淘宝店铺如何构建与深化顾客画像？顾客分群更好提升服务！

增长专家-波波奇 • 2024年11月20日上午10:20 • 淘宝资讯 • 阅读 85

每个人的需求、爱好、购物习惯常常是因人而异，各有侧重，因此购物时流量会显得分散开来，没有头绪。如果卖家想要提供精细化的服务，让流量更加精准投放，那就需要对顾客进行画像、分群。

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一、构建顾客画像的基础步骤

（一）确定目标与框架

在构建顾客画像之前，淘宝店铺需要设定清晰的目标和框架。要明确是为哪部分顾客构建画像，例如是新顾客、老顾客，还是特定消费群体（如高消费顾客、年轻顾客等）。同时，要清楚希望从画像中获取哪些信息，比如顾客的购买频率、偏好的商品类型、消费金额等。构建这些画像的目的是什么，是为了提高复购率、降低顾客流失率，还是其他目标。

预期的分类体系和结果也要提前规划好。例如，一个主营时尚服饰的淘宝店铺，可能将目标设定为了解年轻女性顾客（18 – 30岁）的时尚偏好，目的是提高这一群体的复购率，预期结果是将这一顾客群体细分为不同风格偏好（如休闲风、甜美风、欧美风等）的子群体。

（二）收集相关数据

1.直接渠道

淘宝店铺自身的数据库资源是数据收集的重要来源。顾客的购买记录包含了丰富的信息，如购买的商品、购买时间、购买频率、消费金额等。例如，通过分析购买记录，可以发现某个顾客在过去三个月内购买了三次运动装备，每次消费金额在200 – 300元之间，这就表明该顾客可能是运动爱好者且有一定的消费能力。
顾客的浏览历史也不容忽视。顾客浏览过哪些商品页面、在页面上停留的时间等信息，可以反映出他们的潜在兴趣。比如，一个顾客在某款运动鞋页面停留了较长时间，但最终没有购买，店铺就可以针对这一情况进行营销，如提供优惠券或者相关产品推荐。

2.间接渠道

可以利用淘宝平台提供的工具，如生意参谋中的人群画像功能（需要订购市场行情专业版）。这个功能可以从社会属性（如年龄、性别、地域等）、淘宝属性（如会员等级等）、行为偏好（如搜索关键词、收藏的店铺等）多视角分析人群特征。例如，通过生意参谋发现店铺的顾客主要集中在一二线城市的年轻女性，这就为店铺的商品定位和营销推广提供了方向。

二、深化顾客画像的方法

（一）数据挖掘与分析

1.整合多源数据

将从不同渠道收集到的数据进行整合。例如把顾客在淘宝店铺内的购买数据、浏览数据，以及可能从社交媒体上获取到的顾客互动数据（如果有相关渠道关联）整合在一起。通过数据清洗和预处理，去除重复和错误的数据，确保数据的准确性。

2.利用数据挖掘技术

数据挖掘技术可以帮助商家从海量的顾客数据中发现隐藏的信息和规律。例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而进行商品推荐。对于淘宝店铺来说，如果发现购买连衣裙的顾客经常同时购买腰带，那么在向顾客推荐连衣裙时就可以同时推荐腰带，提高顾客的购买转化率。

3.多维度分析顾客数据

单纯从一个维度分析顾客数据是不够的，商家需要进行多维度的分析。例如，结合顾客的年龄、性别和地域等基本属性，以及他们的消费特征和行为特征进行综合分析。这样可以发现不同类型顾客之间的细微差异，从而提供更加个性化的服务。比如，年轻女性顾客在不同地域可能对时尚服饰的款式和颜色有不同的偏好，通过多维度分析可以精准把握这些差异。