如何拿到目标区域人群数据

Ⅰ 如何确定目标人群

现代营销理论中有一条最为突出的原则：把正确的商品卖给正确的人；或者也可以称之为精准营销。在“目标客户群”这一词语的释义中不难看出，其实就是为自己的商品寻找出那个“正确的人”的集合群体。从这一角团裂拦度分析，题干中如何找到目标客户群至少应该有三个环节需要明确实施。

一、商品定位与市场分析。你所经销的是什么类的商品？是大众化的还是定位高端消费领域？是日用消耗品还是大宗销售物品？是使用价值明显还是保源如值增值效用明显？这一商品的定位与当前市场地域是不是契合？这都需要在事前进行明塌胡确分析。最简单的例子，销售高端别墅的目标客户群众肯定不在农村，购买奔驰宝马汽车的也大概率不是工薪阶层。通过这样的分析，把大致的营销地域和营销对象范围先行确定下来。

二、由营销对象到目标客户的精准定位。找到大致的营销地域和营销对象范围并不难，难的是如何确定”他们“中的某一个”他“能够买这个商品。货卖用家是营销精义，所谓的把鞋子卖给从不穿鞋的非洲人只能是一个不可复制的营销传说。同时，就某些特殊商品来说，你推着卖远远不如勾着客户来买有效果。这就需要在现有的地域和范围中进一步压缩水分，具体措施包括行业性历史数据分析，年度购买力预测以及特定人群众的消费心理预测等等，基本上如果需要进行大规模的客户群众精准分析，则必需构成融合前述数据的数据模型。举例，某公司新研发一款高仿车型，他的适配客户分析的精准定位就必然涵盖车型喜欢程度目标人群、购买力目标人群、公司历史车型销售地域及销售趋势、近期广告推介反馈等等。

三、营销手段与媒介。

这一点尤为重要。传统数据表明，如何洽如其分的将商品推介到客户的心里是判定其是否为目标客户的最后一关。有的时候措施不当会适得其反。现代作法多是广告轰炸加上电话营销，已经远远脱离精准营销的标准，极容易招致反感。个人建议，专业的商品需要专业的营销手段。比如，医疗器械的营销必然需要销售代表针对目标客户的亲自推介与示范；高端奢侈品则必需营造高冷的商品气场来勾人购买；而优质楼盘的推介则需要制造抢购效应来刺激客户群买盘增量。没有一定之规，只需要用合适的手段在合适的时间来刺激已经确定的合适的人。

Ⅱ 如何通过数据分析找准淘宝目标人群定位

这个其实就是广告费精确投放，专业的讲就是个性化推荐系统运用！

个性化推荐系统是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。

那么个性化推荐系统是根据什么信息给客户精确的推荐商品的呢？

首先是根据客户注册的信息定位所在城市，年龄，性别等，锁定当前客户可能用到的全部商品，再通过你以前的购物记录，经常浏览的蔽旦商品，再结合前面的信息就可以分析出你大概的收入状况，婚姻状况，日常消费习惯，在过滤过一部分不符合的商品，再结合当前季节和热销！然后给你精确推荐目前可能用的到的商品！大概就是这样一个过程。当然了实际的过程比这个复杂的多，所用的数据也多很多。

个性化推荐系哪亏统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求。

个性化推荐系统的出现确实是宏缓扰电子商务变得更加智能，既节省了时间又提高了效率。目前也在大量用于广告投放。记得有一次浏览一个行李箱。随后打开那个APP都会出现行李箱的广告，抖音，爱奇艺，甚至浏览网页都会出现！今后可能还会更加智能化

Ⅲ 案例 如何利用数据分析目标客户群

案例：如何利用数据分析目标客户群

传统线下渠道获取消费者信息的方式一般是通过向数据公司购买数据，或者委托调研公司经过周密漫长的用户调研得出一份报告。而电商模式下，我们可以用更小成本获取海量交易数据，进而分析消费者特征，定位目标消费人群。

魔方的大量数据都是源自成交，可以帮助商家理解消费行为。举一个实际的案例：我们来查看“面膜”类目的成交数据，包括标价分布和客单价分布之间的对比。一个月内，面膜的成交商品标价分布最多区间是5.5~7元，而成交人数的客单价（消费者累计购买金额）分布最多的区间是58~67元，就可算出平均一个用户会购买的面膜数量为10片。

