如果學會如何挖掘和分析數據，從產品到用戶到營銷整個流程就可以變得更加的精準、全面。數據對電子商務的價值是不言而喻的。賣家可以來學學怎么用數據化的分析，去細分定位你的目標客戶群。

和傳統的商務相比，電子商務能夠采集和分析數據，如果學會如何挖掘和分析數據，從產品到用戶到營銷整個流程就可以變得更加的精準、全面。數據對電子商務的價值是不言而喻的。如果你還在依靠傳統的經驗判斷來開展營銷的話，你真的out了。

CRM中的數據挖掘就是利用數據挖掘理論和技術創建描述和預測客戶行為的模型，優化CRM流程，實現企業有效的客戶關系管理。具體來說，數據挖掘在電子商務CRM中的應用主要體現在以下幾方面：

1.客戶價值分析。通過分析客戶對企業業務所構成的貢獻，并結合投入產出進行分析，計算客戶對企業的價值度，然后根據價值度的大小，用分類或聚類的方法來劃分客戶群，以便對客戶實施有差異的服務。

2.產品客戶價值分析。分析客戶對某種產品業務量的貢獻，使用的方法與客戶價值分析基本相同。通過對產品客戶價值分析，不僅有利于該產品的經營管理者有區別地做好客戶服務，而且可以為該產品的營銷提供相對準確的目標客戶群。

3.客戶保持。采用聚類(分類)和關聯分析技術，可將客戶群分為5類：高價值穩定的客戶群、高價值易流失的客戶群、低價值穩定的客戶群、低價值易流失的客戶群、沒有價值的客戶群。

下面我們講講數據化解析電商目標客戶群方法實戰：

用戶產生購買行為后，就從潛在客戶變成了價值客戶，而數據解析客戶的意義也就在于從購買時間、商品、數量、支付金額等行為數據評價客戶的價值，這是有一定成交量的賣家的進階式數據分析方法。

傳統線下渠道獲取消費者信息的方式一般是通過向數據公司購買數據，或者委托調研公司經過周密漫長的用戶調研得出一份報告。而電商模式下，我們可以用更小成本獲取海量交易數據，進而分析消費者特征，定位目標消費人群。

魔方的大量數據都是源自成交，可以幫助商家理解消費行為。舉一個實際的案例：我們來查看“面膜”類目的成交數據，包括標價分布和客單價分布之間的對比。一個月內，面膜的成交商品標價分布最多區間是5.5-7元，而成交人數的客單價(消費者累計購買金額)分布最多的區間是58~67，就可算出平均一個用戶會購買的面膜數量為：10片。

繼續查看消費者的購買頻次分布：在該時段內購買一次的消費者數量占8成，我們可得出大致的結論：一般購買面膜的消費者通常在一個月內購買一次，并且購買一次的面膜片數大概是10片，搭配銷售、組合銷售時推出10片裝優惠套裝，或者關聯其他不同類的面膜，就最符合消費者購物特性。大多數消費者在網上一次購買的片數是10片，只要套裝組合不偏離太多，消費者潛意識就更容易接受賣家的商品。

而實際的抽樣采訪結論是：一般的女性消費者一月內的面膜使用量約為4~8片。

再來看下買家來訪時間：不同類目的來訪和購買時間還是有明顯差異的，針對面膜類目買家的來訪時間，就可以做出對應的限時打折或者定向促銷，甚至可據此安排上下架時間。

面膜類目買家的來訪高峰時段是下午14:00~15:00，次高來訪時段是上午10:00~11:00，成交高峰時段方面，第一成交高峰是上午10：00~11:00，第二位的時段是下午14:00~15:00，來訪和成交的時段并不是一一對應。

我們更換一個類目查看，比如住宅家具行業的餐桌子類，可以看到來訪和成交的時段都在深夜。揣測消費者的購買常理就可以得到答案，那就是一般大件物品購買都以家庭為單位，不是下單者一人做出決策，所以掌握不同類目消費者的購物習慣，調整推廣時段，對提升整個網店的轉化率有很好的效果。

