店铺用户画像数据可以通过用户的行为数据、交易数据、偏好数据等多方面信息来构建，从而帮助管理者更好地了解用户的偏好和需求。具体方法如下：
数据收集：通过店铺的网站、APP、社交媒体等渠道收集用户的行为数据、交易数据、偏好数据等信息。
数据清洗和整合：对收集到的数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。
用户分群：根据用户的属性、行为、偏好等特征将用户进行分群，可以采用聚类分析、关联规则挖掘等方法。
用户画像建模：针对每个用户群体，构建用户画像模型，包括用户的基本信息、消费习惯、偏好特征等。
数据分析：通过对用户画像数据的分析，了解用户的消费行为、购买偏好、需求特征等，为店铺提供决策支持。
个性化推荐：根据用户画像数据，实现个性化推荐，推送符合用户兴趣和需求的产品或服务，提升用户体验和购买转化率。
案例分析：某电商平台通过用户画像数据发现，90后用户更偏爱潮流时尚的产品，而80后用户更注重品质和实用性，因此针对不同用户群体推出了不同的营销策略和产品推荐，取得了显著的销售增长。
综上所述，通过店铺用户画像数据了解用户偏好和需求，可以帮助管理者更精准地进行营销策略制定、产品推荐和用户沟通，提升用户满意度和品牌忠诚度。