现在是淘宝千人千面的时代，淘宝商家们需要做好准备，打好人群标签，淘宝人群标签越精确的话是越好的，这样子才能够获得更加精准的流量。那么我们的淘宝店铺用户画像要怎么进行分析，其流程是什么?
商家要想分析用户画像，就要通过用户的年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等，这样的一个用户描述就是用户画像分析。
用户画像一般可以按照行为特征、基本属性、消费特征、交易属性、潜力特征、兴趣偏好和预测需求等方面组织。当然，因为业务的差异，可以根据自己业务的特点添加不同的特征构建用户画像。这些组织作用如下:
1.行为特征：主要用来记录用户的行为操作信息。例如，App的日启动次数、周启动次数、月启动次数、评论活跃度、最近浏览页面及浏览时间等。
2.基本属性：描述用户的一些基本特征，用来反映用户的通用信息。例如，用户ID、昵称、性别、年龄、手机号、城市、注册时间、活跃度、流失倾向等。
3.消费特征：主要用来记录用户的下单购买行为。此处可以用RMF模型记录用户的最近购买时间、消费价格、消费频率等。
4.交易属性：主要用来记录一些交易的偏好。例如，订单总数、交易额、支付时间间隔等。
5.兴趣偏好：主要是针对性的找一些兴趣点，用来区分用户。兴趣偏好往往结合日常营销推广活动设置。例如，品牌偏好、房型偏好、品类偏好、星级偏好、菜品口味偏好等。
6.潜力特征和预测需求：主要用来分析用户的价格敏感度和目标价位等。
总之，现在用户画像结合大数据技术。对于日趋竞争激烈的互联网浪潮起到越来越重要应用。通过淘宝人群画像可以看出本店铺成交人群和行业成交人群画像是否接近，从而判断当前店铺成交方向是否正确，按照正常理解，都是对店铺有所帮助。