(完整版)用数据精细化分析客户群体
如何精确定位目标客户群体
如何精确定位目标客户群体在市场营销中，精确定位目标客户群体是非常重要的一步。
只有通过了解并精确定义目标客户，企业才能更好地满足客户需求，提供精准的产品和服务，进而实现市场份额的提升和品牌价值的提升。
本文将探讨如何精确定位目标客户群体，并给出相应的方法和技巧。
一、市场细分市场细分是精确定位目标客户的前提，它是根据需求、购买能力和购买习惯等因素将整个市场划分为若干个互相独立且具有明显差异的市场细分，每个市场细分都有其特定的需求和行为特征。
在进行市场细分时，可以从以下几个方面考虑：1. 需求特征：根据不同的需求特征，将市场分为不同的细分市场，例如基于年龄、性别、职业等进行细分。
2. 地理特征：根据不同的地理特征，将市场分为不同的细分市场，例如国家、地区、城市等。
3. 心理特征：根据不同的心理特征，将市场分为不同的细分市场，例如个性特点、价值观等。
二、竞争分析在确定目标客户群体时，需要进行竞争分析，了解当前市场上的竞争对手以及他们的目标客户群体。
通过分析竞争对手的目标客户群体，可以帮助企业找到自己的差异化优势，从而更好地精确定位目标客户。
竞争分析的主要方法包括以下几个方面：1. 竞争对手分析：了解竞争对手的产品、定价策略、市场份额等信息，找到他们的目标客户群体。
2. SWOT分析：分析竞争对手的优势、劣势、机会和威胁，找到与之相对应的目标客户群体。
三、客户调研客户调研是了解目标客户需求的重要工具，可以通过定性和定量的研究方法来收集客户的反馈和意见。
通过客户调研，企业可以更好地了解目标客户群体的特点和需求，从而更好地满足他们的需求。
客户调研的主要方法包括以下几个方面：1. 定性研究：通过深入访谈、焦点小组讨论等方式，获取客户的意见、看法和需求。
2. 定量研究：通过问卷调查、统计分析等方式，获取客户的数量化数据。
四、人as在精确定位目标客户群体时，人as是一种常用的方法，它将目标客户抽象成一个具体的人物形象。
目标客户群体分析
目标客户群体分析在市场营销中，了解目标客户群体是非常重要的一环。
只有通过深入了解并分析目标客户的需求、偏好以及行为模式，企业才能更好地制定营销策略并达到市场目标。
本文将对目标客户群体分析进行探讨，以帮助企业更好地了解并满足目标客户的需求。
一、基本资料分析首先，我们需要收集并分析目标客户的基本资料。
这些基本资料包括年龄、性别、家庭背景、职业等信息。
通过这些基本资料的分析，我们可以初步了解目标客户的特征和共同点，进一步细化目标市场的定位。
例如，如果我们是一家儿童玩具企业，那么目标客户群体很可能是年龄在3至10岁的男女孩子。
通过收集并分析这些目标客户的基本资料，我们可以更准确地定位产品的特点和定价策略，以满足他们的需求。
二、消费行为分析了解目标客户的消费行为是进行目标客户群体分析的另一个重要方面。
消费行为分析包括消费频率、购买渠道、购买偏好等信息。
对于线上购物平台而言，我们可以通过购买数据分析目标客户的消费频率、购买时间习惯以及购买金额等。
通过对这些数据的分析，我们可以更准确地把握目标客户的消费行为模式，进一步完善线上购物体验，提高客户回购率。
对于线下实体店而言，我们可以通过使用会员卡、消费者调查等手段收集目标客户的购买偏好和购物意愿。
通过这些数据的分析，我们可以了解目标客户对产品的喜好程度和购买动机，从而更好地提供产品和服务。
三、需求分析除了基本资料和消费行为，了解目标客户的需求也是非常重要的。
需求分析包括目标客户的需求特点、痛点和期望等。
通过市场调研和客户反馈，我们可以了解目标客户对产品的需求特点。
