說到網店大數據，雖然很多中小賣家希望能借助大數據幫到網店經營，但是卻不知道該如何下手去利用好大數據。想要獲取大數據不難，因為無論是淘寶還是通過免費的商城系統都會有相應的數據分析，以便中小賣家在做經營決策時有依可據。具體小編來和你分享一下該如何著手借助大數據?

　　對于許多網店經營中小賣家而言，大數據對于他們不僅深感遙遠而且深感無奈。

　　或許許多中小賣家并不清楚，在淘寶作為一名高級數據分析家，必須具備以下幾種能力：

　　1、對淘寶用戶數據進行挖掘分析，挖掘用戶行為特征;

　　2、深入研究某一方面用戶行為特征，支持業務部門的數據化運營;

　　3、對消費者線上、線下消費行為，無線應用行為進行分析、探索;

　　4、對物流、供應鏈業務進行行業研究、分析、建模;

　　5、深入研究業務問題，輸出基于挖掘技術解決方案;驅動物流、O2O、無線等業務的發展。

　　他們必須通過上述能力有效地完成至少以下三項日常工作：

　　1、對多種數據源進行深度診斷性組合分析、挖掘、深度分析和建模;

　　2、通過專題分析，對業務問題進行深入分析，能對關鍵分析思路進行產品化提供相關建議;

　　3、通過對線下、線上業務進行研究和分析，形成O2O的業務方案，并推動業務部門的數據化運營。

　　一、從消費者心理數據導入網店營銷數據臺帳體系中

　　數據作為淘寶商業平臺的體系支撐，對網店經營者同樣非常重要，那么中小賣家又應該從何尋找數據突破口呢?

　　首先中小賣家可以根據進入網店消費者的不同消費行為，將消費者進行不同類別的劃分，根據【消費者十大心理學】的劃分，我們可以按消費者的消費行為將消費者劃分為以下十大類別：1、面子心理;2、從眾心理;3、權威心理;4、占便宜心理;5、朝三暮四心理;6、價位心理;7、炫耀心理;8、草根心理;9、攀比心理;10、懶人心理。

　　二、將不同消費者的消費行為數據導入網店營銷策略之中

　　說到數據導入，在此特別需要向各位中小賣家強調一點的是：希望各位賣家不要將數據與經營分離，就像不要將經營與生活消費行為完全割裂一樣。正如我們從上面的十種消費心理的劃分一樣。只要我們仔細體會，就一定會發現其實其中每一種消費心理，我們都能夠在生活中找到發生在身邊的每一種場景。如果說性格決定行為，行為影響生活，生活離不開消費，消費卻能體現性格。因此，各位中小賣家，當你們實力有限，無力大數據經營時，不妨可以從身邊的消費行為入手，對進入自己網店的消費者消費行為進行充分的分析，同時再從淘寶同行或是平臺系統的公開數據中，找到可以用于網店經營的消費心理數據，形成有利于自己網店經營決策的基礎。

　　【案例分享】

　　網店數據營銷你有哪些精彩案例分享?如分享你知道嗎?在此，我們例舉一家網店營銷數據案例與大家一起分享：

　　店鋪信息：

　　經營類目：品牌中高檔女裝

　　目標人群：30~40歲職場白領、時尚達人、小資女等

　　設計工藝：絲繡加數碼工藝，面料以真絲、蕾絲、精紡為主打

　　設計款式：以簡潔、明快、個性、時尚、大膽用色，對比度強，立體剪裁，體現女性崇尚、個性、自

　　由、悶騷、國際歐范

　　價格區間：380~3800元

　　網店經營相關數據分析：

　　1、網店單色且色澤艷麗的服裝訂單往往來自于38-45歲的女性;消費者往往分布于北京、上海、深圳、大連等城市;

　　2、28-35歲年齡段女性占網店消費者比例的67%;35-45歲年齡段女性占網店消費者比例15%;此兩年齡段消費者消費金額平均在1500-3500元/月;

　　3、28-45歲月年齡段城市女性為網店品牌女裝的主流用戶。在70%的女性用戶中，有35%的女性是網店忠實的回頭客，這部分客戶基本可劃分為：價位心理;炫耀心理;攀比心理的回頭客;15%的女性用戶處于權威心理和懶人心理用戶。

　　網店數據分析結論：

　　1、網店品牌女裝產品設計單色系女裝比例是花色系女裝數量的2倍;

　　2、品牌女裝價格定位保持在380-3800之間，且380-1800價位的女裝應該占到45%;2000-3800價位的女裝只占16%;

　　3、品牌女裝多以套裝為主，方便城市白領，輕松選擇日常商務著裝。同時提供必要的與女裝搭配的鞋和裝飾品。

　　總結：圍繞數據帶來的煩惱與風險往往也是許多中小賣家無從借助數據指標，實現網店經營突破和提高網店經營效率，防范網店經營業績下滑的經營瓶頸。而通過淘寶或免費的商城系統的大數據，往往對中小賣家是一把利劍，具體如何與客戶營銷更好的整合，是需要運營者深入思考。