线下商场和互联网平台的用户画像通常着重于分析用户的人口特性和行为特征,以提供更好的商品陈列方式或更精准的内容推送。早期市场调研需要通过用户访谈等方式了解用户,但随着大数据时代用户量的快速增长,调研效率有所下降,因此需要依托用户画像进行研究。

作为平台方,亚马逊推出了基于用户协同过滤的A9算法。但对于亚马逊品牌卖家,尤其是服装类卖家而言,用户画像的主要用途是辅助运营和选品。虽然获取的数据可能不太完善,但卖家可以通过订单报表及站内信息,针对实际业务情况整理用户画像,以确保业务的相关性。由于服装属于强周期产品,卖家只需要获得一些相对准确的用户画像信息,就可以开始选品和运营,再通过市场反馈来验证和完善用户画像。

常见问答(FAQs):

Q: 如何整理亚马逊卖家的用户画像?

A: 亚马逊卖家可以通过订单报表和平台内部信息,针对实际业务情况整理用户画像,包括人口特性、行为特征等。初期可以获取相对准确的用户信息,然后通过市场反馈不断完善用户画像。

Q: 用户画像对亚马逊卖家有什么作用?

A: 用户画像可以帮助亚马逊卖家,特别是服装类卖家,进行更精准的选品和运营决策。即使初期数据不太完善,也可以根据实际情况整理出相关性较强的用户画像,并通过市场验证不断优化。

Q: 亚马逊平台如何利用用户画像?

A: 作为平台方,亚马逊已经推出基于用户协同过滤的A9算法,这是其用户画像应用的重要组成部分。平台可以利用用户画像提供更精准的商品推荐和内容展示,为用户提供更好的购物体验。