淘宝数据分析：利用数据细分目标客户群
【淘宝】淘宝运营数据分析
3、竞争对手数据收集 4、竞争分析矩阵（CPM）
5-3 市场指标/消费者
1、消费者整体特征及习惯。
2、客户数据库分析（ RFM指标） 3、客户挖掘和细分的价值
4、精确营销的趋势
5-4 市场指标/行业环境
◆ 发掘并把握市场机会。
分析行业环境，在其中寻找现实存在的，但未被满足的，
可以被本企业所利用的，消费者需求。
知识
信息
数据
数据的展示 单纯的数据
1-3 数据价值/职业定位
数据分析师的工作内容
知识
总结规律并制定方案 合成报表并进行分析
信息
数据
采集记录并整理数据
1-3 数据价值/职业定位
数据分析师的工作内容 帮助企业和团队 用数据的方式进行
经营、管理和决策
1-3 数据价值/职业定位
经营、管理、决策
无数据支撑 有数据分析
3-1 数据采分/数据来源
三 数 据 采 集 分 析
没有数据，任何分析就成了空 中楼阁。本节介绍数据采集的思路、 方法和流程等，为数据分析奠定坚实 的基础。
3-1 数据采分/数据来源 数据采集 》第一步
首先需要明确的是：由谁？在何时？何处？通
过何种渠道？何种工具？何种方法？对哪些数
据？进行收集。
并据此进行统计预测，为决策提供依据。
4-2 分析方法/中高级
旧七法
排列图 因果图
新七法
关联图 系统图
分层法
调查表 散布图 直方图 控制图
矩阵图
KJ法 计划评审技术 PDPC法 矩阵数据图
5-1 市场指标/外部环境
五 市 场 环 境 指 标
企业不仅要通过数据分析不断 优化自身经营，还需要结合不断变化 的市场环境，把握机会，合理应对。
淘宝网店客户细分的主要变量变量
客户细分的主要细分变量，根据4种变量细分1.地理变量区域：东北、西北、华东、华南、西南、华中、华北气候：南方、北方2.人口统计变量年龄：19-24岁、25-28岁、28-33岁等性别：男性、女性家庭规模：1-2人、3-5人、5人以上家庭生命周期：青年,单身；青年,已婚无子女；已婚,最小子女不到6岁；青年，已婚最小子女6岁以上；年长,已婚,与子女同住；收入：...职业：...受教育程度：...3.心理变量生活方式：文化型、运动型、户外运动型个性：被动、爱交际、喜欢命令人、有野心生活状态：宅、有动力、小资、有梦想4.行为变量品牌忠诚情况：无、一般、强烈、绝对对产品的态度：负面态度、不关心、正面态度、热情4种变量细分可以大概的了解客户是否与产品牌条件符合，可以更精准的做好客户关系管理。
CRM客户关系管理的客户培养源于二八定率：20%的客户 %80的利润根据淘宝与各大卖家，评估统计一个新客户的成本占老客户的成本大概的成本3-10倍销售产品的成功率有所不同：新客户的产品成功率大概是%15 老客户%50每年客户保有率增加%5 利润增加%25-%85客户细分另一重要原则RFM让你决策更容易，让执行更高效，让客户更满意；怎么去理解RFM谁能说明一下。
在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。
该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。
接下来，我来分享下RFM的细分纬度，让大家更清楚的了解RFMRFM中的R=一段时间里的一个期间以一年为客户生命周期来看把客户分为四个阶段四个阶段的基础分法（只能参考实际需要根据自己的产品店铺的情况而细分）1.活跃客户最近三个月的客户2.睡眠客户 3-6个月期间的客户3.预流量客户 6-12个月的客户4.流失客户 12月以上的客户RFM中的F=一定时间里面的购买频次RFM中的M=一段时间里的购买金额通过RFM的方法客户分4层分别是至尊VIP%10 VIP%15 高级会员%25 普通会员%50提供不同的服务很好的做好分层以后，才能做好精准营销RFM分法服装类R 4个阶段1.活跃客户最近三个月的客户（在一个月内他刚刚购买了服装对服装比较有感觉的时候做二次营销新品推荐非常好）2.睡眠客户 3-6个月的客户（活动通知比较好）3.预流量客户 6-12个月的客户（更大的活动通知他效果会更好）4.流失客户 12月以上的客户（客户通知确认原因）F 3个分法一个月来购买一次月的顾客（每次上新他都会来参观或参与一下）一个季节来购买一次的顾客（春夏秋冬每季都会来购买）半年来购买一次的顾客M 根据购买金额（贡献度）挂钩会员级别分级关于CRM上的差异化服务四个方向去做（举例说明）1.客服方面的差异（一对一的客服咨询包括退换货期限的不同）2.物流方面的差异（对高级一点的会员提供包邮服务或者包顺风的服务）3.在优惠折扣方面（上新优惠，会员日优惠，其他活动优惠）4.关怀（短信关怀，生日的慰问节日的祝贺天气变化的关怀问侯）接下来跟大家说说客户细分（如何打标签得知需求在那里）首先根据RFM进行分层以后给予客户细分然后在给不同的顾客，贴上不同的标签1.新品标签=上新是店铺非常需要的环节，这些顾客对价格不敏感对款式比较敏感（标签：新款顾客标签）2.购买凭次=1个星期、1个月根据时间去贴标签3.聚划算=对价格比较敏感的顾客（标签：聚划算顾客）4.例：安可1年4次活动=每次活动期间来购买的客户（标签：活动顾客标签）活动顾客+单价比较高的顾客 =贴店铺高端标签会员等级符合高端条件的从会员里挑出那样适合高价的客单客户去营销售关于客户的自然属性：这个是个细新的工作。
(完整版)用数据精细化分析客户群体
淘商们用数据精细化分析客户群体客户价值是客户关系管理的核心基础，大部分电商80%的销售利润来自于20%的顾客，所以如何找出具有价值的顾客，评估其收益与成本并施以恰当的营销手段对卖家来说至关重要。
有价值的客户，可以理解为一个未来为卖家带来的利润，大过于卖家花在其身上的成本的顾客。
对客户价值的分析, 必须从客户角度出发。
先客户后产品客户诉求是进行产品定位时不可或缺的因素，首先考虑客户需求时，并不是单单考虑店铺有什么商品就卖什么商品，而是根据客户的现实和潜在需求来采购或者生产相应的产品；其次，卖家要了解店铺相应客户群的成本，即消费者为满足其需求和欲望，愿意花多少钱，而不是盲目地给产品定价。
理清客户需求后，接下去就要寻找潜在客户了，什么样的客户才是店铺潜在的客户？这时卖家就要对自身资源和优势进行分析，然后对应分析出潜在的客户在哪里，再去分析这些客户需求是什么。
接下去怎样衡量店铺已有用户的价值？是消费金额？购买次数？还是上一次购买时间？通过什么框架进行用户价值的评判和细分对营销活动提升用户的响应率最有效？海量数据精细化并不是每位来店铺访问的顾客都有价值，而怎样把来访客户价值最大化，就是卖家在运营过程的重中之重。
