數據分析在淘寶店運營中的應用

佛山市財經學校 麥海森

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數據分析在淘寶店運營中的應用

佛山市財經學校 麥海森

摘 要：在當前市場競爭日趨激烈的背景下，企業在管理模式上開始向數據化轉變，從過去的以產品為中心向以客戶為中心的模式轉變。本文以關聯規則框架下的數據挖掘技術和相應的客戶關系管理理論為支撐，制作相關表格，處理分析部分淘寶旗艦店的經營數據，并在此基礎上制定與之相對應的營銷策略。采用數據化經營管理方法能夠對企業在經營管理當中遇到的一些問題進行有效解決，良好的客戶關系管理實施方案能夠幫助企業了解客戶的具體要求，達到客戶滿意度提升的目的，提高企業的利潤。

關鍵詞：數據分析 淘寶店 營銷策略 客戶關系

隨著我國網絡技術的不斷發展，利用網絡開展各種活動的電子商務新模式異軍突起。由于電子商務存在高效率及成本低的自身優勢，普通消費者不僅對此非常喜愛，而且還對中小企業贏得市場及尋找商機起到重要促進作用，也為我國發展方式轉變及產業結構優化升級提供動力支撐。淘寶網作為我國電子商務的翹楚，在其旗下包含有C2C的個體店鋪及B2C旗艦店。淘寶網能夠實現短時間的快速發展，與其獨特的自身優勢緊密相連，但是其中也存在一些不足，而且淘寶網店鋪數量龐大，大多數處于一片紅海競爭中。因此，進行數字化運營和良好客戶關系管理顯得十分重要，能使商家在激烈的競爭中立于不敗之地。

1　淘寶店運營數據分析的概念和意義

1.1數據分析的概念

數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用，是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

1.2數據分析的意義

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。在實際生活中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程，是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如，一個企業的運營團隊要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合適的生產及銷售計劃。因此，數據分析有著廣泛的應用范圍，在淘寶店鋪運營過程中起著積極的意義。

2　淘寶店相關運營數據分析

2.1行業數據分析

很多淘寶店鋪會糾結于店鋪運營一直不給力，其實大部分原因是缺少行業分析，要做到知己知彼，方能百戰百勝。行業數據中要重點觀察賣方市場數據與買方市場數據。和線下開實體店一樣，要在某地方開店，就必須了解該地方的人流情況、人群構成、競爭對手數量和實力，同理，網上開店也必須一樣。對買方市場數據分析要從三個方面做起：市場規模；買家的行為習慣；根據商品特點畫出自己的買家肖像。對賣方市場數據分析要從兩個方面做起：競爭商品數據和競爭店鋪的數據。例如，在做店鋪經營決策時，可以根據市場規模、競爭對手和競爭商品的多少，結合數據分析和自身店鋪的實際情況來制定一個合理的決策。又例如，網店美工從買家的行為習慣得出大部分買家是通過功能特性來進行檢索商品，那么店鋪美工做商品圖片時就要重點體現商品的功能，而不只是讓圖片看起來最美觀，從而實現精準營銷。

2.2訪客數據分析

對訪客數據分析要從訪客數量、訪客來源、訪客結構、訪客行為和訪客轉化等維度進行，并給出相應的分析結果。訪客數據分析要按周進行，同時又要進行月分析。例如，對訪客來源分析可以得到店鋪訪客來源分布結構是否正常、引入的訪客購買欲望如何、轉化率如何、訪客引入成本、當前店鋪商品的賣點和商品描述是否相符。

2.3客戶數據分析

著名的管理大師彼得德魯克曾經說過：“衡量一個企業是否興旺發達，只要回頭看看其身后的顧客隊伍有多長就一清二楚了?！?對客戶數據分析要從客戶數量、客戶來源、客戶結構、客戶行為和客戶流失等維度進行，并給予相應的分析結果。每個企業努力開拓市場的最終目的，無不是為了源源不斷的客戶群。企業在運營過程中，失去原有的100個客戶與同時重新找到新的100個客戶，從客戶數量方面來看沒有變化，但企業在這些新的客戶爭取方面，所投入的用于促銷宣傳方面的費用遠高于維持老客戶所需要的費用。因此，從企業的角度來考量，留住老客戶與新客戶的挖掘相比顯得更為重要和具有經濟效益。在這種狀況作用下，維護老客戶以及在售前售后方面提供更為優質的服務，其必要性更為突出。將企業已知的客戶信息進行綜合細致分析，對其進行有針對性的、合理高效的策略制定，并對客戶的售后服務進行跟蹤調查，實現企業綜合利潤不斷增多的目的。例如，某化妝品淘寶店鋪要進行某新品的一次精準推廣，那么可以對過去相關客戶數據進行分析篩選，利用買家光顧天數制定的會員等級的規則劃分：(1)重復購買老客；(2)1次購買老客；(3)1次購買新客；(4)沉默客人；(5)睡眠客人；(6)流失客人。通過客戶數據分析獲知潛在的客戶，店鋪運營部門就可以設計相應渠道向潛在客戶傳遞新品的信息，從而提高活動的效果，提升企業業績。

