如何拿到目標區域人群數據

Ⅰ 如何確定目標人群

現代營銷理論中有一條最為突出的原則：把正確的商品賣給正確的人；或者也可以稱之為精準營銷。在「目標客戶群」這一詞語的釋義中不難看出，其實就是為自己的商品尋找出那個「正確的人」的集合群體。從這一角團裂攔度分析，題干中如何找到目標客戶群至少應該有三個環節需要明確實施。

一、商品定位與市場分析。你所經銷的是什麼類的商品？是大眾化的還是定位高端消費領域？是日用消耗品還是大宗銷售物品？是使用價值明顯還是保源如值增值效用明顯？這一商品的定位與當前市場地域是不是契合？這都需要在事前進行明塌胡確分析。最簡單的例子，銷售高端別墅的目標客戶群眾肯定不在農村，購買賓士寶馬汽車的也大概率不是工薪階層。通過這樣的分析，把大致的營銷地域和營銷對象范圍先行確定下來。

二、由營銷對象到目標客戶的精準定位。找到大致的營銷地域和營銷對象范圍並不難，難的是如何確定」他們「中的某一個」他「能夠買這個商品。貨賣用家是營銷精義，所謂的把鞋子賣給從不穿鞋的非洲人只能是一個不可復制的營銷傳說。同時，就某些特殊商品來說，你推著賣遠遠不如勾著客戶來買有效果。這就需要在現有的地域和范圍中進一步壓縮水分，具體措施包括行業性歷史數據分析，年度購買力預測以及特定人群眾的消費心理預測等等，基本上如果需要進行大規模的客戶群眾精準分析，則必需構成融合前述數據的數據模型。舉例，某公司新研發一款高仿車型，他的適配客戶分析的精準定位就必然涵蓋車型喜歡程度目標人群、購買力目標人群、公司歷史車型銷售地域及銷售趨勢、近期廣告推介反饋等等。

三、營銷手段與媒介。

這一點尤為重要。傳統數據表明，如何洽如其分的將商品推介到客戶的心裡是判定其是否為目標客戶的最後一關。有的時候措施不當會適得其反。現代作法多是廣告轟炸加上電話營銷，已經遠遠脫離精準營銷的標准，極容易招致反感。個人建議，專業的商品需要專業的營銷手段。比如，醫療器械的營銷必然需要銷售代表針對目標客戶的親自推介與示範；高端奢侈品則必需營造高冷的商品氣場來勾人購買；而優質樓盤的推介則需要製造搶購效應來刺激客戶群買盤增量。沒有一定之規，只需要用合適的手段在合適的時間來刺激已經確定的合適的人。

Ⅱ 如何通過數據分析找准淘寶目標人群定位

這個其實就是廣告費精確投放，專業的講就是個性化推薦系統運用！

個性化推薦系統是根據用戶的興趣特點和購買行為，向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。隨著電子商務規模的不斷擴大，商品個數和種類快速增長，顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關的信息和產品過程無疑會使淹沒在信息過載問題中的消費者不斷流失。為了解決這些問題，個性化推薦系統應運而生。

那麼個性化推薦系統是根據什麼信息給客戶精確的推薦商品的呢？

首先是根據客戶注冊的信息定位所在城市，年齡，性別等，鎖定當前客戶可能用到的全部商品，再通過你以前的購物記錄，經常瀏覽的蔽旦商品，再結合前面的信息就可以分析出你大概的收入狀況，婚姻狀況，日常消費習慣，在過濾過一部分不符合的商品，再結合當前季節和熱銷！然後給你精確推薦目前可能用的到的商品！大概就是這樣一個過程。當然了實際的過程比這個復雜的多，所用的數據也多很多。

個性化推薦系哪虧統是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平台，以幫助電子商務網站為其顧客購物提供完全個性化的決策支持和信息服務。購物網站的推薦系統為客戶推薦商品,自動完成個性化選擇商品的過程,滿足客戶的個性化需求。

個性化推薦系統的出現確實是宏緩擾電子商務變得更加智能，既節省了時間又提高了效率。目前也在大量用於廣告投放。記得有一次瀏覽一個行李箱。隨後打開那個APP都會出現行李箱的廣告，抖音，愛奇藝，甚至瀏覽網頁都會出現！今後可能還會更加智能化

Ⅲ 案例 如何利用數據分析目標客戶群

案例：如何利用數據分析目標客戶群

傳統線下渠道獲取消費者信息的方式一般是通過向數據公司購買數據，或者委託調研公司經過周密漫長的用戶調研得出一份報告。而電商模式下，我們可以用更小成本獲取海量交易數據，進而分析消費者特徵，定位目標消費人群。

魔方的大量數據都是源自成交，可以幫助商家理解消費行為。舉一個實際的案例：我們來查看「面膜」類目的成交數據，包括標價分布和客單價分布之間的對比。一個月內，面膜的成交商品標價分布最多區間是5.5~7元，而成交人數的客單價（消費者累計購買金額）分布最多的區間是58~67元，就可算出平均一個用戶會購買的面膜數量為10片。

