网店运营客户数据分析的应用

郭晓曼

摘要：大数据时代的到来，为电子商务创造了丰富的应用场景，驱动新一轮的产业创新。网店作为电子商务的一种模式，迎合了全球经济发展的趋势，改变了消费者的购物习惯，给社会带来了诸多便利。同时，电商行业的竞争越来越激烈，网店要想得以生存并发展，必须要转变经营理念，聚焦客户，充分利用客户数据做好客户关系管理，推动网店发展。对此，本文通过客户关系管理理论，以网店客户数据分析为切入点对其进行研究，以供参考。

关键词：网店运营;客户数据;数据分析

随着现代信息技术的发展，第七次信息革命已发生，社会即将全面进入“智能互联网——5G”时代。电子商务行业随着互联网技术的广泛应用而发展迅速，很多企业因此瞄准了电商这一平台，纷纷使用电子商务平台来销售自己的产品，导致电商平台的网店数量急剧增加，随之而来的竞争也更加激烈，形势越来越严峻。当下大多数网店已经意识到数据分析的重要性，然而对店铺的数据分析做得还不够全面，例如店铺会对运营情况、销售情况、供应链等进行分析，但对客户数据的分析还不够重视。若想在当今电商市场中生存并发展，网店必须要积极转变传统的经营理念，转变关注点，加强网店客户关系管理，以客户为中心进行服务。通过对客户数据的分析与应用，更好地满足不同客户的个性化需求，从而赢得并留存客户，不断提高自身的竞争力。

一、网店运营中客户数据分析的重要性

网络购物随着信息技术和互联网技术的深入，跨越了时间与空间的限制，对于消费者而言操作越来越方便、信息越来越透明，据中国互联网络信息中心发布的《2019年第44次中国互联网络发展状况统计报告——网络购物》显示，截至2019年6月，我国网络购物用户规模达6.39亿，较2018年底增长2871万，占网民整体的74.8%。消费者的增加带来了无限商机，网店数量也急剧增加，规模不断扩大，竞争也愈演愈烈。网店想要在这种环境下做强做大，必须关注两个问题：一是如何做出用户喜欢的产品，这是有关产品设计的问题;二是如何把产品卖给对的人，这是有关市场营销的问题。但商家想要解决这两个问题，都离不开对客户进行洞察，此时，分析客户数据的重要性就显而易见。通过客户数据分析，企业可以从运营的大量数据中找到有价值的信息，这些信息可以很好地反映出客户的来源、实际需求、喜好、消费金额等内容，从而对内指导产品研发和完善业务运营，对外做好精细化营销来提升企业盈利能力。

二、网店客户数据分析的内容

1.行业市场数据分析

实体店在开店之前需要对店铺所处位置的人群结构及人流量进行详细分析，网店其实也一样，要想在竞争激烈的电商市场中发展，就有必要对市场行情进行分析，不仅要对消费者进行分析，还要对市场规模、结构、周期及竞争对手进行充分分析。通过市场分析可以发现市场运行的内在经济规律，进而可以进一步预测未来行业发展的趋势，也可以有助于做好店铺的装修工作，实现精准营销，提高竞争力。如果只对某个卖家进行分析，并不能全面了解行业其他竞争对手的状况，只有对行业市场进行全面的分析，才能保证店铺有更长远的发展。

2.访客数据分析

访客数据在一定程度上反映了店铺的流量规模，如何将访问客户转变为潜在客户是网店运营中需要重点思考的问题。因此，做好访客数据分析，提高转化率是非常重要的，通过对访客人群的特征分析（年龄、性别、地域、淘气值、访问行为、消费层级、新老访客等）、访客时段分析、访客人店关键词特征分析等，可以监控每日访客数据的变化，如果出现了数据异常，需要及时找明原因并采取相应解决措施。通过对店铺访客数据的分析可以更好地识别店铺客户类型，制定针对性的营销活动，从而更高效的吸引新客户，降低营销成本。