2.4商品數據分析

對于每家企業的經營活動來講，其最終與所銷售的多種多樣的商品緊密聯系。在對這些商品進行銷售時，就會產生維度狀況不同的數據信息，通過對產品銷售存在一定關聯性的數據進行綜合化的處理分析，就會得到相應信息資源。在這些信息當中，能夠對產品銷售過程中所存在的一些問題予以反映，然后對所得到的信息進行更為深入的處理分析，根據所得出的最終信息，來調整產品的營銷方案及后續銷售計劃，實現企業營銷的精準化，并以此為企業帶來更大的經濟效益。

3　通過數據分析制定淘寶店相關營銷策略

3.1在產品經營框架下的精準營銷策略

在當前相關的數據分析類型的應用當中，相關的基本數據統計工作已經全面開展，其中比較實用的為量子恒道統計，其在具體應用當中，將具體的訪問數據及交易數據，通過圖表的方式向賣家予以展示。然后相關分析人員對數據進行詳細的處理分析，并對其進行優化調整，最后所得出的信息才是相關店鋪負責人所最為需要的。

客戶來源主要通過以下方面獲?。?1)淘寶搜索；(2)直通車；(3)我的淘寶；(4)店鋪搜索；(5)阿里旺旺；(6)類目導航；(7)一淘；(8)店鋪收藏；(9)淘寶站外搜索；(10)直接訪問。表1為某品牌女鞋店鋪一周相應的訪客來源數據表。

運用上述理論，營銷策略制定如下。

(1)對直通車流量予以提高，對直通車關鍵詞進行優化，對寶貝的具體類目進行優化，對直通車的具體價格進行優化，提升對直通車引入的訪客轉化率；(2)對當前店鋪商品的賣點和商品描述素材進行優化，提升對搜索引入的訪客轉化率；(3)對淘寶流量繼續做好，對淘寶相關平臺進行合理設置，對淘寶平臺客源的途徑優化提升。

表1　訪客來源數據表

3.2在產品關聯性基礎上的精準營銷策略

采用關聯規則的最終目的是通過在一個數據集當中找出項與項之間所存在的關系，這種規則同時也被稱作購物籃分析。Apriori關聯規則作為一種最為基本的算法形式，針對數據庫當中的頻繁項集，采用迭代的思想對其予以計算，通過第i次迭代，將所有頻繁i項集找出。在具體管理過程中，其中存在這樣一條理論，即“1+1≥2”，這種公式在許多環節當中都可以利用，而在產品銷售過程中也可以得到利用。由于企業在所銷售產品方面存在一定差異性，因此，在具體的銷售過程中，通過將一些商品與另外一些商品進行組合銷售，其與單純銷售那些商品相比，銷售效果更為突出。在產品組合當中，會產生許多銷售方法。下面我們運用數據挖掘技術的相關關聯規則當中的Apriori算法予以敘述。

選擇某淘寶店的經營數據為例，利用Apriori算法就可以得出產品的最佳組合方式。如表2所示。

通過Apriori算法得出同時購買以上三種商品的訂單頻率高，實際交易比占6.01%，根據表中產品的組合結構特征，將其相對應的產品實施組合操作，并通過套餐的方式進行相應的銷售工作，起到提升銷售量的作用，同時也起到提升訂單的客單價作用。

3.3根據客戶分類為基礎的精準營銷策略

表2　商品組合分析表

表3　CRM營銷計劃表

表4　某淘寶店促銷前后銷量變化表

在所有的客戶關系管理模式當中，經常被提到的就是RFM模型。其中R代表的是客戶在最近購買產品的具體時間狀況，F在其中所代表的是一定時間段內的具體購買次數，而M在其中代表的是客戶在一定時間內具體的購買金額狀況。RFM模型能夠對客戶創利能力及客戶實際價值進行衡量。此種模型能夠對一個客戶的全部輪廓予以動態展示，并且為實現個性化的服務和溝通創造了條件。與此同時，所具有的與客戶進行溝通的時間也比較長，能夠對客戶的長期價值予以準確判斷，能夠對三項指標狀況予以改善，并為接下來具體營銷決策的制定提供經驗支撐。表3為根據會員的劃分所制定的相應的營銷計劃。

某淘寶店根據上述CRM營銷計劃表，利用客戶數據分析進行爆款的打造，具體是選擇優質寶貝，針對老客戶和新客戶進行為期3天前所未有的半價促銷，從而點爆銷售記錄，突破銷售的瓶頸，產品恢復原價后，銷售量還保持穩定的銷售速度。某淘寶店促銷前后銷量變化表，如表4所示。

4　結語

本文在數據挖掘技術相應的關聯規則和客戶關系管理基礎上，采用表格的方式，對淘寶店相應的行業數據、訪客數據、客戶數據和商品數據進行了深入的處理分析，并根據實際狀況，制定相對應的精準營銷措施，從而促進淘寶店鋪網絡營銷工作的有效開展。

參考文獻

[1]祖茹霞.淘寶網營銷策略研究[D].中國地質大學(北京),2014.

[2]王敏琦.基于淘寶網的淘寶商城營銷策略研究[D].廣西大學,2011.

[3]吳懷剛.淺析B2C電子商務模式的營銷策略——基于京東與淘寶的對比研究[J].商品與質量·學術觀察,2014(1).

作者簡介：麥海森(1980-)，男，漢族，廣東信宜人，講師，本科，就職于佛山市財經學校，主要從事電子商務、計算機方面的研究。

中圖分類號：F724.6

文獻標識碼：A

文章編號：2096-0298(2016)01(a)-062-04