基本信息收集：通过用户注册信息、问卷调查等方式，收集用户的基本信息，如年龄、性别、职业、地域等。

行为数据分析：利用大数据和人工智能技术，分析用户在APP内的行为数据，如浏览记录、点击行为、购买记录等，以了解用户的偏好和需求。

心理特征分析：通过用户反馈、社交媒体互动等方式，分析用户的心理特征，如消费观念、生活方式、兴趣爱好等，以更深入地了解用户。

GPS定位：利用设备上的GPS模块，通过接收多颗卫星发射的信号，计算出jingque的经纬度信息，实现用户的地理位置定位。

Wi-Fi定位：利用设备扫描并识别周围的Wi-Fi热点，根据已知热点数据库中的地理坐标，通过三角定位或其他算法推算出设备的大致位置。

基站定位：手机通过识别并联系附近的手机信号塔（蜂窝基站），根据信号强度和多个基站的距离差或信号到达时间差计算出位置信息。

蓝牙定位：在室内环境下，可以通过检测特定蓝牙信标的信号强度来进行相对定位。

用户细分：根据用户画像和行为数据，将用户细分为不同的群体，如年轻用户、中老年用户、高端用户、中低端用户等。

目标用户定位：根据产品的特点和市场需求，确定目标用户群体，并制定相应的营销策略和推广计划。

精准营销：基于用户画像和定位技术，实现精准营销，如向特定用户群体推送定制化的广告、优惠活动等。

个性化推荐：利用机器学习算法，根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐内容，提高用户满意度和忠诚度。

用户反馈收集：通过用户调查、在线评论等方式，收集用户对产品的反馈和建议，以了解用户的需求和期望。

数据分析与优化：利用大数据和人工智能技术，分析用户反馈和行为数据，找出产品的问题和改进方向，并进行持续优化和迭代。

技术更新与升级：关注行业内的最新技术趋势和研究成果，及时将新技术应用于产品中，以提高产品的竞争力和用户体验。

遵守法律法规：在收集和使用用户数据时，必须遵守相关的法律法规和隐私政策，确保用户的合法权益得到保护。

透明化操作：在收集用户数据时，应明确告知用户数据的用途和范围，并征得用户的同意。

加强数据安全：采取必要的技术措施和管理措施，确保用户数据的安全性和保密性。

综上所述，精准定位APP软件系统用户需要综合运用多种方法和手段，包括用户画像构建、定位技术应用、用户细分与定位、精准营销与个性化推荐、持续优化与迭代以及合规与隐私保护等。通过这些措施的实施，可以更有效地满足用户需求，提高产品的竞争力和市场占有率。