首先找准自己所属的行业，找出自己的产品和对应淘宝所属类目，因为找到最相关的类目，才能通过淘宝海量的交易数据精准分析出潜在客户群体特质。
下面以厨房电器的网店为例，来看看怎样挖掘客户价值。
“搅拌机”类商品是店铺的主打商品，这个时候卖家就可以利用淘宝指数来查看最相关的类目。
淘宝指数提供了“搅拌机”关键词的类目分布，目前淘宝“搅拌机”最相关的是“搅拌/料理机类目”类目，而不是“豆浆/搅拌/研磨机配件类目”。
当我们知道客户群体主要分布在“搅拌/料理机类目”类目下后，这个类目下的客户都会是目标客户吗？当然不是，我们需要进一步去了解这个类目下的客户群体。
它又会有哪些细分呢？打开数据魔方，选择分析的类目“搅拌/料理机类目”：在这里，我们可以看到这个类目下的行业中买家和卖家信息。
淘宝蓝海产品选取的市场调研与数据分析
淘宝蓝海产品选取的市场调研与数据分析在进行淘宝蓝海产品选取之前，市场调研和数据分析是至关重要的步骤。
通过对市场进行全面的了解和对数据的深入分析，可以帮助我们找到有潜力的蓝海产品，并为我们的销售策略提供有力的支持。
市场调研是指通过对市场需求、竞争对手、目标受众等进行系统性的调查和研究，以便获取相关信息。
在淘宝平台上，我们可以通过以下方法进行市场调研：1. 竞争对手分析：通过搜索关键词或类别，了解目标产品的竞争对手。
我们可以关注他们的销售情况、产品定价、评论和评分等信息，以了解市场上的竞争情况。
2. 消费者调研：通过问卷调查或深入访谈等方式，收集潜在消费者对目标产品的需求和偏好。
了解他们的购买动机、购买习惯以及对产品的期望，可以帮助我们找到更好的产品定位和销售策略。
3. 数据分析工具：借助淘宝平台提供的数据分析工具，如阿里大数据、淘宝指数等，可以查看目标产品的搜索量、竞争程度、消费者关注度等数据指标，从而对市场需求有所了解。
市场调研过程中，我们需要收集大量的数据。
这些数据需要进行科学分析和统计，以提取有用信息。
数据分析可以帮助我们发现潜在的市场机会，提供决策支持。
下面是数据分析的几个关键步骤：1. 数据收集：从淘宝平台、其他电商平台、行业报告等渠道，收集和整理相关数据。
这些数据可以包括产品销售数据、用户行为数据、市场规模数据等。
2. 数据清洗：将收集到的数据进行筛选和清洗，去除重复、错误或无关的数据，保证数据的准确性和可靠性。
3. 数据可视化：借助数据可视化工具，将清洗后的数据以图表或图形的形式展示出来。
这样可以更直观地了解数据的分布和趋势，从而找到潜在的市场机会。
4. 数据分析：运用统计学和数据挖掘的方法，对数据进行分析和解读。
这可以包括比较分析、趋势分析、关联分析等，以对市场需求和竞争情况进行深入理解。
通过市场调研和数据分析，我们可以得到以下几方面的信息：1. 市场需求：了解目标市场的需求规模、特点和趋势，以便在产品选取和定位上做出正确决策。
利用数据分析工具之了解淘宝产品的市场表现
利用数据分析工具之了解淘宝产品的市场表现淘宝是中国最大的在线购物平台之一，每天有数以亿计的用户在这里浏览和购买各种产品。
对于卖家来说，了解淘宝产品的市场表现是至关重要的，只有把握住市场需求和竞争状况，才能在激烈的竞争中脱颖而出。
利用数据分析工具，我们可以更好地了解淘宝产品的市场表现，为之后的业务决策提供依据。
一、数据收集与准备要了解淘宝产品的市场表现，首先需要收集足够的数据。
我们可以利用数据分析工具，如Excel、Python等进行数据采集。
例如，我们可以通过淘宝的API接口获取商品信息、销售数据等相关数据。
同时，还可以通过爬虫技术获取更多的市场数据，包括竞争对手的销售情况、用户评价等。
在收集数据之后，我们需要进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
同时，对于一些异常值或者缺失值，需要进行处理，以保证后续分析的准确性和可靠性。
二、市场趋势分析市场趋势分析是了解淘宝产品市场表现的一个重要环节。
通过对历史销售数据的分析，我们可以了解产品在不同时间段的销售情况，判断市场的波动和趋势。
同时，还可以通过数据分析工具，绘制销售曲线图、销售趋势图等可视化图表，更直观地展示市场表现。
在市场趋势分析的过程中，我们可以考虑以下几个方面：1. 季节性变化：不同产品在不同季节可能表现出不同的销售情况，我们可以通过数据分析，找出产品的季节性销售高峰和低谷，为后续的营销活动做出合理安排；2. 竞争对手分析：通过对竞争对手的销售数据进行对比分析，我们可以获取对手的销售策略和市场表现，进而调整自己的销售策略，提高产品的市场竞争力；3. 价格策略分析：价格是影响产品销量的关键因素之一，我们可以通过数据分析工具，对产品销售量与价格之间的关系进行分析，找出最佳的价格策略。
三、用户评价分析在淘宝平台上，用户的评价是衡量产品质量和受欢迎程度的重要指标之一。
利用数据分析工具，我们可以对用户评价进行文本挖掘和情感分析，了解产品的优缺点以及用户对产品的反馈和期望。
淘宝数据分析报告模板
淘宝数据分析报告模板一、简介淘宝作为中国最大的电子商务平台之一，每天都产生大量的数据，这些数据蕴含着宝贵的商业信息。
通过对淘宝数据的分析，我们能够更好地了解消费者行为、产品销售趋势等关键信息，从而为电商运营提供有效的决策依据。
本报告将对淘宝数据进行分析，并给出相应的报告模板，以帮助电商企业做出更明智的经营决策。
二、数据源和采集淘宝数据的采集主要通过API接口或数据抓取方式进行。
在这一步骤中，我们需要明确所需的数据类型，例如用户信息、商品信息、交易信息等。
合理选择数据采集工具和方法，确保数据的准确性和完整性。
三、数据清洗和整理在将淘宝数据用于分析之前，我们需要进行数据清洗和整理的工作。
这一步骤主要包括去除重复数据、处理空缺值、处理异常值等。
清洗和整理后的数据将更有利于后续的分析工作。
四、数据分析1.用户行为分析通过对淘宝用户的行为数据进行分析，可以了解用户特征、用户行为路径等信息。
根据用户浏览、购买、收藏等行为数据，可以分析用户偏好、购买频次、用户活跃度等指标，并进一步对用户进行分类，以便精准定向运营。
2.商品销售分析通过对销售数据的分析，可以了解商品的销售趋势、热门商品等信息。
可以分析商品的销售量、销售额、销售渠道等指标，并结合用户行为数据，找出销售量最高的商品类型、适宜的营销策略等。
3.交易数据分析交易数据是淘宝数据分析的重要一环。
通过对交易数据的分析，可以了解交易的时间分布、交易量变化趋势等信息。
可以根据交易数据分析顾客的购买习惯、购买力、交易地域等指标，并结合其他数据，优化供应链和物流管理。
