预判这套衣橱推荐的颜色与风格会偏向稳重、简洁，而不会主打潮酷。所以，用户行为是基础，而画像则是用户行为的集中映射，只有行为数据够密集、维度够全面，画出来的像才够真实且有指导意义。

要想精准营销，你得基于访客画像找到“商业机会点”。怎么做？首先，你可以把访客画像与商品标签做关联匹配，比如画像里显示某类产品在某个城市里需求量很高，这时候你可以集中安排那类产品的推广，同时打上地理定向广告或内容种草。另一种做法是通过RFM模型对画出来的用户做分层——谁是回头客、谁是潜在高价值用户、谁是流失风险人群。根据不同层级提供个性化策略，比如给V1级用户直接送大额券，给新用户做30秒购买引导，给流失用户再打个客服回访标签。总之，精准不等于撒大网，精准营销是基于用户画像去反向匹配匹配最适合的内容、价格、促销方式与服务组合。