比如，一部分目标客户可能对产品的外观设计更加看重，而另一部分目标客户则更注重产品的功能性。
通过了解这些需求特点，我们可以根据不同的目标客户群体进行产品差异化设计和营销策略制定。
此外，了解目标客户的痛点和期望也是非常重要的。
通过了解目标客户的痛点，我们可以针对性地提供解决方案，满足客户的需求。
同时，了解目标客户的期望可以帮助我们改进产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
如何利用大数据分析进行用户画像精细化(九)
在当今数字化时代，大数据分析成为了商业领域中的一个重要趋势。
通过收集、整理和分析海量的数据，企业能够更好地了解用户的需求和行为，从而进行精细化的用户画像定制，提高营销和服务的效率。
本文将从数据收集、数据处理和用户画像定制三个方面来探讨如何利用大数据分析进行用户画像精细化。
数据收集是进行大数据分析的第一步，而且也是最为关键的一步。
在数字化时代，用户在互联网上留下了大量的行为数据，如搜索记录、点击链接、购买记录等。
除此之外，社交媒体平台也是一个重要的数据来源，用户在社交网络上的点赞、评论、分享等行为都能够反映其兴趣和偏好。
此外，传感器技术的发展也为数据收集提供了更多的可能性，手机、智能穿戴设备、智能家居等都能够产生丰富的用户行为数据。
企业可以通过自有数据、第三方数据以及公开数据来进行收集，以建立完整的用户数据库。
数据处理是利用大数据进行用户画像精细化的关键环节。
海量的数据需要经过清洗、整合、挖掘等环节，才能够转化为有用的信息。
数据清洗是指对数据进行去重、纠错、填充等处理，以确保数据的准确性和完整性。
数据整合是将不同来源的数据进行结合，形成一个完整的用户画像。
数据挖掘则是利用各种算法和模型来发现数据中的规律和趋势，如用户的消费习惯、行为偏好、社交关系等。
通过数据处理，企业能够从海量的数据中提炼出有价值的信息，为用户画像的定制提供有力支持。
用户画像定制是将经过数据处理的信息转化为具体的用户画像。
用户画像是指对用户进行细致刻画的一种模型，通过对用户的基本信息、行为特征、偏好爱好等进行分析，从而把用户分为不同的群体，并对不同群体的用户进行个性化的服务和营销。
通过大数据分析，企业可以根据用户的地域、年龄、性别、消费行为、兴趣爱好等多维度数据对用户进行分类，进而推断用户的需求和行为。
例如，根据用户的购物记录和浏览历史，可以为用户推荐个性化的商品；根据用户的社交关系和兴趣爱好，可以为用户定制个性化的服务。
通过用户画像的定制，企业能够更加精准地把握用户的需求，提高用户的满意度和忠诚度。
数据分析知识：如何利用数据分析进行客户分群分析
数据分析知识：如何利用数据分析进行客户分群分析客户分群分析是通过对客户的数据进行综合分析，将客户划分成不同的群体。
这有助于企业更好地了解客户需求、行为和特征，并针对不同的客户群体制定相应的营销策略，从而提高营销效率和客户满意度。
数据分析是客户分群分析的关键工具，下面我们将介绍如何利用数据分析进行客户分群分析。
一、数据收集首先，进行客户分群分析的第一步是数据收集。
企业需要收集客户的各种数据，包括但不限于购买行为、消费习惯、地理位置、年龄、性别、职业、兴趣爱好等。
这些数据可以通过企业的销售系统、客户关系管理系统、调研问卷、社交媒体等渠道收集。
二、数据清洗与整理收集到的数据可能会包含大量的噪声和异常值，需要进行数据清洗和整理，以保证数据的准确性和完整性。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
数据整理包括对数据进行格式化处理、数据字段归一化等。
