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产品画像的实质是通过数据化的方法，从产品本身的属性出发，更加全面地了解产品本身及市场状况，从而加强对服装类目的认知，摆脱经验化和数据化的局限。这种方法不仅可以帮助卖家提升选品能力，还能提升运营效率。

一般我们国内电商和互联网行业对用户画像了解较多，因为这些行业与用户联系十分密切，产品本身是建立在用户需求上的，卖家必须清晰地了解用户需求和产品品类之间的差异。只要解决好用户画像的问题，就可以获取更多的流量。

完成价格时间分布分析与价格地区分布分析以后，卖家就可以开始分析用户价格敏感度了。价格敏感度是指用户对价格的接受程度，用户敏感度越高，越难接受高价商品;用户敏感度越低，越容易接受高价商品。

除了购物本身，买家还可以利用亚马逊提供的各类功能进行一定程度的社交，如留下Review和Feedback 进行提问和回复等。

历史订单累计超过1000个的店铺，通过后台的订单报表对用户画像进行基础性分析的成功率比较高。

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。

对运营而言，用户画像也可以帮助卖家分析买家购买情况是否正常，从而及时做出相应的调整。作为工具，用户画像并不是一成不变的，在更多情况下它将根据市场情况产生轻微的变动。对卖家而言，根据市场判断用户画像的正确性与根据用户画像判断运营操作同样重要。

在选品时，用户画像可以帮助卖家更精准地找到买家的需求点。服装类目属于非标品，因此买家的个人喜好将在很大程度上决定商品是否热销，即使是平台大卖也很难占据服装市场的10%。

在日常的运营过程中，卖家需要时常关注各个维度的数据，这可能会产生另一个问题，即片面关注统计数字，忽视了其背后所代表的真正的消费者。用户画像是在大数据时代背景下的电商领域应用最广的一种工具。

我们来参考一下亚马逊上大卖店铺“J.Adams”一产品,该产品标题为“Pointed Toe Open Side Cut Out Flats-Casual Trendy Slip on Shoes-Comfortable Loafer Ankle Bootie-Pismo by J. Adams”。 在该链接页面中，“J.Adams”完成了几件在品牌化进程中必须做到的事情。 (1)产品图片栏中包含产品包装、实拍、摆拍、细节等图片。