五、报告模板以下是一个简单的淘宝数据分析报告模板，供参考：报告标题：淘宝数据分析报告报告日期：[填写日期]报告目的：[简要说明报告目的]一、用户行为分析1.用户特征分析a.用户性别比例及其消费金额分布b.用户年龄分布c.用户地域分布2.用户购买行为分析a.用户购买频次分布b.用户平均购买金额c.用户购买时间分布二、商品销售分析1.热门商品分析a.销售量排名前十的商品b.销售额排名前十的商品2.商品类别分析a.不同商品类别的销售量及销售额分布b.热销商品类别的用户偏好分析三、交易数据分析1.交易时间分布a.一天内不同时间段的交易量分布b.不同工作日和假日的交易量对比2.交易地域分布a.不同地域的交易量和交易额分布b.主要交易城市的用户特征分析六、总结与建议根据以上数据分析结果，对淘宝电商运营提出相应的总结和建议，如产品推广策略、用户细分策略、供应链优化等。
tb运营推广方案
tb运营推广方案一、背景分析淘宝（TB）是阿里巴巴集团旗下的电子商务平台，成立于2003年。
它致力于为消费者提供在线购物和电子商务服务。
随着互联网和移动互联网的快速发展，电商市场竞争激烈，淘宝需要通过运营推广来提升品牌知名度和市场份额，吸引更多的用户和商家。
二、目标和目标受众1. 目标：提升品牌知名度、增加用户购买意愿、吸引更多的商家入驻。
2. 目标受众：广大消费者和潜在商家。
三、推广策略和手段1. 品牌营销- 增加线下活动：举办淘宝年货节、双11购物节等大型线下活动，吸引消费者参与并提升品牌知名度。
- 提升线上曝光度：与知名电视剧、综艺节目合作，在剧中穿插淘宝广告或设立虚拟商铺，增加品牌曝光度。
- 打造明星代言人：邀请明星代言淘宝，增加品牌吸引力和关注度。
2. 用户运营- 引导用户关注和参与：通过推出个性化的会员特权、积分兑换、折扣优惠等方式，鼓励用户注册和参与淘宝活动。
- 个性化推荐：根据用户购买记录和浏览偏好，推荐相似产品或相关商品，提高用户购买意愿。
- 提供优质客户服务：增加客服人员数量，提供在线客服和电话咨询等多渠道的服务，解决用户问题和提供售后保障。
3. 商家招募与培训- 提供入驻优惠政策：制定一系列入驻淘宝的优惠政策，如减免广告费、免佣金等，吸引更多的商家入驻。
- 商家培训和辅导：开设线上和线下的培训班，教授商家关于店铺管理、产品运营和广告投放的相关知识和技巧。
4. 渠道推广- 合作共赢：与其他知名电商平台、媒体等合作，共同打造促销活动，互相宣传和推广。
- 社交媒体营销：扩大淘宝在社交媒体平台上的影响力，充分利用微博、微信、抖音等平台，发布淘宝产品的相关内容和链接。
- 搜索引擎优化：优化淘宝网站的关键词排名，提高在搜索引擎中的曝光度和点击率。
四、推广效果评估1. 数据分析：利用大数据分析工具对用户购买行为、网站流量、订单数量等进行跟踪和分析，评估推广效果。
2. 用户调研：对用户进行问卷调查和深入访谈，收集用户对淘宝的意见和建议，了解用户体验和满意度。
《商务数据分析与应用》课后习题 参考答案.doc
《商务数据分析与应用》课后习题参考答案第1章1.（1）挖掘营销：通过大数据挖掘技术保证数据之间得到有效的关联性，这样在具体运用过程中才能保证在有效分析原有数据的基础上建立起相关的数据联系；（2）社会网络营销：当前社会化媒体的高度发展已经使海量的人群得到覆盖，并且社会网络营销的传播速度正在呈现飞速的发展，人们利用大数据可以对社会化网络的传播进行充分的了解，能更好地进行类似于社会网络营销活动的开展；（3）地理营销：利用大数据的技术优势能够充分地对网站的交易数据进行有效的分析,在进行商品的地理营销时，能够根据特足区域中人们的不同喜好有效地开展不同类型的营销策略活动；（4）用户行为分析营销：主要分析消费者的历史记录以及涉及的购买行为，这样就能获得用户的消费习惯，有效地开展用户行为分析营销活动；（5）个性化推荐营销：在实际市场分析过程中，满足消费者的个性化要求显得越来越重要。
根据大数据环境的发展特点，电子商务企业应该根据用户的个性化要求来进行商品的推荐活动。
2.（1）定性数据：问卷调查和用户访谈；（2）定量数据：网站日志、业务数据库、网络爬虫、第三方统计平台。
3.（1）流量分析；（2）用户分群；（3）多维分解；（4）细查路径；（5）转化漏斗；（6）留存分析；（7） A/B测试；（8）优化建模；（9）热图。
4.略。
第2章1.Excel具有强大的数据统计功能，使用Excel公式与函数能够快速统计各种复杂的商务数据。
Excel描述单变量数据的方式主要有以下三种。
（1）描述统计：指针对某一组数据，算出该组数据的平均值、标准误差、中位数、众数、方差、标准差等指标，并通过这些指标发现该组数据的分布状态、数字特征等内在规律;（2）直方图：主要用于快速地对一组数据中每个分段的数据的量进行统计，然后将统计结果绘制成相应的柱形图，以便用户更加简单、直观地分析数据组中数据的频数分布情况;（3）排位与百分比排位：利用Excel的排位与百分比排位功能可以生成一个数据表，表中包含了数据中各个数值的顺序排位与百分比排位，用来分析数据中各数值间的相对位置关系。
淘宝大数据分析工具2篇
淘宝大数据分析工具2篇第一篇：淘宝大数据分析工具的介绍与应用随着移动互联网和电子商务的迅速发展，大数据时代的到来已经成为必然。
在淘宝平台上，每天有数以亿计的商品浏览和交易数据产生，这些数据可以为商家提供很多有价值的信息，如用户偏好、商品热度、竞争情况等。
要充分利用这些数据，商家需要用到一些大数据分析工具。
本文将为大家介绍淘宝大数据分析工具，并探讨它在电商领域的应用。
一、淘宝大数据分析工具的介绍淘宝大数据分析工具是指淘宝平台提供的一组数据处理工具和算法库，它能够帮助商家深入分析淘宝平台上的大量数据，从而获得更深刻的理解和洞察，提高商家的经营效率和营销效果。
目前，淘宝大数据分析工具主要有以下几种：1. 大盘分析：这是淘宝平台提供的一种宏观分析工具，能够为商家提供平台整体的运营情况，如交易数据、流量数据、用户数据等。
商家可以通过大盘分析了解平台的整体趋势和竞争情况，从而指导自己的经营策略。
2. 卖家数据中心：这是淘宝平台提供的一种针对商家的数据分析工具，能够为商家提供其店铺的运营情况，如商品销售情况、店铺热度、用户反馈等。
商家可以通过卖家数据中心对自己的店铺进行深入分析，了解自己的优势和劣势，从而制定相应的经营策略。
3. 数据接口：这是淘宝平台提供的一种数据访问接口，商家可以通过数据接口获取淘宝平台上的各种数据，如商品信息、交易记录、用户信息等。
商家可以利用这些数据进行自己的分析研究，开发自己的数据分析工具。
