用户画像案例一：汽车精准营销&小军&

我们的用户画像可以分为三大类：用户的基本属性、汽车的基本属性、经销商的基本属性，根据客户的现有数据建立模型，分析现有标签对客户意向的影响。根据多个标签属性综合分析可以得到三类用户：意向阶段、对比阶段、决策阶段。

1）用户属性：年龄、性别、城市

2）汽车属性：品牌、最低价、最高价、级别、车身形式、网站、国别、渠道、能源形式、是否纯电动

4）已有车用户的建立

已有车用户的建立，对模型的意向结果是至关重要的。我们重点分析的是用户的上网行为，比如某个用户是汽车爱好者，他每天都会有浏览汽车网站的行为，但是他没有买车的意向或者已经有车了，我们就需要排除这样的用户，那么应该怎样做呢：

说明：以上的结果全是我们自己的分析整合得出的结论，不代表整个行业的现象，望周知。

我们是从不同的口径去得到模型结果的，这里我们叫做模型规则，不同的规则用户的意向率是不同的，而且我们是根据用户的需求去下发数据的，这样我们的规则就是必不可少的。（一下规则仅供参考）

有很多规则这里就不详细的一一说明了，最终的结果是将所有的规则合并写到一张表中去做外呼处理。