接下來我會用壹些具體的例子來說明如何通過數據分析找到目標消費者。
總結為三點:
首先，從購買時間、商品、數量、付款金額等行為數據來評估客戶的價值。
其次，分析消費者的性別、年齡、地域分布。
最後，看消費者愛好，分析其相關收藏和購買信息。
傳統的通過線下渠道獲取消費者信息的方式，壹般是從數據公司購買數據，或者委托調研公司進行細致漫長的用戶調研後得出報告。在電商模式下，可以以較低的成本獲取海量的交易數據，從購買時間、商品、數量、支付金額等行為數據來評估客戶的價值。
1，用數據分析用戶的行為習慣。還是那句話，拿數據來分析，是在揣測用戶的心理和壹些習慣。最真實的是讓用戶告訴妳他們需要什麽。這些都可以通過投票調查和問題提交來實現。當然，不可避免的要用數據整合分析，然後讓AT權衡利弊來喚醒用戶體驗，完善壹些基本的產品定位和活動。
設備制造負責人認為，網站數據分析應該在兩個層面:壹是網站數據分析是針對產品的。圍繞產品如何工作進行閉合路徑分析。得出產品點擊是否流暢，功能顯示是否完善的結論。第二，研究客戶拜訪的重點，挖掘客戶的潛在需求。如果是以交易為主的電商網站，就要研究如何高效促成交易，能否有聯合訂單。
2.顧客購買行為分析
當用戶在電子商務網站上進行購買時，他們從潛在客戶變成了網站的價值客戶。壹般電商網站都會將用戶的交易信息保存在自己的數據庫中，包括購買時間、購買的商品、購買數量、付款金額等信息。因此，對於這些用戶，我們可以根據網站的運營數據來分析他們的交易文本，以估計每個用戶的價值以及為每個用戶擴大營銷的可能性。