可以适当向我们认定为女性的用户推荐女性物品。”
“不过只知道性别还不够，我们还要根据她喜欢和感兴趣的东西，来判断她的年龄，如果她喜欢时尚服装，我们推断她应该不超过三十岁，如果她喜欢时尚服装的同时还看过书、文具，那么我们可以认定为她是学生，以现在互联网的普及程度，能在网上购物的学生，八成是大学生，那我们就可以暂时把她归类到女大学生，这样我们就可以向她推荐女大学生感兴趣的商品。”
说着，周浩指着身边的卢雅彤，“假设有个女性用户，她的登陆IP是京城，而且她的收货地址在京城三环以内，而她名叫卢雅彤，那么我们就掌握了她的基本信息，但这还远远不够，我们还要根据她喜欢时装、化妆品、护肤品，推断她的年龄在20-30岁之间，还可以根据她关注的商品价位、她在平台的消费金额，来判定她的月收入，月薪如果超过一万元，那她就是高级女白领，这样我们可以重新精细我们的年龄判断，提升她的年龄底限到25岁左右，我们再去分析她的购买记录，发现她购买的商品都是同类型价格较高的，那么这个人的画像我们就能基本判断出来。”
曹天磊面露惊喜，“这样的话，我们掌握的信息就是：卢雅彤，年龄在25岁左右，住在京城三环内，月薪过万，喜欢购买高品质的商品，喜欢服装和化妆品，这就非常详细了......”
周浩笑着说：“还不够，比方说，她也偶尔关注过同年龄段的男属性商品，我们可以推断她并非单身，如果她关注孕妇产品，那么我们可以推断她已经结婚并在备孕，如果她关注婴儿用品，那么她可能已经怀孕或者已经有了孩子，我们掌握的用户画像越精确，我们就能越精准的把适合他们的商品推荐给他们，让他们发现，我们比其他网站更懂他，更能迎合他的喜好，这样我们就能一直领先其他竞争对手。”
曹天磊震惊地看着周浩，毫不吝啬他的赞赏，“这个用户画像这实在太有用了，你对互联网的理解真是让我震惊，很多方面是我从没想过、甚至没听说过的，如果我们能领先其他人开始研究用户画像的算法，
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