和传统的商务相比，电商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。这对于准确地寻找到产品的目标消费人群，是很有帮助的。
数据对于电商企业来说，其重要性是不言而喻的。通过一系列的消费群体数据分析，我们可以直观地看到用户的消费习惯、消费能力等等，从而进行准确的定位，为我们的产品寻找到目标消费人群。
数据分析一般用来解析消费者的心理和习惯，从而利于电商调整自身的营销策略。
1、利用数据分析用户的行为习惯
再次说，得到数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯，最真实的是让用户告诉你，需要什么，这些可以利用投票调查及问题提交等来实现，当然利用数据整合分析也是必然的，然后做出来AT来权衡利弊来对用户体验惊醒改善，和一些基本的产品定位及活动。
装备制造负责人认为，网站数据分析应该两个层次：第一，网站数据分析，是针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美。第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单
2、客户的购买行为分析
当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户，电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销的可能性。
客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。
接下来，我将用一些具体的例子来阐述如何通过数据分析寻找目标消费人群。
总结为三点：
首先，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。
其次，分析消费者的性别、年龄、地域分布
最后，看消费的爱好，分析他们的关联收藏、购买信息。
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，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。
先举一个面膜的实际案例：
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。
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。
以iPhone4s和SamsungGalaxy3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。
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。
在电商的运营中，分析消费人群的相关数据，最终的目的还是提高成交率和转化率。作为商家，我们要做的也就是准确地把握用户的需求，尽量满足他们。这一点要求我们需要重视数据分析的重要性。
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