积分商城系统运营中，想在拉新、留存、转化中得到突破，必须从积分用户上下功夫，分析积分商城用户画像，从中得到启发。积分商城用户画像怎么分析？可以从以下4大方面着手。

1、从用户的角度思考

用户画像分析，本质上就是从用户的角度思考问题。用户画像只是一个分析工具，我们需要预先考虑，实际问题是什么，然后把问题转化为与用户有关的问题，才能能进行用户画像分析。

从用户的角度思考，需要从若干用户群体、若干用户行为分析，理清楚分析线索和分析逻辑，找到相应的数据。

2、从宏观上验证假设

转化完问题后，从宏观上对检验假设是非常重要，能够有效规避无限拆解的错误。如果大方向不成立，细节更不用看了。我们需要先从大方向进行检验，过程中有效缩小范围，检验范围越小，用户分析越精确。

当数据不足时，检验范围越小，越能集中力量收集数据，从而改善数据质量，做出有效分析。

用户的分类维度有千百种，如果进行筛选、拆解对比，则存在差异，最后完全读不懂数据，所以需要在拆解前聚焦假设。

3、逻辑分析构建

基于已验证的结论，我们需要构建更精细的分析逻辑。实际就是把宏观问题，聚焦为一个个问题。可以通过对用户需求与行为的深入挖掘得到答案。

要注意的是，这些问题的分析需要大量用户态度、潜在和竞品用户的研究，单靠内部数据不能完成，需要进行外部调研。

4、用户数据采集

在上一步我们已经看到，用户画像分析如果真的想深入用户，就得依赖多种数据来源。很有可能是内外部数据双管齐下的。

考虑到内部数据可能采集不全，外部数据存在抽样误差问题，在使用数据上就得有取舍，有重点。

这也是为什么一直强调逐步验证，缩小假设的原因，聚焦问题有助于数据采集。无论是做市场调研或是数据分析，用户画像的定义、做法、输出产物都不同。

在技术支撑下，大家对系统采集数据的利用度越来越高，我们也要不断丰富内部数据。

积分商城系统主要作用在于用户运营，通兑吧积分商城系统强大数据管理后台，帮助商家深入了解分析用户特征，高效积分运营。