傳統的通過線下渠道獲取消費者信息的方式，壹般是從數據公司購買數據，或者委托調研公司進行細致漫長的用戶調研後得出報告。在電商模式下，可以以較低的成本獲取海量的交易數據，進而分析消費者的特征，定位目標消費者。
魔方的大量數據來自交易，可以幫助商家了解消費者行為。舉個實際案例:我們來看壹下“面膜”類目的成交數據，包括價格分布和客單價分布的對比。壹個月內，口罩銷售的產品的標示價格分布範圍為5.5~7元，銷售人數的客單價(消費者累計購買金額)範圍為58~67元，由此可以計算出壹個用戶平均會購買的口罩數量為10。
繼續查看消費者購買頻次分布:80%的消費者在此期間購買，可以得出壹個大概的結論:購買口罩的消費者壹般壹個月購買壹次，壹次購買口罩的數量約為10。因此，在壹起銷售或組合銷售時，推出10件的折扣套餐或關聯其他不同類型的口罩最符合消費者的購物特點。大部分消費者壹次網購10件。只要包裝組合不偏離太多，消費者潛意識裏會更容易接受賣家的商品。
實際的抽樣采訪結論是，女性消費者平均壹個月使用4~8個左右的口罩。
再來看買家的拜訪時間:不同類別的拜訪和購買時間還是有明顯差異的。根據面膜品類購買者的到訪時間，我們可以做出相應的限時折扣或者有針對性的促銷，甚至可以據此安排上架時間。
面膜類買家高峰時間為下午14:00~15:00，第二高峰時間為上午10:00~11:00，第壹高峰時間為上午10:00。
誌寧
我們換壹個類別，比如住宅家具行業的餐桌子類別，可以看到訪問和交易的高峰時段都在半夜。如果妳猜測壹下消費者的購買常識，就可以得到答案，那就是壹般大件物品的購買都是以家庭為單位，而不是單個人做決定。所以掌握不同類別消費者的購物習慣，調整促銷周期，對提高整個網店的轉化率會有很好的作用。
消費者數據的其他重要方面，包括性別、年齡和地理分布，決定了消費者群體的人口屬性。在數據立方體中，不僅可以查看某個行業的人口統計數據，還可以查看該屬性下某個特定品牌、產品、商品的消費數據。以iPhone4S和SamsungGalaxy3為例，三星的男性消費者比例高於蘋果。蘋果的主要購買人群是18~24歲，比三星的25歲以上要年輕；江浙滬和珠三角地區對蘋果的喜愛程度更高。
偏愛三星的人群更多分布在北方和西南的城市，地區差異也很大。
想要挖掘更多人口統計數據的賣家可以關註魔方團隊出品的免費數據產品“淘寶指數”(shu.taobao.com)。這個產品發布的壹些數據，可以簡單分析淘寶買家的人群細分，告訴賣家消費者是誰，喜歡什麽。
我們搜索“愛情公寓”，壹個前段時間流行的網絡詞，可以看到以下數據:
首先，搜索並成交這個詞的消費者層次處於中間，因為“愛情公寓”這個關鍵詞下的很多商品都是電視劇《愛情公寓》中演員的同款衣服，而且是夏裝，所以這些商品單價不高，消費也偏向中等消費能力的人群。
在買家的檔次和人群身份中，新手和初級買家較多，白領和學生占比較大。這個數據印證了上圖中的中等消費力。
誌寧
指數還提供了壹些消費者的星座分布數據，不太可能用於直接分析，但可以從這裏挖掘出壹些有趣的數據。
最後，我們來看看消費者的愛好。這部分數據其實就是通過消費者的相關收藏和購買來定義消費者的興趣點。通過貼標簽幫助賣家更好的了解消費者的形象。比如搜索“愛情公寓”這個詞最多的是愛美的女生(她們會買很多女裝和鞋子)；同時她也是寵物壹族(已購買寵物用品)等等。
如果妳覺得這些數據不夠具體，達不到壹個具體的寶貝和品牌，可以看看“相關品牌”和“相關產品”，可以幫助妳更加了解這群消費者的興趣所在。
可以查看相關品牌下的相關寶貝，點擊每個寶貝可以查看淘寶上的鏈接。
除了上述通過數據進行的消費者調研，壹些店鋪和寶貝的圖片頁面展示也需要仔細研究。數據分析最終會落地在提高交易轉化率上，所以對於網店來說，裝修風格是壹種銷售語言。當妳明確定位妳的目標群體是誰的時候，妳需要知道他們喜歡什麽風格，然後找到最適合他們的視覺系統，這樣妳做的壹切都會落地在轉換上。
互聯網時代，做電商除了熟悉規則和數據分析，最終還是寶貝展示和描述。淘寶那麽多消費者中，大部分是女性，大部分是視覺動物。如何引導他們對妳的產品感興趣，除了強有力的品牌背書，做好消費者調研和營銷傳播非常重要。
希望這次對消費數據的探索和對目標人群的定位，能為大家改善網店運營提供壹些思路。接下來我們會努力挖掘淘寶行業數據的價值，繼續為大家分析數據，診斷店鋪。