如何通过网店大数据来进行客户营销?

说到网店大数据，虽然很多中小卖家希望能借助大数据帮到网店经营，但是却不知道该如何下手去利用好大数据。想要获取大数据不难，因为无论是淘宝还是通过免费的商城系统都会有相应的数据分析，以便中小卖家在做经营决策时有依可据。具体小编来和你分享一下该如何着手借助大数据

对于许多网店经营中小卖家而言，大数据对于他们不仅深感遥远而且深感无奈。

或许许多中小卖家并不清楚，在淘宝作为一名高级数据分析家，必须具备以下几种能力：

1、对淘宝用户数据进行挖掘分析，挖掘用户行为特征;

2、深入研究某一方面用户行为特征，支持业务部门的数据化运营;

3、对消费者线上、线下消费行为，无线应用行为进行分析、探索;

4、对物流、供应链业务进行行业研究、分析、建模;

5、深入研究业务问题，输出基于挖掘技术解决方案;驱动物流、O2O、无线等业务的发展。

他们必须通过上述能力有效地完成至少以下三项日常工作：

1、对多种数据源进行深度诊断性组合分析、挖掘、深度分析和建模;

2、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，能对关键分析思路进行产品化提供相关建议;

3、通过对线下、线上业务进行研究和分析，形成O2O的业务方案，并推动业务部门的数据化运营。

一、从消费者心理数据导入网店营销数据台帐体系中

数据作为淘宝商业平台的体系支撑，对网店经营者同样非常重要，那么中小卖家又应该从何寻找数据突破口呢

首先中小卖家可以根据进入网店消费者的不同消费行为，将消费者进行不同类别的划分，根据【消费者十大心理学】的划分，我们可以按消费者的消费行为将消费者划分为以下十大类别：1、面子心理;2、从众心理;3、权威心理;4、占便宜心理;5、朝三暮四心理;6、价位心理;7、炫耀心理;8、草根心理;9、攀比心理;10、懒人心理。

二、将不同消费者的消费行为数据导入网店营销策略之中

说到数据导入，在此特别需要向各位中小卖家强调一点的是：希望各位卖家不要将数据与经营分离，就像不要将经营与生活消费行为完全割裂一样。正如我们从上面的十种消费心理的划分一样。只要我们仔细体会，就一定会发现其实其中每一种消费心理，我们都能够在生活中找到发生在身边的每一种场景。如果说性格决定行为，行为影响生活，生活离不开消费，消费却能体现性格。因此，各位中小卖家，当你们实力有限，无力大数据经营时，不妨可以从身边的消费行为入手，对进入自己网店的消费者消费行为进行充分的分析，同时再从淘宝同行或是平台系统的公开数据中，找到可以用于网店经营的消费心理数据，形成有利于自己网店经营决策的基础。

【案例分享】

网店数据营销你有哪些精彩案例分享如分享你知道吗在此，我们例举一家网店营销数据案例与大家一起分享：

店铺信息：

经营类目：品牌中高档女装

目标人群：30~40岁职场白领、时尚达人、小资女等

设计工艺：丝绣加数码工艺，面料以真丝、蕾丝、精纺为主打

设计款式：以简洁、明快、个性、时尚、大胆用色，对比度强，立体剪裁，体现女性崇尚、个性、自

由、闷骚、国际欧范

价格区间：380~3800元

网店经营相关数据分析：

1、网店单色且色泽艳丽的服装订单往往来自于38-45岁的女性;消费者往往分布于北京、上海、深圳、大连等城市;

2、28-35岁年龄段女性占网店消费者比例的67%;35-45岁年龄段女性占网店消费者比例15%;此两年龄段消费者消费金额平均在1500-3500元/月;

3、28-45岁月年龄段城市女性为网店品牌女装的主流用户。在70%的女性用户中，有35%的女性是网店忠实的回头客，这部分客户基本可划分为：价位心理;炫耀心理;攀比心理的回头客;15%的女性用户处于权威心理和懒人心理用户。

网店数据分析结论：

1、网店品牌女装产品设计单色系女装比例是花色系女装数量的2倍;

2、品牌女装价格定位保持在380-3800之间，且380-1800价位的女装应该占到45%;2000-3800价位的女装只占16%;

3、品牌女装多以套装为主，方便城市白领，轻松选择日常商务着装。同时提供必要的与女装搭配的鞋和装饰品。

总结：围绕数据带来的烦恼与风险往往也是许多中小卖家无从借助数据指标，实现网店经营突破和提高网店经营效率，防范网店经营业绩下滑的经营瓶颈。而通过淘宝或免费的商城系统的大数据，往往对中小卖家是一把利剑，具体如何与客户营销更好的整合，是需要运营者深入思考。