3.客户数据分析

卖家可以根据买家的相关信息和数据了解客户的需求，分析客户的特征，评估客户的价值，从而制定出相应的营销策略与资源配置计划。客户数据分析可以从来源、数量、年龄结构、消费喜好、消费水平等方面人手，通过合理系统的客户分析，店铺可以做出更优的运营规划，使得店铺得到快速发展。管理学中有一个著名的“二八原理”，在客户关系管理里解释为20%的客户创造了企业80%的利润，因此在做客户数据分析时要对客户进行等级划分，对等级高的VIP客户进行重点关注，尽可能使店铺经营效益最大化。同时，根据管理学原理——吸引一个新客户所花费的时间和精力要远多于维持一个老客户所使用的时间和精力，在网店运营过程中，要做好老客户的关系管理，将优质的服务提供给老客户，最大化的发挥老客户的经济效益。

三、网店客户数据管理运作体系

1.客户获取

在網店客户关系管理运作体系中，店铺可以通过网店后台，在不违反法律规定及确保客户对信息获取不反感的情况下对客户数据进行查阅，如客户的姓名、电话、邮箱、收货地址、购物清单等。将所有信息进行整合后，可以形成店铺完整的客户信息数据体系，存储在对应的管理运作体系里。客户信息的获取是客户数据库操作的基础，也为客户关系管理提供了核心保障。

2.客户服务

客户服务是基于客户需求的角度思考如何最大程度地满足客户需求并且保障企业成本，良好的客户服务能常态化的及时化解客户对于所消费的产品和服务所产生的任何疑义和问题，也能够联系商家与客户间的感情，维护并营造店铺良好的社会形象，并最终实现培养消费者对于企业和产品忠诚度的长远目标。电商平台运作流程中的客服一般分为售前客服、售中客服和售后客服。

售前客服服务于客户开始浏览店铺网页开始，到客户问题咨询、拍下产品为止。因此售前客服首先对店铺产品要相当了解，爆款宝贝需要加倍熟悉;当客户来咨询时，第一时间回复客户，让客户感受到热情和重视;当客户有疑问时，能巧妙的回应客户，解决他的疑问，让他对产品信任;当客户索要优惠时，要相应地给客户发放优惠券链接，或送小礼物;当客户拍下产品后，要核对订单内容和地址，避免产生售后问题。

售中客服服务于客户拍下产品开始，到客户收货前为止。售中客服同样需要热情、耐心、细致，要最大程度地满足客户对产品包装、物流的需求。

售后客服服务于客户收到货之后，因此售后客服的工作内容主要是处理客户的退换货、差评、投诉纠纷等。售后客服要有较强的情绪管理能力，理解客户抱怨，及时解决问题，平息客户的不满。售后客服做到位，可以提升商品的价值，让店铺获得优质口碑，提升买家的复购率，降低店铺的负面影响。

3.客户分级

每个客户为店铺带来的终生商业价值是不同的，因此店铺在运营过程中就要将自己的资源更恰当地进行配置，按照客户为店铺带来的商业价值（交易额、交易次数等数据）多少，对其进行分级管理，配置相对应的资源。客户分级的方法一般有：二级分类法，即根据“二八原理”将客户分为商业价值大的客户和商业价值小的客户;ABc分类法，将客户分为关键客户、主要客户和普通客户;四级分类法，将客户分为vIP客户、主要客户、普通客户和小客户。店铺需要根据自己的实际情况对客户进行分级管理，制定出有针对性的营销与服务活动，提高客户的满意度。

4.客户关怀

在客户生命周期管理中，要加强对客户的关怀，因为只有和客户建立了一定的情感联系，获得客户的认可，客户的忠诚度才会得到提升。网店在进行客户关怀时，对新老客户要采取不同的关怀办法。新客户是首次购买并成功交易的客户，对新客户的关怀主要是催付关怀、付款关怀、发货关怀、同城关怀、派送关怀、签收关怀、确认收货关怀、使用关怀、每个月关怀及促销权益告知等。对老客户的关怀主要是生日关怀、节日关怀、电话回访、积分、会员卡、促销活动告知等。

