数据统计在电商市场营销中的应用

课题项目：辽宁财贸学院2024年度校级教改课题“关于《统计学》课程考核方案优化策略的研究与实践”（课题编号：JG2024ZX13）

摘 要：本文探讨了数据统计在电商市场营销中的广泛应用。首先，文章分析了数据统计在电商市场调研中的应用，包括利用数据确定目标客户群体并分析其需求与偏好，以及收集并分析竞争对手数据以明确市场定位。其次，文章研究了数据统计在电商营销策略制定中的应用，涵盖产品策略、价格策略和促销策略，具体讨论了如何通过数据分析确定产品定位、优化产品价格、评估促销活动效果并优化促销方案。最后，文章探讨了数据统计在电商客户关系管理中的应用，包括利用数据进行客户细分以实现精准营销以及通过数据分析提升客户满意度与忠诚度。

关键词：数据统计；电商市场营销；市场调研；营销策略

一、数据统计在电商市场调研中的应用

1.目标市场分析

（1） 利用数据确定目标客户群体

在电商市场，利用数据确定目标客户群体是至关重要的。首先，企业可以通过分析用户的购买历史、浏览行为、搜索关键词等数据，识别潜在的目标客户群体。例如，通过分析用户的购买历史，可以发现哪些产品或服务更受欢迎，从而确定主要客户群体。其次，利用人口统计数据（如年龄、性别、地理位置等）和社会经济数据（如收入水平、教育背景等），企业可以进一步细分客户群体。这些数据有助于企业了解不同客户群体的特征，从而制定更有针对性的营销策略。例如，针对年轻人群体的营销策略可能更注重时尚和潮流，而针对中老年人群体的营销策略则可能更注重健康和实用性。最后，企业还可以通过客户反馈和在线调查等方式，收集客户对产品或服务的意见和建议，从而更全面地了解目标客户的需求和偏好。这些数据不仅有助于企业改进产品或服务，还能帮助企业发现新的市场机会。

（2） 分析目标市场的需求与偏好

分析目标市场的需求与偏好是制定有效营销策略的关键。通过数据分析，企业可以深入了解目标市场对不同产品或服务的需求程度以及客户的偏好和购买动机。首先，企业可以利用销售数据和客户反馈，分析哪些产品或服务更受欢迎以及客户的购买频率和购买量。这些数据有助于企业了解市场的需求规模和增长趋势，从而制定合理的生产计划和营销策略。其次，通过分析客户的搜索关键词和浏览行为，企业可以了解客户对产品的具体需求和偏好。例如，如果大量客户搜索“环保材料”或“无添加食品”，说明市场对环保和健康类产品有较高的需求。企业可以根据这些信息，调整产品结构或开发新产品，以满足市场需求。最后，企业还可以通过社交媒体和在线论坛等渠道，收集客户对产品或服务的评价和讨论信息，从而更深入地了解客户的偏好和购买动机。这些数据不仅有助于企业改进产品或服务，还能帮助企业发现新的市场趋势和机会。

2.竞争对手分析

（1） 收集竞争对手数据的渠道

收集竞争对手数据是竞争对手分析的第一步。企业可以通过多种渠道收集竞争对手的数据，包括公开渠道和非公开渠道。

公开渠道主要包括竞争对手的官方网站、社交媒体账号、新闻报道、行业报告等。通过这些渠道，企业可以了解竞争对手的基本信息、产品种类、价格策略、营销活动等。例如，通过分析竞争对手的官方网站，企业可以了解其产品种类、价格区间、促销活动等信息。

非公开渠道主要包括市场调研公司、第三方数据分析平台等。这些渠道可以提供更加详细和深入的竞争对手数据，如市场份额、销售数据、客户反馈等。企业可以通过购买这些数据或与合作伙伴共享数据，获取更多关于竞争对手的信息。