只有经过数据清洗和整理，才能得到高质量的数据，为后续的分群分析奠定基础。
三、特征选择在数据分析之前，需要对客户数据进行特征选择，确定用于分群分析的特征变量。
选择的特征变量应该具有区分度，即能够区分不同客户群体的特征。
通常情况下，可以选择一些与客户行为和特征相关的变量，如购买频次、消费金额、地理位置等。
四、数据分析技术在客户分群分析中，可以利用多种数据分析技术，如聚类分析、决策树分析、关联规则分析、因子分析等。
一般来说，聚类分析是最常用的客户分群分析技术之一。
聚类分析可以将客户划分成若干个不同的群体，使得同一群体内的客户相似度较高，不同群体的客户相似度较低。
五、模型建立与评估在进行客户分群分析时，需要建立合适的分群模型。
可以尝试不同的聚类算法和参数组合，通过评价指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）来评估模型的效果。
在构建好模型之后，需要对模型进行验证和优化，以确保模型的准确性和稳定性。
六、分群结果解释得到客户分群结果之后，需要对结果进行解释。
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分RFM模型分析与客户细分是一种常见的数据挖掘应用案例，用于帮助企业理解其客户群体、挖掘潜在商机以及制定有效的市场推广策略。
RFM模型通过对客户最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）以及购买金额（Monetary）进行分析，将客户分成不同的细分群组，以便企业可以有针对性地开展营销活动。
首先，我们来看看如何通过RFM模型分析对客户进行细分。
1. Recency（最近一次购买时间）：根据客户最近一次购买时间的间隔，可以将客户分为活跃客户、不活跃客户以及休眠客户等不同群组。
活跃客户是指最近购买时间间隔较短的客户，他们对于企业来说非常有价值，因为他们可能是经常下单的忠实客户，或者是对新产品感兴趣的潜在客户。
不活跃客户是指最近购买时间间隔较长的客户，他们的购买意愿降低，可能需要通过一些特殊的优惠措施来刺激其再次购买。
休眠客户是指最近购买时间间隔很长的客户，他们已经很久没有购买了，通常需要采取一些激励举措才能重新激活他们的购买兴趣。
3. Monetary（购买金额）：根据客户的购买金额，可以将客户分为高价值客户、中等价值客户以及低价值客户等不同群组。
高价值客户是指购买金额较大的客户，他们对于企业来说非常有价值，可以为企业带来较高的利润。
中等价值客户是指购买金额适中的客户，他们对于企业来说也是重要的资产，可以通过特殊的优惠措施来提升他们的购买金额。
低价值客户是指购买金额较小的客户，他们通常需要通过一些激励措施来提高其购买金额。
通过对客户的Recency、Frequency和Monetary进行综合分析，可以将客户分为不同的细分群组，例如：1.VIP客户群：最近购买时间较短、购买频率较高、购买金额较大的客户，是企业最重要的客户群体。
企业可以通过特殊的服务和优惠措施来保持他们的忠诚度，并提高他们的购买额。
3.潜力客户群：最近购买时间较短、购买频率较低、购买金额较大的客户，虽然购买频率较低，但购买金额较高，有很大的潜在商机。
统计师如何进行数据分析的客户分析
统计师如何进行数据分析的客户分析数据分析在统计学领域中扮演着重要的角色，而统计师对于数据分析的客户分析尤为重要。
客户分析是统计师在进行数据分析时必不可少的环节，它能够帮助统计师了解客户的需求、偏好和行为，进而为客户提供针对性的解决方案。
本文将介绍统计师进行客户分析的重要步骤和运用的方法。
