客户服务实务 项目六 客户数据分析 案例

不同站点客户群体的主流消费习惯亚马逊平台的十多个站点中，每个站点的消费人群都有自己的不同于其他站点的消费习惯，北美站便是有代表性的一个站点。北美站点分为美国站、墨西哥站和加拿大站三个国家站点，我们来看看这三个国家的主流消费习惯。

思考：

1．美国的主流消费习惯

美国作为全球消费水平数一数二的发达国家，他们的社会文化和民众主体价值观都使得其人均消费水平很高。美国人是典型的西方人，他们喜欢一些冒险运动，而且大多数美国人的社交活动都在户外，所以我们在户外用品这块也可以关注一下。因为美国人很多都喜欢冒险运动，防护用具在美国也比较畅销。还有一个就是汽配用品，因为美国很多人喜欢改装车，所以一些中低端但是质量好的汽配用品在美国也很畅销。

2．墨西哥的主流消费习惯

墨西哥的消费者在亚马逊上面买东西都喜欢搜索之后货比三家，他们对商品是否能及时送达比较看重，所以我们如果做墨西哥站点一定要注意物流的选择；墨西哥的卖家很喜欢带有个性化的购物体验，所以现在我们可以从个性化服务找突破点。还有一个情况就是，墨西哥的消费者很注重自身的隐私保护，我们在提供个性化服务中可以体现出对客户隐私的关注和保护。

3．加拿大的主流消费习惯

加拿大的消费者在购买商品之前都喜欢做做功课，看看自己需要的东西的类目，这个时候搜索榜排名靠前的卖家通常是他们的选择，所以如果你做加拿大站点，可能要想办法提升自己的店铺权重排名；再一个就是在价格方面，加拿大的消费者对价格还是很看重的，他们会习惯将亚马逊上面的商品与其他平台的同类商品做对比，目的是拿到商品的最低价格，所以我们卖家可以从价格差异化做起，以吸引更多的客户。案例6-1思考1.请思考亚马逊为什么要分析每个站点的消费者习惯？解决方案：（1）满足用户需求‌：通过分析用户的消费习惯，亚马逊可以更好地理解用户的购买行为、偏好和需求，从而提供更加符合用户期望的商品和服务。例如，不同站点的用户可能对某些类别的产品有不同的需求，通过分析这些需求，亚马逊可以调整产品选择和库存，确保提供用户真正想要的产品。（2）优化营销策略‌：了解用户的消费习惯有助于亚马逊制定更有效的营销策略。例如，通过分析用户的购买时间和频率，亚马逊可以调整促销活动和广告投放的时间和方式，以提高营销效果和用户参与度。（3）提升销售业绩‌：通过对用户消费习惯的分析，亚马逊可以识别出哪些产品受欢迎，哪些营销策略有效，从而调整自己的销售策略，提升销售业绩。例如，通过分析用户的评价和反馈，亚马逊可以改进产品质量和服务，提高用户满意度和忠诚度。（4）增强市场竞争力‌：在竞争激烈的电商市场中，了解用户的消费习惯是保持竞争力的关键。通过持续的用户行为分析，亚马逊可以及时发现市场趋势和用户需求的变化，快速调整自己的业务模式和产品策略，以适应不断变化的市场环境。

“58同城”利用访问数据帮助用户租房不用中介“58同城”是一家提供分类信息服务的网站，可为用户提供房产、招聘、团购、交友、二手、宠物、车辆、周边游等海量分类信息，满足用户免费查看或发布信息的需求。“58同城”旗下有一款资讯类App，可以用来发布招聘信息、租房信息、宠物信息、二手物品交易信息、家政服务信息等，用户也可以登录App应用查看各种类型的信息。用户可以在“58同城”上不通过中介查看他人发布的租房信息，可省中介费用。具体操作如下。（1）打开“58同城”App，在主页面选择“房产”选项，单击进入。（2）选择需要查看房屋的类型，挑选适合的信息，或设置附加条件。（3）单击看中的房屋，查看房间详情，并决定是否进一步拨打页面下方的联系电话。“58同城”通过这款App，凭借其信息发布机制，汇集了大量访问者的房屋信息以及求租信息，形成了一个庞大的数据库。通过对数据的分析、研判和预测，该App应用把握用户的喜好和真实需求，将其与房东的供给进行及时、精准的比对和匹配，再通过GPS定位系统把房屋信息或求租信息自动推送到相关需求者手中，“58同城”使每条信息能最大限度地满足房客对房屋的需求。“58同城”的分类信息功能，还可以有效对其收集的大量个体、差异化的访问信息加以梳理和分析，并将其转化为对本地卖家以及渠道合作伙伴具有商业价值的信息。案例6-2思考1.“58同城”如何利用访问数据绘制客户画像？解决方案：“58同城”通过整合多来源的客户数据，构建了一个包含个人属性、认证、位置、行为等多种标签的用户画像系统，以提供个性化的服务和营销。具体来说，“58同城”在处理多用户、多业务线、多子公司的情况下，面对客户数据的多样性和复杂性，通过构建客户画像系统来优化客户体验和提升营销效果。这个系统不仅整合了、赶集、安居客等核心数据源，还开发了包括个人属性标签、认证标签、位置标签、行为标签等在内的7大类，共计2300多个标签，平均每个客户拥有近百个标签。这样的客户画像系统使得“58同城”能够更精准地了解客户需求，提供个性化的服务。

京东利用网店运营数据造就电子商务巨头京东是仅次于阿里巴巴、腾讯、百度的中国第四大互联网上市公司。与其他电子商务企业一样，运营数据在帮助京东实现精准营销的过程中，提高了网店的智能化水平。（1）借助订单与销售数据提高用户购物体验。一些商品具有重复购买的特点，如洗衣粉、牙膏等日用商品，购买之后在可预期的一段时间内将会用完，京东分析此类商品用户两次购买行为之间的平均时间，待到用户可能再次购买的时间临近时，推介系统就会给用户推介相应的商品，提高用户的体验，从而提高商品的转化率。（2）借助搜索数据和用户评论理解用户意图。在搜索日志里，京东发现用户常常搜索的不是具体商品，而是直接表达自己的购物意图，如"送老爸"等。一般很少有商品会将这些词汇放入自的商品，但是用户的评论则会对此有所提及，如"老爸特别高兴""特别合适老婆穿"等。基于对用户搜索数据和用户海量评论信息的分析，京东尝试去理解用户的购物意图，通过对数据的统计、分析和深入挖掘，为商品打上标签。例如，商品适合送给男性或女性，将这些结果提供给用户。（3）借助用户行为和特征数据分析其购物心理。京东基于用户的购买行为数据，通过创建一个模型来分析用户的购买心理。例如，用户首次浏览商品和最终购买商品之间所用的时间有多长；一看到商品就购买属于冲动型消费；看某类商品的时间较长又互相比较，最终选择了相对便宜的商品，这是目标明确的消费。据此，网店可以统计、分析用户的购物心理，进而得出某个品类商品的需求的情况，实现商品的精准营销。案例6-31.京东是如何利用网店运营数据进行客户画像分析的？解决方案：‌京东通过收集和分析客户的行为数据、人口统计数据、兴趣爱好等多维度信息，构建出客户的特征模型，进行精准营销，提高客户满意度和忠诚度。京东在构建客户画像时，主要依赖于以下几个方面的数据：‌客户注册信息‌：包括客户的基本信息，如年龄、性别、地区等。‌客户行为数据‌：包括客户的浏览记录、购买记录