淘宝数据分析:利用数据细分目标客户群

合集下载

【淘宝】淘宝运营数据分析

【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

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

(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

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

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

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

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.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。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

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。

相关文档
最新文档