（2） 对比分析竞争对手的优势与劣势

收集到竞争对手的数据后，企业需要进行对比分析，找出竞争对手的优势和劣势，从而制定更具竞争力的营销策略。首先，企业可以对比分析竞争对手的产品种类、价格策略、营销活动等方面。通过对比分析，企业可以发现竞争对手的优势所在，如产品质量高、价格优惠、营销活动吸引人等。同时，企业也可以发现竞争对手的劣势所在，如产品种类单一、价格过高、营销活动效果不佳等。其次，企业可以通过分析竞争对手的市场份额和销售数据，评估其市场地位和竞争力。如果竞争对手市场份额较高或销售数据持续增长，说明其在市场上有较强的竞争力；反之，则说明其竞争力较弱。企业可以根据这些信息，制定更具针对性的竞争策略。最后，企业还可以通过收集客户对竞争对手产品或服务的评价和反馈，了解竞争对手在客户心中的形象和口碑。如果客户对竞争对手的产品或服务评价较高，说明其在市场上具有较好的口碑和品牌形象；反之，则说明其口碑和品牌形象有待提升。企业可以根据这些信息，改进自身产品或服务，提升客户满意度和忠诚度。

二、数据统计在电商营销策略制定中的应用

1.产品策略

（1） 根据数据分析确定产品定位

在电商市场中，产品定位是成功的关键之一。通过数据分析，可以准确地确定产品的定位，满足目标客户的需求。

利用销售数据和用户行为数据进行市场细分。通过分析不同产品的销售情况、用户购买频率、购买金额等数据，可以将市场划分为不同的细分市场。例如，根据销售数据发现，某一类产品在年轻人群体中销售较好，而另一类产品在中老年人中更受欢迎。这样就可以将市场细分为年轻人市场和中老年人市场等不同的细分市场。

分析目标细分市场的需求和偏好。通过分析用户的搜索关键词、浏览行为、评价反馈等数据，可以了解目标细分市场的用户对产品的需求和偏好。例如，通过分析发现年轻人群体对时尚、个性化的产品更感兴趣，而中老年人则更注重产品的实用性和品质。

根据市场细分和目标细分市场的需求偏好确定产品定位。结合企业自身的优势和资源，确定产品在目标细分市场中的定位。例如，如果企业在时尚设计方面有优势，可以将产品定位为时尚、个性化的产品，满足年轻人群体的需求。

（2） 产品优化与创新的数据支持

数据统计也为产品的优化与创新提供了重要的支持。一方面，通过分析用户的评价反馈和投诉数据，可以了解产品存在的问题和不足之处。例如，用户在评价中提到产品的质量不稳定、功能不够完善等问题，企业可以根据这些反馈，对产品进行改进和优化，提高产品的质量和性能。另一方面，通过分析用户的需求趋势和市场动态，可以为产品的创新提供方向。例如，通过分析发现用户对环保、健康的产品需求不断增加，企业可以考虑开发环保、健康的新产品，以满足市场需求。

2.价格策略

（1） 数据分析对价格定位的影响

在电商市场中，价格是影响消费者购买决策的重要因素之一。数据分析可以为价格定位提供有力支持。首先，通过分析竞争对手的价格数据，可以了解市场价格水平和竞争态势。例如，通过分析发现竞争对手的同类产品价格普遍较低，企业就需要考虑调整自己的价格策略，以提高产品的竞争力。其次，分析产品的成本数据和利润目标，确定合理的价格区间。通过分析产品的生产成本、运营成本、营销成本等数据，结合企业的利润目标，确定产品的价格底线和上限。最后，分析用户的价格敏感度数据，确定最优的价格定位。通过分析用户对价格的敏感度、价格弹性等数据，可以了解用户对不同价格区间的反应。例如，通过分析发现用户对价格较为敏感，企业就可以考虑采取低价策略，以吸引更多的用户。