一、确定客户分析目标在进行客户分析之前，统计师需要明确自己的分析目标。
分析目标可以是了解客户的购买习惯、消费能力、兴趣偏好等，也可以是预测客户流失率、客户终身价值等。
通过设定明确的目标，统计师能够更加高效地进行客户分析，并得出有针对性的结果。
二、收集客户数据为了进行客户分析，统计师需要收集大量的客户数据。
客户数据可以来源于市场调研、销售系统、客户关系管理系统等。
这些数据包括客户的个人信息、购买记录、互动行为等。
收集到的数据应该是有效、全面且准确的，以确保客户分析的可靠性。
三、数据清洗与整理在收集到客户数据后，统计师需要进行数据的清洗与整理工作。
数据清洗包括去除重复数据、修正错误数据、填补缺失数据等。
数据整理则是将数据按照一定的格式和结构进行组织，以便后续的分析。
数据清洗和整理的过程需要仔细、严谨地进行，以确保数据的质量和准确性。
四、分析客户需求分析客户需求是客户分析的重要一环。
统计师可以通过对客户数据的分析，了解客户对特定产品或服务的需求程度。
常用的客户需求分析方法包括数据挖掘、调查问卷、用户访谈等。
通过深入了解客户需求，统计师能够为客户提供更加个性化和精准的解决方案。
五、细分客户群体客户分析后的数据可以帮助统计师将客户进行细分。
细分客户群体有助于统计师了解不同客户群体的行为和特征，并根据不同群体的需求提供定制化的服务和产品。
常见的客户细分方法包括基于地理位置、购买偏好、消费能力等方面的细分。
细分后的客户群体可以为统计师进一步提供深入的分析基础和策略依据。
六、预测客户行为客户分析的另一个重要目标是预测客户的行为。
数据分析知识：如何利用数据分析进行客户分群分析
数据分析知识：如何利用数据分析进行客户分群分析客户分群分析是将客户按照某些特征或行为进行分类，旨在发现不同群体之间的差异和相似之处。
这有助于企业更好地了解客户需求，制定更有效的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
在数据分析中，我们可以利用各种方法对客户进行分群，包括基于行为、偏好、消费行为、地理位置等方面的分析。
本文将详细介绍如何利用数据分析进行客户分群分析的过程和方法。
第一步：数据收集和整合进行客户分群分析的第一步是数据收集和整合。
企业需要收集客户相关的数据，包括个人信息、消费行为、偏好、购买记录、使用数据等。
这些数据可以来自企业内部的销售系统、客户关系管理系统（CRM）、网站分析工具，也可以通过外部渠道如市场调研、社交媒体等收集。
在收集数据的过程中，需要确保数据的准确性和完整性，同时也需要保护客户隐私信息，遵守相关法律法规。
在数据收集完成后，需要对数据进行整合和清洗，将不同数据源的数据整合到一起，并清理掉错误或缺失的数据。
还需要对数据进行处理和转换，以便后续的分析工作。
例如，可以将客户的交易数据转化为消费频率、购买金额、购买品类等指标。
第二步：变量选择和加工在进行客户分群分析时，需要选择合适的客户变量进行分析。
这些客户变量可以包括客户的个人特征（如年龄、性别、职业等）、消费行为（如购买频率、购买金额、购买品类等）、交易历史、网站访问记录等。
选择合适的客户变量是进行分群分析的关键，选取合适的变量可以更好地捕捉到不同客户群体之间的差异。
在选择了客户变量之后，需要对这些变量进行加工和处理，以便后续的分析。
这包括对变量进行标准化、归一化、缺失值处理等。
标准化和归一化可以将不同尺度的变量统一到同一尺度上，缺失值处理可以通过均值填补、删除等方式处理。
第三步：分群模型选择选择合适的分群模型是进行客户分群分析的关键。