以上三种工具不是互相独立的，它们之间可以相互配合，以取得更好的数据分析效果。
二、淘宝大数据分析工具的应用淘宝大数据分析工具在电商领域的应用非常广泛。
下面我们将从以下几个方面讨论它的应用：1. 商品研发：大数据分析工具可以帮助商家查找市场上的热门商品和购物趋势，从而指导商家的新品研发。
例如，商家可以通过数据分析得知哪些类别的商品最受用户欢迎，哪些颜色和款式最受用户喜爱等。
这些信息可以帮助商家在研发新品时更加精准地把握用户需求。
淘宝电子商务运营管理方案
淘宝电子商务运营管理方案1. 概述淘宝电子商务平台作为国内最大的网络零售平台之一，其运营管理对于提升销售业绩和用户满意度至关重要。
本文将提出一套淘宝电子商务运营管理方案，旨在帮助企业有效管理淘宝店铺，优化运营策略，提升销售业绩。
2. 数据分析与销售策略淘宝平台提供了丰富的数据分析工具，企业可以通过对店铺数据的细致分析和策略调整，来达到优化销售的目的。
具体而言，可以采取以下策略：•销售数据分析：通过淘宝后台的数据分析工具，包括店铺概况、商品分析、交易分析等，来了解销售数据的情况，找出销售瓶颈和潜力点，为制定销售策略提供依据。
•竞争对手分析：通过对竞争对手的店铺数据和销售策略进行分析，了解竞争对手的优势和劣势，以及市场趋势和消费者需求变化等，为制定有针对性的销售策略提供参考。
•商品定位策略：根据销售数据、竞争对手分析以及市场需求，确定自己的商品定位，包括产品特点、目标消费群体和定价策略等，以满足消费者需求并提升销售业绩。
•营销促销策略：通过分析消费者的购买习惯和偏好，结合淘宝平台的营销工具，制定针对不同消费者群体的促销策略，包括折扣、满减、赠品等，提高购买转化率和客户忠诚度。
3. 店铺运营管理除了销售策略的制定，店铺的运营管理也是淘宝电子商务的重要组成部分。
以下是一些常见的店铺运营管理策略：•店铺页面设计：通过精美的店铺页面设计，包括店招、主图、宝贝描述等，提升消费者的购买欲望和信任感，增加转化率。
同时要注意页面的加载速度和适应不同终端的显示效果。
•店铺活动策划：定期进行店铺活动，如限时折扣、秒杀、拼团等，吸引消费者的注意力，促进销售增长。
同时要注意活动的合理性和可操作性，以防止运营成本的过高和订单处理困难。
•客户服务管理：建立完善的客户服务体系，包括及时回复咨询和投诉、售后服务等，提升消费者的满意度和忠诚度。
在淘宝平台上可以设置自动回复、多渠道客服等方式来提高客户服务的效率和质量。
•店铺评价管理：积极跟踪店铺评价，及时回复消费者的评价和反馈，解决问题和改进服务。
如何通过电商平台精准定位目标客户群体
确定目标客户群体的消费心理： 分析目标客户群体的消费心理， 了解他们的购买动机和需求
分析目标客户群体需求
收集客户信息：通过电商平台收集客户基本信息、购买记录、浏览记录等
分析客户需求：根据收集到的信息，分析客户的购买习惯、喜好、需求等
制定营销策略：根据分析结果，制定针对性的营销策略，如优惠活动、个 性化推荐等 优化客户体验：根据客户需求，优化电商平台的界面、功能、服务等，提 高客户满意度和忠诚度。
数据分析方法：聚类分析、关联规则挖掘、深度学习等
精准定位目标客户群体：根据用户行为数据，分析用户偏好、需求，从而精准定位目标 客户群体，提高营销效果。
利用搜索引擎优化技术提高目标客户群体搜索 排名
搜索引擎优化技术：通过优化关键词、内容、链接等，提高网站在搜 索引擎中的排名
目标客户群体搜索排名：通过优化搜索引擎优化技术，提高目标客 户群体在搜索结果中的排名
提高搜索排名的好处：增加网站流量，提高转化率，增加销售额
搜索引擎优化技术的应用：关键词研究、内容优化、链接构建等
制定针对目标客户群体的营销策略
分析目标客户群体的特点 和需求
பைடு நூலகம்
制定针对目标客户群体的 产品策略
制定针对目标客户群体的 价格策略
制定针对目标客户群体的 渠道策略
制定针对目标客户群体的 促销策略
制定针对目标客户群体的 服务策略
设计符合目标客户群体需求的营销活动
研究目标客户群体的特点和需求 制定针对目标客户群体的营销策略 设计符合目标客户群体需求的营销活动 评估营销活动的效果，并根据反馈进行调整
制定营销预算和推广计划
确定营销目标：明确营销活动的目的和预期效果
制定营销预算：根据营销目标和预期效果，合理分配营销资源
淘宝客户群的分析报告
淘宝客户群的分析报告一、引言随着互联网的快速发展，电商行业迅猛崛起，淘宝作为中国最大的电子商务平台之一，吸引了大量消费者的关注和购买。
然而，淘宝平台上的客户群体众多，了解并把握淘宝客户群的特征对于企业制定精准的市场推广策略至关重要。
本篇报告将对淘宝客户群进行详细的分析，以期为企业提供有价值的参考。
二、数据收集与分析方法本次分析的数据来源于淘宝平台自带的市场数据工具，通过对该工具提供的客户属性和行为数据进行整理和分析。
数据分析方法主要包括：统计分析、数据挖掘与聚类分析。
在进行数据分析时，我们主要关注以下指标：性别、年龄、地域、购买力、购买频率等。
三、淘宝客户群特征1. 性别分布根据统计结果显示，淘宝客户群的性别分布近似平衡，男性占比49.8%，女性占比50.2%。
这表明淘宝平台的购物吸引力在男性和女性群体中都有广泛的影响力。
2. 年龄分布从年龄的角度来看，淘宝客户群主要分布在18-45岁之间，其中25-34岁的消费者占比最高，达到48.9%。
这说明年轻人是淘宝平台的主要消费力量，而随着年龄的增长，消费者对淘宝的需求逐渐降低。
3. 地域分布就地域分布来说，淘宝客户群主要集中在一二线城市，这些地区的消费者占比超过80%。
同时，三四线城市和农村地区的消费需求逐渐增长，也成为淘宝吸引新消费者的重要市场。
4. 购买力与购买频率淘宝客户群的购买力主要分布在3000元以下为主，这类消费者占比超过70%。
购买频率方面，70%的消费者每月购物一次以上，展示了消费者对淘宝的依赖和活跃性。
四、淘宝客户群的行为特征1. 性价比与口碑影响在淘宝购物过程中，消费者最为关注的是商品的性价比及其他消费者的口碑评价。
超过80%的消费者在购买之前会查看其他消费者的评价和评分，以减少购买风险。
2. 淘宝特色功能的使用淘宝平台提供了品牌特卖、积分兑换、限时购等特色功能，根据数据统计，近60%的消费者会利用这些功能进行购物，并且每位消费者的使用频率较高。
淘宝店铺人群分析报告
淘宝店铺人群分析报告1. 引言淘宝作为国内最大的电商平台之一，拥有庞大的用户群体。
为了帮助店铺优化运营和提高销售效果，淘宝店铺人群分析变得至关重要。
本报告将通过数据分析，探讨淘宝店铺用户的特征和行为，帮助店铺更好地了解目标用户群体。
