数据分析在淘宝店运营中的应用

2016-05-27佛山市财经学校麦海森

中国商论 2016年1期

佛山市财经学校麦海森

数据分析在淘宝店运营中的应用

佛山市财经学校麦海森

摘要：在当前市场竞争日趋激烈的背景下，企业在管理模式上开始向数据化转变，从过去的以产品为中心向以客户为中心的模式转变。本文以关联规则框架下的数据挖掘技术和相应的客户关系管理理论为支撑，制作相关表格，处理分析部分淘宝旗舰店的经营数据，并在此基础上制定与之相对应的营销策略。采用数据化经营管理方法能够对企业在经营管理当中遇到的一些问题进行有效解决，良好的客户关系管理实施方案能够帮助企业了解客户的具体要求，达到客户满意度提升的目的，提高企业的利润。

关键词：数据分析淘宝店营销策略客户关系

随着我国网络技术的不断发展，利用网络开展各种活动的电子商务新模式异军突起。由于电子商务存在高效率及成本低的自身优势，普通消费者不仅对此非常喜爱，而且还对中小企业赢得市场及寻找商机起到重要促进作用，也为我国发展方式转变及产业结构优化升级提供动力支撑。淘宝网作为我国电子商务的翘楚，在其旗下包含有C2C的个体店铺及B2C旗舰店。淘宝网能够实现短时间的快速发展，与其独特的自身优势紧密相连，但是其中也存在一些不足，而且淘宝网店铺数量庞大，大多数处于一片红海竞争中。因此，进行数字化运营和良好客户关系管理显得十分重要，能使商家在激烈的竞争中立于不败之地。

1　淘宝店运营数据分析的概念和意义

1.1数据分析的概念

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用，是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

1.2数据分析的意义

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实际生活中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程，是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如，一个企业的运营团队要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此，数据分析有着广泛的应用范围，在淘宝店铺运营过程中起着积极的意义。

2　淘宝店相关运营数据分析

2.1行业数据分析

很多淘宝店铺会纠结于店铺运营一直不给力，其实大部分原因是缺少行业分析，要做到知己知彼，方能百战百胜。行业数据中要重点观察卖方市场数据与买方市场数据。和线下开实体店一样，要在某地方开店，就必须了解该地方的人流情况、人群构成、竞争对手数量和实力，同理，网上开店也必须一样。对买方市场数据分析要从三个方面做起：市场规模；买家的行为习惯；根据商品特点画出自己的买家肖像。对卖方市场数据分析要从两个方面做起：竞争商品数据和竞争店铺的数据。例如，在做店铺经营决策时，可以根据市场规模、竞争对手和竞争商品的多少，结合数据分析和自身店铺的实际情况来制定一个合理的决策。又例如，网店美工从买家的行为习惯得出大部分买家是通过功能特性来进行检索商品，那么店铺美工做商品图片时就要重点体现商品的功能，而不只是让图片看起来最美观，从而实现精准营销。

2.2访客数据分析

对访客数据分析要从访客数量、访客来源、访客结构、访客行为和访客转化等维度进行，并给出相应的分析结果。访客数据分析要按周进行，同时又要进行月分析。例如，对访客来源分析可以得到店铺访客来源分布结构是否正常、引入的访客购买欲望如何、转化率如何、访客引入成本、当前店铺商品的卖点和商品描述是否相符。

2.3客户数据分析

著名的管理大师彼得德鲁克曾经说过：“衡量一个企业是否兴旺发达，只要回头看看其身后的顾客队伍有多长就一清二楚了。” 对客户数据分析要从客户数量、客户来源、客户结构、客户行为和客户流失等维度进行，并给予相应的分析结果。每个企业努力开拓市场的最终目的，无不是为了源源不断的客户群。企业在运营过程中，失去原有的100个客户与同时重新找到新的100个客户，从客户数量方面来看没有变化，但企业在这些新的客户争取方面，所投入的用于促销宣传方面的费用远高于维持老客户所需要的费用。因此，从企业的角度来考量，留住老客户与新客户的挖掘相比显得更为重要和具有经济效益。在这种状况作用下，维护老客户以及在售前售后方面提供更为优质的服务，其必要性更为突出。将企业已知的客户信息进行综合细致分析，对其进行有针对性的、合理高效的策略制定，并对客户的售后服务进行跟踪调查，实现企业综合利润不断增多的目的。例如，某化妆品淘宝店铺要进行某新品的一次精准推广，那么可以对过去相关客户数据进行分析筛选，利用买家光顾天数制定的会员等级的规则划分：(1)重复购买老客；(2)1次购买老客；(3)1次购买新客；(4)沉默客人；(5)睡眠客人；(6)流失客人。通过客户数据分析获知潜在的客户，店铺运营部门就可以设计相应渠道向潜在客户传递新品的信息，从而提高活动的效果，提升企业业绩。