常用的分群模型包括基于距离的聚类分析、基于密度的聚类分析、基于层次的聚类分析、基于模型的聚类分析等。
目标客户群体分析方案
目标客户群体分析方案1. 引言在市场竞争日益激烈的今天，对于企业来说，了解并准确定位目标客户群体是非常重要的，这可以帮助企业更好地制定营销策略，提高客户满意度和市场份额。
本文将介绍一种目标客户群体分析的方案，帮助企业准确定位并满足客户需求。
2. 方法2.1. 数据收集为了进行目标客户群体分析，我们需要收集相关的市场和客户数据。
数据收集可以通过以下方式进行： - 统计数据：收集市场研究机构、行业协会或政府机构发布的统计数据，了解行业整体情况和趋势。
- 调查问卷：设计并发送问卷给现有客户群体，了解他们的特征、需求和满意度。
- 客户数据：收集客户的基本信息、购买历史、行为数据等，这可以通过企业内部的CRM系统或客户数据库获得。
2.2. 数据分析收集到的数据需要进行分析，以帮助企业发现目标客户群体的特征和需求，并制定相应的营销策略。
以下是一些常用的数据分析方法： - 分类分析：将客户按照不同的维度（如年龄、性别、地理位置等）进行分类，以了解不同客户群体的特征和喜好。
- 聚类分析：将客户按照购买行为或偏好等进行聚类，以发现具有相似特征的目标客户群体。
- 回归分析：通过分析客户特征与其购买行为之间的关系，预测其他客户的购买行为。
- 数据可视化：利用图表、图形等方式呈现分析结果，更直观地了解目标客户群体的特征和趋势。
3. 目标客户群体的细分在数据分析的基础上，可以根据客户群体的不同特征和需求进行细分，以便更好地满足其需求。
以下是一些常见的目标客户群体细分方法： - 地理细分：根据客户所在的地理位置进行细分，例如城市、州或国家等，以适应不同地区的市场需求。
- 人口统计细分：根据客户的年龄、性别、收入、职业等人口统计特征进行细分，以满足不同人群的需求。
- 行为细分：根据客户的购买行为、品牌偏好、生活方式等进行细分，以更好地定位目标客户群体。
- 忠诚度细分：根据客户对企业的忠诚度进行细分，以便更好地进行客户维护和营销推广。
客户群体分析：了解目标客户
客户群体分析：了解目标客户一、引言在当今竞争激烈的市场环境中，了解目标客户的需求和特点对于企业制定营销策略、产品定位以及服务提供至关重要。
本文将从人口统计、消费习惯、社会心理等多个角度，深入分析目标客户的特点和趋势，为企业提供有针对性的市场营销建议。
二、人口统计特征1. 年龄结构：目标客户主要集中在25-45岁之间的成年人群体，这一年龄段的人群通常处于事业发展、家庭生活等多重压力下，需要各种生活服务和消费品。
2. 地域分布：目标客户广泛分布于一、二线城市及周边发达地区，也包括一些具有消费潜力的三、四线城市。
3. 收入水平：目标客户普遍具有较高的职业收入，或者是双职工家庭，有一定的消费能力和购买意愿。
三、消费习惯特征1. 品牌偏好：目标客户对品质和服务要求较高，更倾向于选择知名品牌和高端产品，追求品味和生活品质。
2. 线上消费：目标客户具有一定的互联网和移动支付使用习惯，更愿意通过电子商务平台购买商品和享受服务。
3. 健康意识：目标客户越来越重视健康生活方式，愿意购买健康食品、健身器材、以及健康管理等相关产品和服务。
四、社会心理特征1. 社交需求：目标客户注重社交和人际关系，喜欢参加社交活动、旅游度假等，对于社交软件、休闲娱乐产品有一定需求。
2. 个性化定制：目标客户渴望个性化定制的产品和服务，追求与众不同的生活方式和消费体验，对于差异化、定制化产品有较高兴趣。
3. 自我实现：目标客户追求自我实现和价值认同，希望通过消费表达个性和追求生活品质，愿意接受有价值观念的产品和服务。
