需提供结构化用户数据并设置分析维度：一、上传含关键字段的CSV数据；二、配置高频访问者等标签规则；三、用K-means等算法聚类为四类群体；四、通过API将标签同步至CRM系统。
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如果您希望借助豆包AI对现有用户数据进行深度挖掘，从而识别出具有相似行为特征与需求偏好的客户群体，则需要明确输入结构化或半结构化数据，并设置合理的分析维度。以下是开展用户画像分析的具体操作路径：
一、准备并上传用户基础数据
豆包AI需依托真实用户行为与属性数据生成有效画像，因此必须提供包含关键字段的原始数据集。该步骤旨在为模型提供可解析的输入源，确保后续聚类与标签生成具备事实依据。
1、整理用户数据，至少包含手机号/设备ID、注册时间、地域信息、最近一次活跃时间、累计访问时长、下单次数、平均客单价等字段。
2、将数据保存为CSV格式，确保无合并单元格、无乱码、无空行，首行为标准英文字段名（如user_id、region、last_active_date）。
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3、登录豆包AI网页端，在“数据分析”模块中点击“上传数据”，选择已准备好的CSV文件并确认导入。
二、设定画像分析维度与标签体系
用户画像质量高度依赖于分析维度的设计合理性。豆包AI支持自定义标签逻辑，通过预设规则将连续型变量转化为可解释的分类标签，从而提升业务可读性。
1、在“标签配置”界面中，点击“新增行为标签”，输入名称“高频访问者”，设置条件为“近7日访问次数 ≥ 5次”。
2、点击“新增价值标签”，输入名称“高潜力客户”，设置条件为“注册时间 ≤ 90天 且 累计消费金额 ≥ 300元 且 未发生退货”。
3、点击“新增地域标签”，选择“城市等级”字段，勾选“新一线城市”“二线城市”两个选项，系统将自动打标。
三、运行聚类分析并导出分群结果
豆包AI内置K-means与DBSCAN两种聚类算法，可基于用户多维特征自动划分群体，避免人工经验偏差，使分群结果更具统计显著性与业务区分度。
1、在“智能分群”面板中，勾选“使用消费金额、访问频次、停留时长、页面跳失率”四个核心变量作为聚类依据。
2、拖动滑块设定聚类数量为4，系统将输出“价格敏感型”“内容偏好型”“服务依赖型”“冲动决策型”四类群体。
3、点击“生成报告”，等待约12秒后，页面显示各群体占比、典型用户ID及前三项差异化行为特征，点击“导出Excel”获取完整分群表格。
四、调用API对接CRM系统实现标签同步
为使画像结果真正驱动业务动作，需将豆包AI生成的用户标签实时回传至企业自有客户管理系统，支撑精准触达与个性化运营。
1、进入“开发者中心”，复制当前项目对应的API Key与Endpoint地址。
2、在CRM系统的定时任务模块中，配置每日凌晨2点执行的同步脚本，调用豆包AI的/user_tags接口，参数中传入用户ID列表与所需标签名数组。
3、验证返回JSON响应体中的code字段值为200，且data字段内包含对应用户的tags数组，表明标签已成功写入CRM用户档案。