5.客户数据库

客户数据库的建立是搞好客户关系管理体系的前提，对数据库进行分析是留住老客户、争取新客户的重要措施，通过对客户数据库的分析可以清晰地勾画出潜在客户的发展潜力，从而锁定目标客户，为实施精准营销做铺垫。采用个性化服务，使买家感受到店铺理解他们，关心他们，知道他们喜欢什么，想要什么，并且知道他们在什么时候对什么感兴趣，推荐的产品都是自己当下最需要的。这种个性化服务对培养客户的忠诚度非常有帮助。

四、网店运营客户数据分析的应用

1.在店鋪设计中的应用

店铺的设计风格，很容易给人留下深刻的第一印象，特别是对于新开的店铺，好的形象不仅能使店铺的外观得到长期发展，也能促进营销推广。因此店铺装修，不仅要考虑产品的展示，还要考虑页面的美观性、功能性和操作的便捷性，好的设计可以提高产品的附加价值和店铺浏览量。商家在做客户数据分析时，要找出客户感兴趣的内容和购物模式，根据研究结果对店铺进一步优化设计。可以从以下方面进行着手：

内容方面。不论其他方面的优劣，商品才是客户最关注的点，因此在对商品信息展示进行设计时要遵从真实性和准确性，并及时更新信息，对店铺活动和优惠券也要陈设在显眼位置，吸引并促使客户购买。高转化率网店装修也离不开商品主图，当顾客发现自己喜欢的宝贝可能会点开，但是一旦点开之后发现宝贝的图片非常模糊或加载不出来，就会产生厌恶感，可能就不会进一步产生消费行为，所以图片的设计也是相当重要的。

结构方面。网店的连接结构要科学合理，方便客户快速找到所需要的产品或优惠。尤其对目录结构要重点关注，这直接影响了客户的购物效率，而这又与商品类目的编辑有关，商品类目的整理一定要整整齐齐，一目了然。另外还可以通过关键字来吸引客户的眼球，如何整理出精练的语言，与做好客户数据分析密切相关。

功能方面。网店的功能如客户服务、关联产品推荐、搜索框、物流选择与配送服务等，都属于商品的附加价值，对提高客户体验有非常大的影响，客户体验做到位，客户满意度与忠诚度自然而然就提升了。因此商家在做客户数据分析时，不可遗漏对这方面的信息，充分了解客户需求，对功能不断完善，提供更优质的服务与体验。

2.在客户关系管理中的应用

在客户关系管理中，通过对客户数据的应用可以对客户做出细分，建立客户价值金字塔，获取高价值的客户;也可以建立RFM模型对营销活动的响应做出判断;还可以建立客户流失模型，提前部署相关对策，减少流失率并提高复购率。如店铺在运营过程中会不断创造并积累数据，对客户相关数据加以利用可以帮助商家了解客户的喜好与需求，创新产品，分级管理，进行针对性的推广，提高销售额。对浏览未加购的客户研究其轨迹，从而了解店铺的不足之处，并相应改正。

3.在网店营销中的应用

网店平台会提供运营相关数据，如淘宝的生意参谋软件，根据过程及结果数据，可以对客户相关信息进行分析，指导网店制定精准的营销策略。如根据访客来源、流量渠道等信息了解客户分布情况与最佳引流手段，从而针对性采取营销，获得更多流量，提高商品转化率，进而带来销售额;根据客服与客户的交流，可以找出产生客户疑问最多的地方，也可以发现客户关注的信息，结合客户的建议对网店设计、功能调整、营销策略做出一定修改。

结语

在激烈的行业竞争中，网店想要突破现状得以发展，必须要适应大数据时代，对客户数据分析重视起来。商家要善于合理利用数据，发现客户喜好与需求，做好客户关系管理，并根据实际运营情况制定相应的精准营销策略，以客户为中心，切实提升客户满意度，从而保障网店的可持续发展。