人群画像作为大数据的基础，完美的抽象出用户信息的全貌，便于进一步精准快速的分析用户的行为习惯、消费习惯等重要信息，给消费者一个标签。
人群画像对电商运营有什么用？
商品如何定位？如何优化消费者购物体验？如何精准投放广告？要解决这些问题，需要结合受众的需求特征和行为组合来优化自己的产品。举个例子，一家店卖出了2000件商品，有1000个买家在购买后连续三个月没有光顾该店。我们要考虑的是如何让这1000个买家再次访问购买，变得活跃起来。这时候就需要分析这些买家的画像(为什么不去拜访？比如什么？消费能力怎么样？)，这样我们做的营销才能有的放矢，转化率才能高。
人群画像怎么用？
1.通过数据采集了解用户使用过DMP的人都应该知道，DMP就是通过筛选人群情况，挑选适合不同营销场景的优质人群进行投放，从而达到精细化流量运营和高产的目的。关于买家特征，我们能从后台拉出来的包括四个方面：识别属性、行为偏好、消费能力、用户轨迹。
1.人口属性的接收信息可以得到所属地区，DMP人群视角可以分析出部分商品用户的人口属性特征，如性别、年龄等。
2.行为偏好可以判断某类人群的关键词搜索偏好，也可以从第三方平台了解商品的用户的客户偏好，贴上相应的标签，比如：电影专家、美妆爱好者、旅行者、美食家等。
3.消费能力。通过分析品类用户的消费单价、月均消费笔数、月均消费总额，可以知道用户的消费能力。
4.兴趣爱好。通过点击、搜索、关注、购买、分享店铺的类型，用户可以分析出自己对某个品类和商品的喜好，从而针对某个品类进行专项营销活动。
根据这些比较精准的人群，可以持续关注营销活动中点击、收藏、购买、分享的数据表现，监测营销活动对点击率、转化率的影响。
注：我们也可以通过用户轨迹这个维度圈住老客户(收藏、点击、购买、分享)，然后通过人群视角了解老客户的人群画像。
第一，筛选分析信息，指导用户画像运营，有其自身的特点和局限性，具有时效性。
因此，需要不断更新和修正用户画像的基础数据，同时要善于从已知数据中可视化出新的标签，使用户画像更加生动、立体，充分发挥其参考价值。
在日常运营中，我们可以根据商品数据中的浏览量、点击率、转化率来大致判断轮播图是坏了还是详情页需要优化。但是轮播图如何优化，还是要靠自我感知，但是如果了解消费者的特点，优化方向就会相对明确。
根据用户行为，DMP指导运营策略拉数据，近30天内(任意时间)全店点击、搜索、关注、购买、分享店铺数据，如下图：
店铺/商品的点击量保持一定增长率时，转化率没有变化；
经过近一个月的跟踪，点击量匀速上升，转化率基本不变。在此期间，商家的任何经营行为对点击量和转化率都没有贡献；
近一个月的关注量就像过山车一样，第一周的收款率极高，说明这一周商家在宣传和运营上都有大动作，但是最后几周这些消费者并没有转化，就这样白白浪费了这些流量。
总结：商家可以趁热打铁，在集采还没有暴跌之前就启动这个流量的转化，那整个商品/店铺的转化率也会相应上升。
对于很多人来说，一旦选择太多，就会进入比较，而一旦进行比较，决策时间势必会拉长，这与目前手机屏幕小、观看时间短的决策购物现状是相悖的。目前购物决策时间极短的现象决定了我们必须在更短的时间内抓住消费者的注意力并说服他们。
无论是视觉营销还是客服销售，没有最好只有更好，但更好的服务不可能一直让顾客满意，也没有哪家商家能满足所有的要求。所以要对消费者做精细化的服务运营，把客户分门别类，找到最匹配的人。
