电商产品人群怎么定位？数据统计很重要！

如何定位产品面向人群，在开店之时我们了解大概面向某一人群，开店过程中，随着商品的上架、销售等等流程，面向人群变得更加具体，这时候店铺如何把握下一步操作，如何清晰地描绘出目标人群的画像，数据统计就显得很重要了。

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一、数据来源与收集

（一）电商平台内部数据

大多数电商平台都提供了丰富的数据分析工具。例如，淘宝的生意参谋，在市场行情里面有一个“人群画像”模块，点击“搜索人群”就能查看详细的人群数据，包括性别占比、职业占比、90天的支付金额（可查看客单价平均水平）、年龄分布等。这些数据是对平台用户行为和交易的记录，具有很高的准确性和参考价值。商家可以直接利用这些数据来初步了解可能购买自己产品的人群特征。

（三）自家CRM系统数据

如果商家已经有一定的客户基础，那么自家的客户关系管理（CRM）系统就是一个宝贵的数据来源。系统中记录了客户的购买历史、联系方式、反馈信息等。通过对这些数据的挖掘，可以分析出老客户的消费习惯、复购周期等，进而推断出适合产品的目标人群特征。例如，一家服装电商发现，其CRM系统中的老客户主要集中在25 – 35岁之间，且女性客户的复购率较高，这就为其新品推广提供了人群定位的参考。

（三）晓多AI智能机器人数据统计

晓多AI通过后台咨询整理数据，并将他们分类成不同数据，如接待统计、询单转化统计、问题和商品咨询、商品推荐统计等等，商家可以通过后台了解情况，以判断产品面向人群。

二、数据处理与分析

（一）数据清洗

收集到的数据往往包含一些无效或错误的信息，如重复数据、错误的年龄输入等。数据清洗就是要去除这些杂质，确保数据的质量和准确性。这是数据分析的基础步骤，如果数据不准确，后续的分析结果就会出现偏差。例如，在处理电商平台的用户注册信息时，可能会发现商有些用户填写的年龄明显不符合常理，需要将这些数据进行修正或删除。

（二）特征提取与分类

经过清洗的数据，需要进一步提取用户的关键特征。例如，对于一款电子产品，可以提取用户的购买频率、平均消费金额、浏览的产品类型等特征。然后，通过聚类分析、分类算法等数据挖掘技术，将用户分成不同的群体。每个群体具有相似的特征和行为习惯，比如高消费频繁购买群体、低消费偶尔购买群体等。这样的分类有助于商家更精细地了解用户需求。

（三）行为和偏好分析

深入分析用户的购买历史、浏览记录、搜索关键词等数据，可以了解用户的行为模式和偏好。例如，通过分析用户的搜索关键词，发现搜索“轻薄笔记本电脑”的用户可能更注重产品的便携性；而搜索“游戏笔记本电脑”的用户则更关注电脑的性能。这种行为分析有助于发现用户的潜在需求，为产品推广和服务优化提供指导。

三、基于数据的人群定位策略

（一）产品定位与人群匹配

产品定位包括用户定位、场景定位、价值定位、价格定位等方面。以低客单价产品为例，商家需要精准定位目标消费者。如果通过数据统计发现，产品的潜在购买人群主要是追求性价比的年轻消费者，那么在产品的宣传和推广中，就要突出性价比、实用性等核心卖点，以吸引这部分目标用户。

（二）精准营销与个性化推荐

根据人群定位结果，商家可以实施精准营销和个性化推荐。例如，针对女性消费者占比较高的美妆产品，商家可以在女性用户活跃的时间段进行广告投放，推送符合女性喜好的产品款式和促销活动。对于已经有购买记录的用户，根据他们的购买历史和浏览偏好，推荐相关的产品，提高用户的复购率。

（三）优化产品与服务

了解目标人群的需求和期望后，商家可以对产品和服务进行优化。如果数据显示目标人群对产品的配送速度有较高要求，商家可以选择更高效的物流合作伙伴；如果目标人群对产品的售后咨询比较关注，商家可以加强售后服务团队的建设，提高服务质量。

四、数据统计在电商产品人群定位中的持续价值

市场是动态变化的，消费者的需求和行为也在不断演变。因此，数据统计不是一次性的工作，而是一个持续的过程。商家需要定期更新和分析数据，以便及时调整人群定位策略。例如，随着社会消费观念的转变，原本以年轻消费者为主的产品，可能会吸引到更多的中年消费者。通过持续的数据监测，商家可以捕捉到这种变化，调整产品的营销策略，以适应新的市场需求。