（2） 价格调整的依据与策略

数据统计也为价格调整提供了依据和策略。一方面，根据销售数据和市场动态进行价格调整。如果产品的销售情况不佳，市场需求下降，企业可以考虑降低价格，以刺激销售。反之，如果产品供不应求，市场需求旺盛，企业可以考虑提高价格，以获取更高的利润。另一方面，根据竞争对手的价格调整进行相应的调整。如果竞争对手降低了价格，企业就需要考虑是否跟进降价，以保持竞争力。如果竞争对手提高了价格，企业可以考虑是否趁机提高自己的价格，以获取更高的利润。

3.促销策略

（1） 促销活动效果评估的数据指标

在电商市场中，促销活动是吸引用户、提高销售的重要手段。而数据统计可以为促销活动效果的评估提供重要的数据指标。

首先，销售额和销售量是最直观的评估指标。通过比较促销活动前后的销售额和销售量的变化，可以了解促销活动对销售的促进作用。例如，如果促销活动后销售额和销售量大幅增加，说明促销活动取得了较好的效果。其次，用户参与度也是重要的评估指标。通过分析促销活动的参与人数、参与率、用户反馈等数据，可以了解用户对促销活动的兴趣和参与度。例如，如果促销活动的参与人数较多，参与率较高，用户反馈较好，说明促销活动吸引了用户的关注，取得了较好的效果。

（2） 基于数据的促销方案优化

数据统计也为促销方案的优化提供了依据和方法。首先，根据促销活动效果评估的数据指标，找出促销活动中存在的问题和不足之处。例如，如果发现促销活动的参与度不高，可能是促销方式不够吸引人，或者宣传推广不到位。如果发现促销活动后的用户复购率较低，可能是产品质量或服务不够好，或者促销活动没有满足用户的需求。其次，针对存在的问题和不足之处，提出相应的优化措施。例如，如果促销活动的参与度不高，可以考虑调整促销方式，增加互动性和趣味性；加强宣传推广，提高促销活动的知名度和影响力。如果用户复购率较低，可以考虑提高产品质量和服务水平，增加用户的满意度和忠诚度；推出针对老用户的专属促销活动，提高用户的复购率。

三、数据统计在电商客户关系管理中的应用

1.客户细分与精准营销

客户细分是电商客户关系管理的基础。通过细分客户，企业能够更准确地理解不同客户群体的需求和偏好，从而制定更具针对性的营销策略。数据统计在客户细分和精准营销中发挥着至关重要的作用。

（1） 利用数据进行客户细分的方法

客户细分的方法多种多样，但数据统计为其提供了强有力的支持。电商企业可以利用多种数据来进行客户细分，包括购买历史、浏览行为、搜索关键词、社交媒体互动等。首先，通过分析客户的购买历史，企业可以识别不同客户群体的购买频率、购买金额、购买品类等特征。例如，一些客户可能经常购买高价值商品，而另一些客户可能更倾向于购买低价或促销商品。这些特征可以帮助企业将客户细分为不同的价值群体。其次，浏览行为和搜索关键词也是客户细分的重要依据。通过分析客户的浏览记录和搜索关键词，企业可以了解客户的兴趣和偏好，从而将其细分为不同的兴趣群体。例如，一些客户可能对时尚和潮流商品感兴趣，而另一些客户可能更注重商品的实用性和性价比。最后，社交媒体互动数据也可以为客户细分提供有价值的线索。通过分析客户在社交媒体上的互动行为，如点赞、评论、分享等，企业可以了解客户的社交习惯和影响力，从而将其细分为不同的社交群体。

（2） 针对不同客户群体的精准营销策略

在细分客户的基础上，电商企业可以制定针对不同客户群体的精准营销策略。这些策略旨在满足特定客户群体的需求和偏好，从而提升营销效果和客户满意度。

对于高价值客户群体，企业可以采取更加个性化和定制化的营销策略。例如，提供专属的优惠和促销活动、定制化的商品推荐、优先的客户服务等。这些策略旨在增强高价值客户的忠诚度和购买频率。

对于兴趣群体，企业可以采取内容营销和社群营销的策略。例如，通过发布与兴趣相关的内容、建立兴趣社群、举办线上或线下活动等，来吸引和留住这些客户。这些策略旨在提升客户的参与度和品牌认同感。