五、目标客户趋势展望1. 数字化需求增长：随着互联网的普及和技术的发展，目标客户对数字化产品和服务的需求将进一步增长，如在线教育、数字健康管理等。
2. 绿色消费意识：目标客户对环保、可持续发展的关注度提高，对绿色产品和绿色生活方式的需求将逐渐增加。
3. 全球化消费：目标客户对国际化和全球化消费趋势感兴趣，愿意接受来自世界各地的产品和服务，对跨境电商和海外购物有需求。
用户群体分析方法
用户群体分析方法随着互联网的快速发展，用户群体分析方法成为了企业和市场研究者关注的焦点。
通过深入了解用户群体的特征和需求，企业可以更好地制定营销策略，提高产品的市场竞争力。
本文将介绍几种常见的用户群体分析方法，帮助读者更好地了解用户群体分析的重要性和应用。
一、定性研究法定性研究法是一种通过深入访谈、观察和小组讨论等方式，了解用户行为和态度的方法。
通过与用户直接交流，研究者可以深入了解用户的需求、喜好和行为特点。
定性研究法适用于深入挖掘用户需求的场景，但由于样本数量较小，结果的普遍性有限。
二、定量研究法定量研究法是一种通过问卷调查、统计分析等方式，收集大量数据并进行量化分析的方法。
通过大规模的样本调查，研究者可以获得更广泛的用户数据，并进行统计分析，揭示用户群体的特征和趋势。
定量研究法适用于对用户行为进行整体分析和比较的场景，但由于数据量较大，可能忽略了一些细节问题。
三、社会化媒体分析法社会化媒体分析法是一种通过分析用户在社交媒体平台上的行为和言论，了解用户需求和态度的方法。
通过监测用户在社交媒体上的评论、点赞和分享等行为，研究者可以了解用户对产品或品牌的看法和评价。
社会化媒体分析法适用于快速获取用户反馈和舆情信息的场景，但由于数据来源的广泛性和复杂性，分析结果需要谨慎解读。
四、数据挖掘方法数据挖掘方法是一种通过分析大数据集合中的模式和趋势，发现用户群体特征和行为规律的方法。
通过运用机器学习和统计分析等技术，研究者可以从海量数据中提取有用的信息，并进行预测和分类。
数据挖掘方法适用于处理大规模和复杂的数据，但需要专业的数据科学家和工具支持。
五、用户画像方法用户画像方法是一种通过整合用户行为数据、社会属性和心理特征等信息，构建用户形象和特征的方法。
通过对用户数据的整合和分析，研究者可以得到用户的关键特征和行为模式，从而更好地了解用户群体。
用户画像方法适用于综合分析用户需求和行为的场景，但需要充分保护用户隐私和数据安全。
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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。
这些数据信息中，最重要的是“买家购买分析”和“买家信息分析”。
从淘宝指数中我们可以看到，搅拌/料理机类目覆盖了89.84%的市场，而在数据魔方中，看到商品成交单价在69~~80 元和89~99元之间的买家数比较多，所以这些买家才是搅拌机卖家需要重点维护的价值客户。
商家困惑全解析
困惑1：“最高商品成交价格”为69~80元和“最高客户客单价”89~99元非常接近，见下图：
这说明购买“搅拌机”的客户同时购买其他关联宝贝的比例不高。
大部分客户一次只购买一台“搅拌机”。
这也说明目前这个类目下的商家关联销售的效果并不理想。
困惑2：知道客户购买的次数，才好分析对老顾客的营销力度。
打开数据魔方买家购买分析，客户购买2次占3.06%以上，说明二次购买率很小，购买1次的客户96.14%占了客户群的绝对大多数。
这说明在这个类目下，商家的老客户营销效果也不佳。
从上面的分析中，可以看到目前电器类商家遇到的困惑问题，关联商品推广困难，老客户营销效果差。