继续查看消费者的购买频次分布：在该时段内购买的消费者数量占8成，我们可得出大致的结论：一般购买面膜的消费者通常在一个月内购买一次，并且一次购买的面膜片数大概是10片。因此搭配销售、组合销售时推出10片装优惠套装，或者关联其他不同类的面膜，最符合消费者购物特性。大多数消费者在网上一次购买的片数是10片，只要套装组合不偏离太多，消费者在潜意识里就更容易接受卖家的商品。

而实际的抽样采访结论是：一般的女性消费者一个月内的面膜使用量约为4~8片。

再来看买家来访时间：不同类目的来访和购买时间还是有明显差异的，针对面膜类目买家的来访时间，就可以做出对应的限时打折或者定向促销，甚至可据此安排上下架时间。

面膜类目买家的来访高峰时段是下午14:00~15:00，次高来访时段是上午10:00~11:00，成交高峰时段方面，第一成交高峰是上午10：00~11:00，第二位的时段是下午14:00~15:00，来访和成交的高峰时段并不是一一对应。

致宁
我们更换一个类目查看，比如住宅家具行业的餐桌子类，可以看到来访和成交的高峰时段都在深夜。揣测消费者的购买常理就可以得到答案，那就是一般大件物品购买都以家庭为单位，不是下单者一人做出决策。所以掌握不同类目消费者的购物习惯，调整推广时段，对提升整个网店的转化率有很好的效果。

消费者数据中其他的重要维度，包括性别、年龄、地域分布，决定了消费群体的人口统计属性。在数据魔方里我们不仅可以查看某行业的人口统计数据，还可以查看某个具体品牌、产品以及属性下商品的消费者数据。以iPhone4S和SamsungGalaxy3为例，三星的男性消费者比例比苹果高；苹果的主力购买人群是18~24岁，和三星的25岁以上相比更年轻；江浙沪和珠三角地区对苹果的钟爱度更高。

而偏爱三星的人群更多分布在北方和西南等地区的城市，地域的差异性也是非常大的。

卖家想要更多地挖掘人群细分数据，可以关注魔方团队产出的免费数据产品“淘宝指数”（shu.taobao.com）。这个产品公布的一些数据可以简单分析出淘宝买家的人群细分，告诉卖家消费者都是谁，喜欢什么。

我们搜索“爱情公寓”这个前段时间比较热门的网络词语，可以看到以下数据：

首先是该词搜索和成交的消费人群层级处于中等，因为“爱情公寓”这个关键词下的很多商品都是电视剧《爱情公寓》演员的同款服饰，而且是夏季服饰，所以这部分商品本身单价就不高，消费也偏向中等消费能力的人。

买家等级和人群身份中，新手和初级买家较多，白领和学生占比较大，这个数据印证了上图的中等水平消费能力。

致宁
指数还提供了一些消费者的星座分布数据，该数据用于直接分析的可能性不大，但可以从这里挖掘一些数据的趣味性。

最后我们看消费者的爱好，其实这部分数据就是通过该消费者的关联收藏、购买的信息多维度定义消费者的兴趣点。通过打标签，帮助卖家更好地理解消费者形象。比如搜“爱情公寓”一词的人最多的是爱美女生（会买很多女装、女鞋等类目）；同时她也是宠物一族（购买过宠物用品）等等。

如果你觉得这些数据还不够具体，不能落地到某个具体的宝贝和品牌的话，你可以查看“相关品牌”和“相关商品”，这些都能让你更进一步了解这群消费者的兴趣点。

可以查看到关联品牌下的相关宝贝，点击每个宝贝即可查看在淘宝上的链接。

除了上面说到的通过数据去做消费者研究以外，一些店铺、宝贝的图片页面展示也需要仔细研究。数据分析最终要落地到提高成交转化，所以对于网店而言，装修风格就是一种销售的语言，在你定位清楚你的目标人群是谁的时候，你需要知道他们喜欢什么风格，然后找到最适合他们的视觉系，这样子你所做的一切工作才会落地到转化。

互联网时代，做电商除了要熟知规则和数据分析外，最终落地还是宝贝陈列和描述。淘宝这么多消费者当中，女性居多，而女性多数是视觉系动物，如何引导她们去对你的商品感兴趣，除了强大的品牌背书以外，做好消费者研究，做好营销传播都是非常非常重要的。

希望本次探寻消费数据和定位目标人群，能为大家抛砖引玉，多提供一些思路去提升网店的运营。接下来我们还将努力挖掘淘宝行业数据的价值，为大家继续解析数据、诊断店铺。

Ⅳ 如何找准产品的目标人群

这个问题也可以反过来想：如何给我自己能够触及的人群一些他们需要的东西。再来根据需要设计产品。