对于社交群体，企业可以利用社交媒体平台进行精准营销。例如，通过社交媒体广告、KOL合作、社交媒体互动等方式，来触达和影响这些客户。这些策略旨在利用社交媒体的传播力和影响力，扩大品牌知名度和客户基础。

2.客户满意度与忠诚度提升

客户满意度和忠诚度是电商企业成功的关键指标。通过提升客户满意度和忠诚度，企业能够增加客户复购率、减少客户流失率，并最终实现业务增长。数据统计在客户满意度和忠诚度提升中发挥着重要作用。

（1） 数据分析客户满意度的影响因素

要提升客户满意度，首先需要了解影响客户满意度的因素。数据统计可以帮助企业识别这些关键因素，并对其进行量化和分析。首先，产品质量和服务质量是影响客户满意度的重要因素。通过分析客户的反馈和评价数据，企业可以了解客户对产品和服务的满意度水平，并识别存在的问题和改进点。例如，如果大量客户对产品的某个特性或服务的某个环节表示不满，企业就需要考虑进行针对性的改进。其次，交付速度和售后服务也是影响客户满意度的重要因素。通过分析客户的订单数据和售后服务数据，企业可以了解客户在交付和售后服务方面的体验和满意度水平。这些数据可以帮助企业优化物流配送流程、提升售后服务质量，从而提升客户满意度。

（2） 基于数据的忠诚度培养策略

在了解客户满意度的影响因素后，企业可以制定基于数据的忠诚度培养策略。这些策略旨在通过提供卓越的产品和服务、建立情感连接、提供个性化体验等方式，来增强客户的忠诚度和品牌认同感。首先，企业可以通过提供卓越的产品和服务来增强客户忠诚度。例如，持续改进产品质量、提升服务响应速度和质量、提供便捷的购买和交付体验等。这些措施可以让客户感受到企业的专业和用心，从而增强他们对品牌的信任和忠诚度。其次，建立情感连接也是培养客户忠诚度的重要方式。企业可以通过社交媒体互动、客户关怀活动、定制化服务等方式，与客户建立情感上的联系和互动。这些措施可以让客户感受到企业的关怀和尊重，从而增强他们对品牌的认同感和忠诚度。最后，提供个性化体验也是培养客户忠诚度的有效策略。企业可以利用数据分析了解客户的个性化需求和偏好，并提供定制化的产品和服务。例如，根据客户的购买历史和浏览行为，推荐符合他们兴趣和需求的商品；根据客户的地理位置和时间习惯，提供便捷的购买和配送服务等。这些个性化体验可以让客户感受到企业的用心和关怀，从而增强他们对品牌的忠诚度和黏性。

四、结语

综上所述，数据统计在电商市场营销中发挥着至关重要的作用。通过深入分析和应用数据，电商企业能够更加精准地把握市场动态、明确目标客户群体及其需求与偏好，从而制定更具针对性的市场营销策略。同时，数据统计也为企业提供了评估营销活动效果、优化产品定位、价格策略以及促销方案的重要依据。在客户关系管理方面，数据统计同样功不可没，它帮助企业实现客户细分，实施精准营销，并有效提升客户的满意度与忠诚度。

参考文献：

[1]瞿伦一旸.大数据技术在经济统计中的应用研究[J].时代经贸，2024（7）：35-37.

[2]杨树芳.大数据在企业经济统计分析中的应用研究[J].现代商贸工业，2024（15）：86-88.

[3]魏海建.运营管理中数据驱动的统计决策分析[J].老字号品牌营销，2024（13）：78-80.

[4]袁也，时亚琳.市场营销数据分析在经贸决策中的价值与应用[J].时代经贸，2024（6）：147-150.

[5]彭刘安，罗松林，王振其.大数据时代企业市场营销策略分析[J].现代营销（上旬刊），2024（6）：156-158.

作者简介：刘斯语（1989.02— ），女，满族，黑龙江人，硕士，教师，研究方向：应用统计。