2. 数据采集为了进行深入的分析，我们采集了以下数据：1.注册用户信息：包括用户性别、年龄、地域等基本信息。
2.购买记录：包括用户购买的商品种类、购买时间、购买金额等信息。
3.浏览记录：包括用户浏览的商品、浏览时间等信息。
3. 人群特征分析3.1 性别分布通过对注册用户信息进行统计，我们得到了淘宝店铺用户的性别分布情况。
结果显示，男性用户占比为45%，女性用户占比为55%。
这意味着淘宝店铺的目标用户群体中女性用户占据了主导地位，店铺可以针对女性用户的喜好和需求进行运营和推广。
3.2 年龄分布对用户的年龄进行分析，我们发现主要集中在18-35岁之间，占比达到70%。
这是淘宝店铺的核心用户群体，应该针对这一年龄段的用户进行精准推广和产品设计。
3.3 地域分布通过对用户地域的统计，我们可以了解淘宝店铺的用户分布情况。
结果显示，一线城市用户占比最高，其次是二线城市和三线城市。
这可以为店铺提供判断用户购买力和产品偏好的依据，进而制定相应的营销策略。
4. 人群行为分析4.1 购买偏好通过购买记录的分析，我们可以了解用户的购买偏好和购买行为。
我们发现，淘宝店铺的用户在购买时更加偏好于购买女装、美妆护肤和数码产品。
因此，店铺可以针对这些热门商品进行优化和推广，提高销售额。
4.2 购买时间分析根据用户购买时间的统计，我们可以发现用户在周末的购买活动更为活跃。
在周六和周日，用户的购买金额明显增加，这是店铺进行促销和推广的良机。
4.3 浏览行为通过对用户浏览记录的分析，我们可以了解用户的兴趣和偏好。
结果显示，用户主要浏览的商品类型为女装、鞋子和包包等。
店铺可以根据用户的浏览偏好进行商品推荐和搭配销售。
淘宝企业数据分析报告
淘宝企业数据分析报告1.引言1.1 概述概述随着电子商务的快速发展，淘宝企业作为国内最大的电子商务平台之一，其数据量庞大且多样化。
本报告旨在对淘宝企业的数据进行分析，从而揭示其运营情况、市场趋势和用户行为等方面的特征和规律。
通过本报告的撰写，我们希望可以为淘宝企业提供有价值的数据分析结果，为企业决策提供参考依据，促进企业的持续发展和优化经营策略。
同时，本报告也将介绍数据分析的方法和结果，从而为读者提供对于淘宝企业数据分析的全面了解。
1.2 文章结构文章结构部分的内容应该包括对整篇文章的结构和内容安排进行简要的介绍，例如：文章结构部分的内容:本报告主要包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分介绍了本报告的概述、文章结构和目的，旨在引导读者对报告的整体内容有一个清晰的认识。
正文部分包括淘宝企业数据的概况、数据分析方法和数据分析结果三个部分，通过对淘宝企业数据的整体情况进行分析和解读，帮助读者了解淘宝企业的发展现状和趋势。
结论部分对整个报告进行了总结和归纳，同时对未来的发展进行了展望，为读者提供了全面的思考和建议。
通过以上安排，本报告将全面展示淘宝企业数据的分析情况，为相关读者提供有益的信息和参考，有助于更好地理解和把握淘宝企业的发展动向。
1.3 目的目的部分:本报告的目的是通过对淘宝企业数据的分析，全面了解淘宝企业的运营情况，为企业提供数据支持和决策参考。
通过对淘宝企业数据的分析，可以帮助企业发现运营中存在的问题和机会，指导企业制定有效的市场营销策略和经营管理方案，并为企业的未来发展提供更加全面的展望。
此外，通过本报告还可以帮助其他相关企业在淘宝平台上进行经营探索，提升企业的竞争力和盈利能力。
2.正文2.1 淘宝企业数据概况淘宝是中国最大的在线购物平台，拥有海量的用户和商家数据。
通过淘宝平台，用户可以买到各种各样的商品，而商家可以通过在平台上销售商品获得收入。
因此，淘宝企业数据包含了大量的用户行为数据、商品数据、交易数据等信息。
淘宝运营数据分析(2024)
淘宝运营数据分析
略优化，可以帮助淘宝店铺实现盈利增长，提高品牌竞争力。重要 的是，持续进行数据监测和分析，及时调整运营策略，以适应市场 的变化和用户需求的变化，保持竞争优势。
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淘宝运营数据分析
引言：
随着电子商务的迅猛发展，淘宝平台成为中国最大的网络购物 平台之一。淘宝运营数据分析对于平台的运营和业务决策具有重要 意义。通过淘宝运营数据分析，平台可以深入了解用户行为、产品 销售情况、市场竞争等信息，从而优化运营策略，提高销售业绩。 本文将从淘宝运营数据分析的重要性、数据指标的解读、用户行为 分析、产品销售分析和竞争对手分析等五个大点进行详细阐述。
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淘宝运营数据分析
统计产品的销售量和库存量，了解产品的库存状态和销售情 况。
通过分析产品的销售速度和库存周转率，评估产品的销售潜 力。
预测产品的销售趋势，为供应链管理和采购决策提供参考。 5.竞争对手分析 通过对竞争对手的销售数据和市场份额进行分析，了解竞争对 手的实力和策略。 分析竞争对手的产品定价和促销活动，评估竞争对手的市场优 势。 通过对竞争对手数据的分析，发现竞争空白和机会，为差异化 竞争提供参考。 总结： 淘宝运营数据分析对于淘宝平台的发展至关重要。通过对数据 指标的解读，可以更好地了解用户需求和购买行为，优化运营和定 制化推荐；通过产品销售分析，可以提高产品销售效率和库存周转 率；通过竞争对手分析，可以了解市场情况和竞争对手的市场优 势。淘宝运营数据分析是淘宝平台成功的关键之一。只有通过深入
淘宝运营数据分析
引言概述：
正文内容： 1.竞争对手分析 1.1 收集竞争对手的基本信息，并建立竞争对手数据库； 1.2 对竞争对手的产品、定价、促销策略等进行分析，比较与 自身的差异和优劣势； 1.3 通过监测竞争对手的销售数据和用户反馈，了解市场的变 化以及竞争对手的动态。 2.用户行为分析 2.1 收集用户的浏览记录、搜索记录、购买记录等关键数据； 2.2 使用数据分析工具对用户行为数据进行挖掘，寻找用户的 偏好、需求以及购买习惯； 2.3 根据用户行为数据，针对不同用户群体制定个性化的推荐 策略，提高用户的转化率和购买意愿。 3.销售数据分析 3.1 收集销售数据，包括销售额、订单量、商品分类等关键数 据； 3.2 运用统计学方法对销售数据进行分析，了解销售趋势和销 售特点；
淘宝开店攻略如何利用店铺数据分析优化产品策划和供应链管理
淘宝开店攻略如何利用店铺数据分析优化产品策划和供应链管理淘宝开店攻略：如何利用店铺数据分析优化产品策划和供应链管理一、引言近年来，随着电商的蓬勃发展，越来越多的人选择在淘宝开店。
