购物类网站怎样给用户进行画像基于一些人口统计的维度的资料怎样获取
其实很多网站在做数据分析的时候，用户分析在人口统计学信息上都会有所欠缺，因为这些数据比较难以直接获取，要不就是让用户填写自己的资料（但目前这类网站越来越少，用户填写的信息也不一定是准确的）。其中地域一般可以使用访问IP之类的获取，但性别、年龄、职业、学历等都很难获得，有些公司会使用一些数据挖掘的技术去猜测用户的这些人口统计学特征，比如经常购买连衣裙的判断为女性……但这些预测并不准确，很多男生可能会买女生的东西送给自己的女友，但至少能够从某一个方面反映该用户购买需求所表现出来的特征，而这些猜测出来的信息又会逆向使用到针对用户的个性化推荐，因为这类预测一定程度上确实是用户真实需求的映射，比如购买女性商品的男士在长期一直会存在这个需求，所以这类人口统计学信息的预测也是有实用价值的。
■网友
在网站未运营或刚运营时别想那么多，先按战略定位的思路去为用户画像，你们认为用户群该是哪些就是哪些。网站运营一段时间后，根据数据和用户定量调查，去获得目标用户群的真实情况，于你们之前的定位去比对，找不同，找原因，作调整。
■网友
现在流行的是对买家的购物行为进行个性化划分，就是个性划人群画分，主要的就是看你的购物习惯和购物等级层次，这些购物平台在后台是可以通过你之前的多次购物行为检测到的，假设你在某宝上经常买80—100元的商品，系统就会自动检测出来，它便会给你打上80一100元段所对应的标签，一旦你拥有这个标签以后，当你打开某宝后展现给你的便都是这个价位的商品，即使是同款商品不在这个价位你也看不到，当技术成熟以后很有可能你和另一个人看到的购物平台界面都不一样，这就是将来的趋势，叫做千人千面，卖家也同样是这个道理，这样既方便了买家的购物等级和习惯，也方便卖家运营，是将来发展的趋势！
■网友
【购物类网站怎样给用户进行画像基于一些人口统计的维度的资料怎样获取】 在阿里买过火车票，在支付宝实名认证，偶尔再开个定位，个人身份信息一清二楚，你的年龄、性别、位置不再画下，然后通过你的搜索以及浏览记录，推荐相同类别产品，并将广告推送到你的各种app中。
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