7.实时营销调整：根据用户画像和行为分析的结果，及时调整营销策略和推送内容，以提高用户的参与度和转化率。
互联网营销中的用户画像及行为分析方法可以分为以下几种：
1. 数据收集：通过利用各种数据收集手段，如调研问卷、用户注册信息、网站访问日志等，获取用户相关数据。
2. 用户画像构建：根据收集到的用户数据，结合用户的基本信息、行为偏好、消费习惯等特征，进行用户画像构建，包括年龄、性别、地域等基本信息，以及阅读习惯、购物偏好等。
3. 数据挖掘与分析：通过使用各种数据挖掘和分析工具，对收集到的用户数据进行挖掘和分析，获取用户的行为习惯、偏好和消费模式等。
4. 群体分析：将用户按照不同特征进行分类，比如按年龄、性别、地域等分组，分析每个群体的消费特点和行为习惯，以便针对不同群体进行精准营销。
5. 行为追踪分析：通过追踪用户的浏览行为、购买行为等，了解用户的实时行为，并根据行为数据进行营销个性化推荐。
6. 用户细分：根据用户画像和行为分析的结果，对用户进行细分，将用户分为不同的细分市场，然后根据不同细分市场的特点和需求，进行相应的营销策略。
7. 实时营销调整：根据用户画像和行为分析的结果，及时调整营销策略和推送内容，以提高用户的参与度和转化率。
通过以上方法，可以较为准确地了解用户的特征和行为习惯，并根据用户画像和行为分析的结果，进行精准的互联网营销。