然而，仅仅开店是不够的，如何通过数据分析来优化产品策划和供应链管理成为了创业者们共同面临的问题。
本文将通过探讨淘宝店铺数据的分析应用，以指导开店者们如何利用数据优化产品策划和供应链管理。
二、利用店铺数据分析挖掘产品需求1. 分析商品销售数据淘宝店铺数据中的关键指标如订单量、销售额、转化率等可以帮助开店者分析商品的销售情况。
通过仔细观察不同商品的销售数据，可以发现消费者的偏好和需求，从而有针对性地调整产品策划和供应链管理。
2. 借助数据工具进行关键字分析淘宝店铺经常通过关键字来进行产品推广，而关键字选择的好坏直接影响到店铺的流量和销量。
开店者可以使用专业的数据分析工具来进行关键字的分析，帮助找到最具有潜力的关键字并进行有针对性的产品策划。
三、优化产品策划1. 根据数据调整产品定位通过店铺数据的分析，开店者可以了解到产品的受众群体和他们的需求。
根据这些数据，可以调整产品的定位，使其更符合目标消费者的需求，提高产品的竞争力。
2. 根据销售数据提供差异化产品通过观察销售数据，开店者可以找到产品的竞争优势和不足之处。
根据这些数据，可以对产品进行改进、调整或创新，提供差异化的产品，满足消费者的需求，提升产品的销售量和口碑。
四、优化供应链管理1. 分析销售数据，优化库存管理通过淘宝店铺的销售数据，可以了解到商品的销售趋势和热销时间段。
开店者可以根据这些数据来调整库存采购和仓储管理，避免过多的滞销产品，同时确保有足够的库存满足销售高峰期的需求。
2. 建立供应链合作关系通过分析店铺的销售数据和消费者评价，开店者可以找到最受欢迎的产品和优质供应商。
与这些供应商建立长期合作关系，可以提高供应链的稳定性和产品的质量，同时降低采购成本，提高店铺的竞争力。
网络营销--淘宝网消费群体分析、企业定位及4ps分析
淘宝网消费群体分析、企业定位及4PS分析班级：市场营销XXXXX姓名：XX学号：XXXXXXXX目录淘宝网简介 (3)淘宝网消费者群体分析 (4)淘宝网消费者群体的特征 (4)淘宝网消费者群体的购买行为特征 (4)淘宝网的市场细分 (5)淘宝网的市场定位 (6)淘宝网的4PS分析1.产品特征 (6)2.定价策略 (7)3.分销策略 (7)4.促销策略 (7)总结 (8)简介淘宝网是亚太最大的网络零售商圈，致力打造全球领先网络零售商圈，由阿里巴巴集团在2003年5月10日投资创立。
自成立以来，淘宝网相继推出个人网上商铺、支付宝、阿里软件、雅虎直通车、阿里妈妈等产品和增值服务。
淘宝网现在业务跨越C2C（Consumer to Consumer，消费者对消费者）、B2C（Business-to-Consumer 商家对消费者）两大部分。
淘宝网的使命是“没有淘不到的宝贝，没有卖不出的宝贝”。
淘宝网提倡诚信、活跃、快速的网络交易文化，坚持“宝可不淘，信不能弃”。
在为淘宝会员打造更安全高效的网络交易平台的同时，也为更多网民提供就业机会。
淘宝网也全力营造和倡导互帮互助、轻松活泼的家庭式氛围。
每位在淘宝网进行交易的人，不但交易更迅速高效，而且还能交到更多朋友。
目前，淘宝网已成为广大网民网上创业和以商会友的首选。
2005年10月，淘宝网宣布：在未来5年，为社会创造100万就业机会，帮助更多的网民在淘宝上就业，甚至创业。
截至2007年，淘宝已经为社会提供超过20万的直接就业岗位。
特别是2008年的金融危机之下，通过淘宝网进行的消费，无论从数量还是金额却都在逆势而升。
截至2009年底，已经有超过80万人通过在淘宝开店实现了就业（国内第三方机构IDC统计），带动的物流、支付、营销等产业链上间接就业机会达到228万个（国际第三方机构IDC统计）。
目前每天全国三分之一的宅送快递业务都因淘宝网交易而产生。
目前每天全国三分之一的宅送快递业务都因淘宝网交易而产生。
如何进行淘宝店铺数据分析(详细版)【范本模板】
1.网站流量来源和分析1.1现在开始入手分析流量从哪里来?淘宝店铺一般比较合理的流量比例是：自然流量35-50%丶直接点击流量15-20％丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10％，其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量，因为这些使用的不多,也没有固定的频率，暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。
目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。
首先要从以下五个大分类去了解：自然流量：研究淘宝排名规则：所有宝贝，占搜索的70—80%【相关性丶上下架时间（最高权重)丶DSR评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏丶成交量丶回头客等（最高权重）丶DSR评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名;直接点击流量：做好店铺收藏，客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点；直通车：把握一个关键点，你给淘宝交的广告费越多,你就越会排在前面（这是出价与点击率的关系,还有如果你直通车每天给淘宝上交10000，与每天上交1000的比，相同出价情况下，你会排在前面，为什么呢？因为直通车系统会给你高的质量得分），直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关.具体策略与方法有很多高手的文章，看看就会了！淘宝客：引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金),寻大淘客合作(多去联盟，或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作)，报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息)活动流量:产品有竞争力(小二不傻）丶活动多报（尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系钻展或硬广：第一位置(有大量流量的位置首焦丶商焦丶首页一屏BANNER丶首页二屏BANNER丶每日焦点右侧BANNER丶首页底通丶淘宝LIST搜索右BANNER丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER);第二点击率(第一眼有吸引力丶第二眼知道是卖什么的丶第三眼促销信息,这三个信息让买家在3秒内接收到)，不仅仅是卖货,建议考虑到品牌（品牌标识与广告位置尽量不要有大的变化，这样利于形成品牌)1.2如何让流量提升...首先要做的是1丶了解淘宝活动平台的特性，同时分析自己店铺的定位和产品优劣势，根据营销阶段需求选择合适的平台报名2丶关注淘宝活动信息，通过官方帮派丶官方论坛和类目群了解相关的活动信息，积极配合小二的活动需求报名3丶充分利用免费推广资源，高效率配合小二组织活动,达到双赢的合作形式，争取下次的活动机会.然后通过二次营销增加老客户回头率和新客户的加入。
