线下商场和互联网平台的用户画像更多的是对用户的人口属性和行为特征进行分析，从而提供更好的商品货架排列方式或更加精准的内容推送。在早期的市场调查中，营销人员往往需要通过用户调研和访谈的形式了解用户，但在大数据时代用户量快速增长以后，调研的效率降低，这就需要通过用户画像配合研究。
亚马逊作为平台方，也推出了基于用户的协同过滤算法，成为A9算法的重要组成部分。但对亚马逊品牌卖家，尤其是服装类目的卖家而言，用户画像的主要用途是辅助运营和选品。虽然获取的数据没有那么完善，但卖家通过订单报表及亚马逊站内信息，可以针对业务实际情况整理用户画像，保证业务相关性
在实际的前期运营中，卖家并不需要一个十全十美的用户画像。因为服装属于强周期的产品，所以卖家只要获得一些相对准确的用户画像信息，就可以立刻开始选品和运营，然后通过市场来验证用户画像是否正确。经过一段时间的运营，用户画像的准确率可以得到显著提升。
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