2.4商品数据分析

对于每家企业的经营活动来讲，其最终与所销售的多种多样的商品紧密联系。在对这些商品进行销售时，就会产生维度状况不同的数据信息，通过对产品销售存在一定关联性的数据进行综合化的处理分析，就会得到相应信息资源。在这些信息当中，能够对产品销售过程中所存在的一些问题予以反映，然后对所得到的信息进行更为深入的处理分析，根据所得出的最终信息，来调整产品的营销方案及后续销售计划，实现企业营销的精准化，并以此为企业带来更大的经济效益。

3　通过数据分析制定淘宝店相关营销策略

3.1在产品经营框架下的精准营销策略

在当前相关的数据分析类型的应用当中，相关的基本数据统计工作已经全面开展，其中比较实用的为量子恒道统计，其在具体应用当中，将具体的访问数据及交易数据，通过图表的方式向卖家予以展示。然后相关分析人员对数据进行详细的处理分析，并对其进行优化调整，最后所得出的信息才是相关店铺负责人所最为需要的。

客户来源主要通过以下方面获取：(1)淘宝搜索；(2)直通车；(3)我的淘宝；(4)店铺搜索；(5)阿里旺旺；(6)类目导航；(7)一淘；(8)店铺收藏；(9)淘宝站外搜索；(10)直接访问。表1为某品牌女鞋店铺一周相应的访客来源数据表。

运用上述理论，营销策略制定如下。

(1)对直通车流量予以提高，对直通车关键词进行优化，对宝贝的具体类目进行优化，对直通车的具体价格进行优化，提升对直通车引入的访客转化率；(2)对当前店铺商品的卖点和商品描述素材进行优化，提升对搜索引入的访客转化率；(3)对淘宝流量继续做好，对淘宝相关平台进行合理设置，对淘宝平台客源的途径优化提升。

表1　访客来源数据表

3.2在产品关联性基础上的精准营销策略

采用关联规则的最终目的是通过在一个数据集当中找出项与项之间所存在的关系，这种规则同时也被称作购物篮分析。Apriori关联规则作为一种最为基本的算法形式，针对数据库当中的频繁项集，采用迭代的思想对其予以计算，通过第i次迭代，将所有频繁i项集找出。在具体管理过程中，其中存在这样一条理论，即“1+1≥2”，这种公式在许多环节当中都可以利用，而在产品销售过程中也可以得到利用。由于企业在所销售产品方面存在一定差异性，因此，在具体的销售过程中，通过将一些商品与另外一些商品进行组合销售，其与单纯销售那些商品相比，销售效果更为突出。在产品组合当中，会产生许多销售方法。下面我们运用数据挖掘技术的相关关联规则当中的Apriori算法予以叙述。

选择某淘宝店的经营数据为例，利用Apriori算法就可以得出产品的最佳组合方式。如表2所示。

通过Apriori算法得出同时购买以上三种商品的订单频率高，实际交易比占6.01%，根据表中产品的组合结构特征，将其相对应的产品实施组合操作，并通过套餐的方式进行相应的销售工作，起到提升销售量的作用，同时也起到提升订单的客单价作用。

3.3根据客户分类为基础的精准营销策略

表2　商品组合分析表

表3　CRM营销计划表

表4　某淘宝店促销前后销量变化表

在所有的客户关系管理模式当中，经常被提到的就是RFM模型。其中R代表的是客户在最近购买产品的具体时间状况，F在其中所代表的是一定时间段内的具体购买次数，而M在其中代表的是客户在一定时间内具体的购买金额状况。RFM模型能够对客户创利能力及客户实际价值进行衡量。此种模型能够对一个客户的全部轮廓予以动态展示，并且为实现个性化的服务和沟通创造了条件。与此同时，所具有的与客户进行沟通的时间也比较长，能够对客户的长期价值予以准确判断，能够对三项指标状况予以改善，并为接下来具体营销决策的制定提供经验支撑。表3为根据会员的划分所制定的相应的营销计划。

某淘宝店根据上述CRM营销计划表，利用客户数据分析进行爆款的打造，具体是选择优质宝贝，针对老客户和新客户进行为期3天前所未有的半价促销，从而点爆销售记录，突破销售的瓶颈，产品恢复原价后，销售量还保持稳定的销售速度。某淘宝店促销前后销量变化表，如表4所示。