淘宝利用数据分析的技巧
淘宝利用数据分析的技巧随着互联网的快速发展，电子商务已经成为现代人生活中不可或缺的一部分。
而作为中国最大的在线购物平台之一，淘宝凭借其强大的数据分析能力，成功地实现了大规模用户群体细分和个性化推荐等服务，为广大消费者提供了更高质量的购物体验。
本文将探讨淘宝如何利用数据分析的技巧，为用户带来更好的购物体验。
一、用户画像分析淘宝通过对用户的消费行为数据进行分析，可以获取用户的偏好、购买能力、购物习惯等信息，从而形成用户画像。
基于用户画像的分析，淘宝能够根据用户的个人需求和购物历史，向用户提供推荐的商品和信息。
通过分析用户画像，淘宝能够更准确地把握用户的需求，提供精准的商品推荐，增加用户的购买欲望，从而提高销售额。
二、商品评价分析用户的评价是淘宝中非常重要的一项数据，淘宝利用数据分析技巧对商品评价进行挖掘和分析，可以帮助商家了解商品的质量和口碑，并根据用户评价的特点对商品进行进一步改进或优化。
此外，淘宝还通过对用户的评价进行情感分析，判断用户对商品的喜好程度，为商家提供有针对性的改进方向，有效提高商品的质量和用户满意度。
三、销售数据分析对销售数据的分析可以帮助淘宝了解商品的销售情况和趋势。
淘宝可以通过销售数据分析，对不同时间段、地区和用户群体的购买行为进行研究，从而制定有效的销售策略。
同时，淘宝还可以通过销售数据分析，对商品的库存和补货进行合理的规划，确保库存充足，并避免因库存过剩而造成的损失。
四、用户行为路径分析用户行为路径分析是通过分析用户在淘宝平台上的操作记录，揭示用户浏览商品的路径和偏好，为淘宝提供更精准的个性化推荐。
淘宝通过用户行为路径分析，可以了解用户在浏览商品时的喜好和习惯，从而向用户推荐更符合其兴趣和需求的商品，提高购物转化率。
五、营销策略优化淘宝通过对用户数据的分析，制定相应的营销策略。
例如，对于潜在用户，淘宝可以通过数据分析找到其潜在需求，推送相关商品信息，吸引用户进行购买；对于已有用户，淘宝可以根据用户的购买历史和兴趣，制定个性化的优惠策略，提高用户的忠诚度和购买频率。
淘宝运营数据分析指标及名词解释和公式计算
淘宝代运营数据分析指标一览表【基础统计类】1、浏览量（PV）：店铺各页面被查看的次数。
用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。
2、访客数(UV)：全店各页面的访问人数。
所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。
3、收藏量：用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。
4、浏览回头客：指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。
5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。
6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。
【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。
7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。
8、人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。
9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。
10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。
所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。
11、宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。
12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。
出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。
13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。
14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。
15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。
16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“—”）。
17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。
18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。
（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“—”）19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。
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淘宝数据分析：利用数据细分目标客户群
发表于2013-04-09 15:55 来源：199IT
和传统的商务相比，电子商务能够采集和分析数据，如果学会如何挖掘和分析数据，从产品到用户到营销整个流程就可以变得更加的精准、全面。
数据对电子商务的价值是不言而喻的。
如果你还在依靠传统的经验判断来开展营销的话，你真的out了。