消費者數據其他的重要維度，是性別、年齡、地域分布，決定了消費群體的人口統計屬性。在數據魔方里我們不僅可以查看某行業的人口統計數據，還可以查看某個具體品牌、產品以及屬性下商品的消費者數據。以iPhone 4s和Samsung Galaxy 3為例：三星的男性比例比蘋果高；蘋果的主力購買人群是18-24歲，和三星的25歲以上的人群相比更年輕；江浙滬和珠三角地區對蘋果的鐘愛度更高。

而偏愛三星的人群更多分布在北方和西南等地區的城市，地域的差異性也是非常大的。

賣家想要更多的挖掘人群細分數據，可以關注魔方團隊產出的免費數據產品“淘寶指數”(shu.taobao.com)。這個產品公布的一些數據可以簡單分析出淘寶買家的人群細分，告訴賣家消費者都是誰，喜歡什么。

我們搜索“愛情公寓”這個前段時間比較熱門的網絡詞語，可以看到以下數據：

首先是該詞搜索和成交的消費人群層級處于中等，因為愛情公寓這個關鍵詞下的很多商品都是電視劇《愛情公寓》演員的同款服飾，而且是夏季服飾，所以這部分商品本身客單價就不高，消費也偏向中等消費能力的人。

買家等級和人群身份中，新手和初級買家較多，白領和學生占比較大，這個數據印證了上圖的中等水平消費能力。

指數還提供了一些消費者的星座分布數據，該數據用于直接分析的可能性不大，但可以從這里挖掘一些數據的趣味性。

最后我們看消費的愛好，其實這部分數據就是通過該消費者的關聯收藏、購買的信息多維度定義消費者的興趣點。通過打標簽，幫助賣家更好的理解消費者形象。比如搜“愛情公寓”一詞的人是愛美女生(會買很多女裝、女鞋等類目)；同時她是寵物一族(購買過寵物用品)等等。

如果你覺得這些數據還不夠具體，不能落地到某個具體的寶貝和品牌的話，你可以查看“相關品牌”和“相關商品”，這些都能讓你更進一步了解這群消費者的興趣點。

可以查看到關聯品牌下的相關寶貝，每個寶貝點進即可查看在淘寶上的鏈接。

除了上面說到的通過數據去做消費者研究以外，一些店鋪、寶貝的圖片頁面展示也是需要仔細研究的。數據分析最終要落地到提高成交轉化，所以對于網店而言，裝修風格就是一種銷售的語言，在你定位清楚你的目標人群是誰的時候，你需要知道他們喜歡什么風格，然后找到最適合你的消費者的視覺系，這樣子你所做的一切工作才會落地到轉化。

簡單舉例來說明，如何挖掘消費需求，做好轉化提升。來看日本優衣庫官網的一張宣傳圖片。

簡單的看這張圖，我們并不能看出明顯的營銷感覺，而商家大膽地將寶貝信息藏在每張圖片的最下方。醒目的展示則是一個個人的職業形象。

優衣庫清楚自己的人群定位和消費心理特征，它的主要目標人群就是上班白領，而這部分人群對價格優惠不太敏感，另外商品信息也不想表達品質感。所以如果優衣庫的廣告單純的跟其他品牌比拼品質、比價格，就不符合它自身的品牌定位。

那么消費者最關心的是什么？是品牌文化的內心認同，直到慢慢追隨該品牌成為忠實客戶。這個圖就很巧妙地運用了對比衣服帶給人精神狀態的方式表達品牌理念：人們沒穿優衣庫之前是比較正統的上班族，表情嚴肅，當這群人穿上優衣庫之后，身體和神情都很輕松。這就是這個品牌對他的消費者說的話：買我的衣服可以改變你上班時沉悶的狀態，讓你更加自信。一旦消費者心理接受了你的營銷，商品就離成交不遠了。

互聯網時代，做電商除了要熟知規則和數據分析外，最終落地還是寶貝陳列和描述。淘寶這么多消費者當中，女性居多，而女性多數是視覺系動物，如何引導她去對你的商品感興趣，除了強大的品牌背書以外，做好消費者研究，做好營銷傳播都是非常非常重要的。