那卖家怎么才能突破这些问题呢？
细分数据看准客户
这时就需要把店铺购买客户的价值牢牢抓住，进行深度挖掘现有数据，进一步分析客户的需求热点。
那如何细分这些数据来提升客户的价值度呢？
传统企业特别注重地域营销的重要性，其实卖家也要重视。
打开数据魔方，查看“搅拌机”类目下的“买家信息分析”页面：
从买家地域分布中看到省份主要集中在广东、江苏、上海、北京、浙江。
这样，我们在直通车等付费推广策略中，就可以重点地域进行有集中优势推广。
相应地，这些地区的客户对于店铺来说价值比较大，而排在末尾的青海、宁夏等地，卖家可以减少其推广及客户维系力度。
搅拌机购买使用客户，比较偏向厨房主妇，我们从数据魔方中，可以查看到，女性购买搅拌机的比例要大于男性。
所以不难发现，针对“搅拌机”这个类目，性别差异在客户价值的细分中以女性为主。
再看消费能力，可以大致分为低、偏低、中等、偏高、高这5个层级。
查看淘宝指数不难发现，在最近七天的成交指数中，消费能力中等的占59.5%，消费能力偏高的层次占21.6%,排名第二。
通过以上分析，消费能力中等客户价值度高，根据这个数据就可以轻松确定店铺主推商品的定价区间。
买家等级主要是对买家淘宝购物的历史笔数来划分的，这样可以帮助卖家了解客户和客服之间可能的关系的内容范围。
买家等级划分为新手、初级、中级、资深级、骨灰级5个等级，通过淘宝指数可以得到以下数
据：
虽然搅拌机主要集中在消费能力中和偏高的客户，但是基本都是新手和初级买家，买家信用基本在1~5个心，对淘宝购买经验和次数都有限。
也就是说，新手和初级买家是搅拌机的忠实客户，他们的价值度需要深挖。
针对以上数据，店铺需要提前做好购物流程的详细介绍说明。
同时，卖家要关注到买家的身份信息，因为不同的身份对商品和服务的要求是不同的，比如学生，对包装的要求就会相对不高，更在意实用；工作后的白领对选择快递、包装、材质要求就相对比较高。
这里我们可以通过购买后的地址或年龄段来分析。
对于卖家，根据自己的商品适合年龄段和不同工作场景，来分析适合哪些身份的客户购买。
同时也可以通过不同的年龄段去分析客户的身份，那如何查询客户群体的年龄
呢？
如上图，在数据魔方中，通过买家分析页面，可以查看到客户的年龄分布。
25~29岁占3 2.85%的比例最大，30~34岁占比为26.38%，这样我们就可以分析出，已工作白领为主要
客户群体，这部分的客户群对店铺来说价值最大，也就是说，针对这部分客户可以进行重点的营销活动，例如进行家庭主妇、白领专场的促销活动等。
通过上面6个维度的数据分析，可以做出一张“搅拌机客户群肖像表”。
通过客户群肖像表，可以发现，沿海大中城市的女性白领新手买家是搅拌机卖家的最大价值客户，卖家就可以有针对性地设计出一套店铺运营营销方案，那如何细化选品和推广方案中的关键数据？看“搅拌机的客户群肖像表”中的数据，再加上淘宝指数分析，卖家可以获取目前淘宝海量的交易数据中最佳的“宝贝属性组合、销量趋势、热销指数、人群倾向、人群均价”5项数据数据参考。
打开淘宝指数的市场细分，可以使用左侧的人群筛选器，在人群筛选器中输入“搅拌机的客户群肖像表”，选择定位的人群，然后就可以查看到相关品牌、相关商品、相关属性的数据。
通过“搅拌机的客户群肖像表”获取相关品牌、相关商品、相关属性的如此准确的交易信息，卖家在选品或新品推广策划方案时自然会有更清晰的目标。
在运营的过程中，卖家需要不断完善相应的运营方案，比如细分的客户群体中，购买能力到底是多少？反过来，通过客户的购买交易记录，客户访问路径等数据，卖家该考虑如何调整店铺产品的品类营销，来满足目标客户群的个性需求。