用户|乔一鸭：新零售时代，如何基于数据建立深度用户洞察能力？( 二 )

（二）打通业务数据、用户行为数据建模1、关联多种业务数据，贯通多端行为数据。第一，业务数据关联；
关联轨迹数据中，部分摄像头位置与货架信息，如商品类别等；
关联支付行为中，订单 ID、商品 ID与商品的库存信息、销量信息；
关联行为数据与天气信息、门店信息。
第二，行为数据贯通；
A、依据POS系统中记录的支付行为的时间戳，结合时间窗口内的摄像头采集的FaceID信息，打通用户 FaceID 与支付行为。
B、用户行为轨迹整合。将同一个用户在门店入口与出口、关键位置的人脸识别记录串联起来，形成一次进店购物的完整轨迹；根据订单信息，在轨迹中补充货架浏览行为；根据出入店铺的时间，在轨迹中补充店内停留时长。
C、根据支付行为的会员 ID 和 APP 中的会员 ID，打通 APP 与门店的购物行为。
2、建立用户行为主题仓库主题仓库可以分为用户浏览和用户消费两大类。

用户行为主题仓库
（三）不同角色的数据驱动应用与实践
将数据分析方法论与零售行业领域知识结合，建立灵活的消费者行为分析指标体系，基于用户行为和机器学习算法，设计精细化用户标签体系，勾勒用户需求和画像。同时帮助不同角色解读指标并满足自身需求。

不同角色的数据驱动应用与实践

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