繼續查看消費者的購買頻次分布：在該時段內購買的消費者數量佔8成，我們可得出大致的結論：一般購買面膜的消費者通常在一個月內購買一次，並且一次購買的面膜片數大概是10片。因此搭配銷售、組合銷售時推出10片裝優惠套裝，或者關聯其他不同類的面膜，最符合消費者購物特性。大多數消費者在網上一次購買的片數是10片，只要套裝組合不偏離太多，消費者在潛意識里就更容易接受賣家的商品。

而實際的抽樣采訪結論是：一般的女性消費者一個月內的面膜使用量約為4~8片。

再來看買家來訪時間：不同類目的來訪和購買時間還是有明顯差異的，針對面膜類目買家的來訪時間，就可以做出對應的限時打折或者定向促銷，甚至可據此安排上下架時間。

面膜類目買家的來訪高峰時段是下午14:00~15:00，次高來訪時段是上午10:00~11:00，成交高峰時段方面，第一成交高峰是上午10：00~11:00，第二位的時段是下午14:00~15:00，來訪和成交的高峰時段並不是一一對應。

致寧
我們更換一個類目查看，比如住宅傢具行業的餐桌子類，可以看到來訪和成交的高峰時段都在深夜。揣測消費者的購買常理就可以得到答案，那就是一般大件物品購買都以家庭為單位，不是下單者一人做出決策。所以掌握不同類目消費者的購物習慣，調整推廣時段，對提升整個網店的轉化率有很好的效果。

消費者數據中其他的重要維度，包括性別、年齡、地域分布，決定了消費群體的人口統計屬性。在數據魔方里我們不僅可以查看某行業的人口統計數據，還可以查看某個具體品牌、產品以及屬性下商品的消費者數據。以iPhone4S和SamsungGalaxy3為例，三星的男性消費者比例比蘋果高；蘋果的主力購買人群是18~24歲，和三星的25歲以上相比更年輕；江浙滬和珠三角地區對蘋果的鍾愛度更高。

而偏愛三星的人群更多分布在北方和西南等地區的城市，地域的差異性也是非常大的。

賣家想要更多地挖掘人群細分數據，可以關注魔方團隊產出的免費數據產品「淘寶指數」（shu.taobao.com）。這個產品公布的一些數據可以簡單分析出淘寶買家的人群細分，告訴賣家消費者都是誰，喜歡什麼。

我們搜索「愛情公寓」這個前段時間比較熱門的網路詞語，可以看到以下數據：

首先是該詞搜索和成交的消費人群層級處於中等，因為「愛情公寓」這個關鍵詞下的很多商品都是電視劇《愛情公寓》演員的同款服飾，而且是夏季服飾，所以這部分商品本身單價就不高，消費也偏向中等消費能力的人。

買家等級和人群身份中，新手和初級買家較多，白領和學生佔比較大，這個數據印證了上圖的中等水平消費能力。

致寧
指數還提供了一些消費者的星座分布數據，該數據用於直接分析的可能性不大，但可以從這里挖掘一些數據的趣味性。

最後我們看消費者的愛好，其實這部分數據就是通過該消費者的關聯收藏、購買的信息多維度定義消費者的興趣點。通過打標簽，幫助賣家更好地理解消費者形象。比如搜「愛情公寓」一詞的人最多的是愛美女生（會買很多女裝、女鞋等類目）；同時她也是寵物一族（購買過寵物用品）等等。

如果你覺得這些數據還不夠具體，不能落地到某個具體的寶貝和品牌的話，你可以查看「相關品牌」和「相關商品」，這些都能讓你更進一步了解這群消費者的興趣點。

可以查看到關聯品牌下的相關寶貝，點擊每個寶貝即可查看在淘寶上的鏈接。

除了上面說到的通過數據去做消費者研究以外，一些店鋪、寶貝的圖片頁面展示也需要仔細研究。數據分析最終要落地到提高成交轉化，所以對於網店而言，裝修風格就是一種銷售的語言，在你定位清楚你的目標人群是誰的時候，你需要知道他們喜歡什麼風格，然後找到最適合他們的視覺系，這樣子你所做的一切工作才會落地到轉化。

互聯網時代，做電商除了要熟知規則和數據分析外，最終落地還是寶貝陳列和描述。淘寶這么多消費者當中，女性居多，而女性多數是視覺系動物，如何引導她們去對你的商品感興趣，除了強大的品牌背書以外，做好消費者研究，做好營銷傳播都是非常非常重要的。

希望本次探尋消費數據和定位目標人群，能為大家拋磚引玉，多提供一些思路去提升網店的運營。接下來我們還將努力挖掘淘寶行業數據的價值，為大家繼續解析數據、診斷店鋪。

Ⅳ 如何找准產品的目標人群

這個問題也可以反過來想：如何給我自己能夠觸及的人群一些他們需要的東西。再來根據需要設計產品。