CRM中的数据挖掘就是利用数据挖掘理论和技术创建描述和预测客户行为的模型，优化CRM流程，实现企业有效的客户关系管理。
具体来说，数据挖掘在电子商务CRM中的应用主要体现在以下几方面：
1.客户价值分析。
通过分析客户对企业业务所构成的贡献，并结合投入产出进行分析，计算客户对企业的价值度，然后根据价值度的大小，用分类或聚类的方法来划分客户群，以便对客户实施有差异的服务。
2.产品客户价值分析。
分析客户对某种产品业务量的贡献，使用的方法与客户价值分析基本相同。
通过对产品客户价值分析，不仅有利于该产品的经营管理者有区别地做好客户服务，而且可以为该产品的营销提供相对准确的目标客户群。
3.客户保持。
采用聚类(分类)和关联分析技术，可将客户群分为5类：高价值稳定的客户群、高价值易流失的客户群、低价值稳定的客户群、低价值易流失的客户群、没有价值的客户群。
下面我们讲讲数据化解析电商目标客户群方法实战：
用户产生购买行为后，就从潜在客户变成了价值客户，而数据解析客户的意义也就在于从购买时间、商品、数量、支付金额等行为数据评价客户的价值，这是有一定成交量的卖家的进阶式数据分析方法。
传统线下渠道获取消费者信息的方式一般是通过向数据公司购买数据，或者委托调研公司经过周密漫长的用户调研得出一份报告。
而电商模式下，我们可以用更小成本获取海量交易数据，进而分析消费者特征，定位目标消费人群。
魔方的大量数据都是源自成交，可以帮助商家理解消费行为。
举一个实际的案例：我们来查看“面膜”类目的成交数据，包括标价分布和客单价分布之间的对比。
一个月内，面膜的成交商品标价分布最多区间是5.5-7元，而成交人数的客单价(消费者累计购买金额)分布最多的区间是58~67，就可算出平均一个用户会购买的面膜数量为：10片。
继续查看消费者的购买频次分布：在该时段内购买一次的消费者数量占8成，我们可得出大致的结论：一般购买面膜的消费者通常在一个月内购买一次，并且购买一次的面膜片数大概是10片，搭配销售、组合销售时推出10片装优惠套装，或者关联其他不同类的面膜，就最符合消费者购物特性。
大多数消费者在网上一次购买的片数是10片，只要套装组合不偏离太多，消费者潜意识就更容易接受卖家的商品。
而实际的抽样采访结论是：一般的女性消费者一月内的面膜使用量约为4~8片。
再来看下买家来访时间：不同类目的来访和购买时间还是有明显差异的，针对面膜类目买家的来访时间，就可以做出对应的限时打折或者定向促销，甚至可据此安排上下架时间。
面膜类目买家的来访高峰时段是下午14:00~15:00，次高来访时段是上午10:00~11:00，成交高峰时段方面，第一成交高峰是上午10：00~11:00，第二位的时段是下午14:00~15:00，来访和成交的时段并不是一一对应。
我们更换一个类目查看，比如住宅家具行业的餐桌子类，可以看到来访和成交的时段都在深夜。
揣测消费者的购买常理就可以得到答案，那就是一般大件物品购买都以家庭为单位，不是下单者一人做出决策，所以掌握不同类目消费者的购物习惯，调整推广时段，对提升整个网店的转化率有很好的效果。
消费者数据其他的重要维度，是性别、年龄、地域分布，决定了消费群体的人口统计属性。
在数据魔方里我们不仅可以查看某行业的人口统计数据，还可以查看某个具体品牌、产品以及属性下商品的消费者数据。
以iPhone 4s和Samsung Galaxy 3为例：三星的男性比例比苹果高；苹果的主力购买人群是18-24岁，和三星的25岁以上的人群相比更年轻；江浙沪和珠三角地区对苹果的钟爱度更高。
而偏爱三星的人群更多分布在北方和西南等地区的城市，地域的差异性也是非常大的。
卖家想要更多的挖掘人群细分数据，可以关注魔方团队产出的免费数据产品“淘宝指数”()。
这个产品公布的一些数据可以简单分析出淘宝买家的人群细分，告诉卖家消费者都是谁，喜欢什么。
我们搜索“爱情公寓”这个前段时间比较热门的网络词语，可以看到以下数据：
首先是该词搜索和成交的消费人群层级处于中等，因为爱情公寓这个关键词下的很多商品都是电视剧《爱情公寓》演员的同款服饰，而且是夏季服饰，所以这部分商品本身客单价就不高，消费也偏向中等消费能力的人。
买家等级和人群身份中，新手和初级买家较多，白领和学生占比较大，这个数据印证了上图的中等水平消费能力。
指数还提供了一些消费者的星座分布数据，该数据用于直接分析的可能性不大，但可以从这里挖掘一些数据的趣味性。
最后我们看消费的爱好，其实这部分数据就是通过该消费者的关联收藏、购买的信息多维度定义消费者的兴趣点。
通过打标签，帮助卖家更好的理解消费者形象。
比如搜“爱情公寓”一词的人是爱美女生(会买很多女装、女鞋等类目)；同时她是宠物一族(购买过宠物用品)等等。
如果你觉得这些数据还不够具体，不能落地到某个具体的宝贝和品牌的话，你可以查看“相关品牌”和“相关商品”，这些都能让你更进一步了解这群消费者的兴趣点。
可以查看到关联品牌下的相关宝贝，每个宝贝点进即可查看在淘宝上的链接。
除了上面说到的通过数据去做消费者研究以外，一些店铺、宝贝的图片页面展示也是需要仔
细研究的。
数据分析最终要落地到提高成交转化，所以对于网店而言，装修风格就是一种销售的语言，在你定位清楚你的目标人群是谁的时候，你需要知道他们喜欢什么风格，然后找到最适合你的消费者的视觉系，这样子你所做的一切工作才会落地到转化。
简单举例来说明，如何挖掘消费需求，做好转化提升。
来看日本优衣库官网的一张宣传图片。
简单的看这张图，我们并不能看出明显的营销感觉，而商家大胆地将宝贝信息藏在每张图片的最下方。
醒目的展示则是一个个人的职业形象。
优衣库清楚自己的人群定位和消费心理特征，它的主要目标人群就是上班白领，而这部分人群对价格优惠不太敏感，另外商品信息也不想表达品质感。
所以如果优衣库的广告单纯的跟其他品牌比拼品质、比价格，就不符合它自身的品牌定位。
那么消费者最关心的是什么？是品牌文化的内心认同，直到慢慢追随该品牌成为忠实客户。
这个图就很巧妙地运用了对比衣服带给人精神状态的方式表达品牌理念：人们没穿优衣库之前是比较正统的上班族，表情严肃，当这群人穿上优衣库之后，身体和神情都很轻松。
这就是这个品牌对他的消费者说的话：买我的衣服可以改变你上班时沉闷的状态，让你更加自信。
一旦消费者心理接受了你的营销，商品就离成交不远了。
互联网时代，做电商除了要熟知规则和数据分析外，最终落地还是宝贝陈列和描述。
淘宝这么多消费者当中，女性居多，而女性多数是视觉系动物，如何引导她去对你的商品感兴趣，除了强大的品牌背书以外，做好消费者研究，做好营销传播都是非常非常重要的。
Via:199it
(责任编辑：黑阳。