独立站相较于第三方电商平台，有一个相当大的优势，那就是卖家在独立站能够获得较为完整的用户数据，而在平台则不行。大部分用户数据都会被平台方所获取，卖家所能积累的用户数据是少之又少。因此在电商平台上，要想提升复购率是很困难的。
这作为独立站的一大优势，卖家自然需要将其发挥出来，否则即便优势再明显也是没有用的。而想要通过用户数据来提升复购率，卖家首先要做好的就是用户分析。通过用户分析，将用户群体进行分类，有针对性地进行再营销，能够很大程度上提升转化率。
用户分析：策略层
在这个阶段，卖家首先要搞明白的是，自己的重点客户是哪一个群体。不同的产品，主力消费群体是存在较大差异的。
比如说高端产品，那主力客户就必然是相对富裕的客户，经济相对不那么宽裕的客户，即便购买，频率也不会高。这时候，卖家就需要主动放弃一部分客户，将整体运营策略聚焦在高端群体中。
相反也同样如此，如果卖家的主力客户是经济一般的群体，那就只需要满足他们的需求即可。
其次卖家要筛选可培养用户，先进行大规模的广告投放和优惠补贴，然后再进行筛选。如果用户并不能被卖家的营销行为所影响，就需要将这部分用户先搁置，短期内不必再花太多的心思在上面。
最后卖家要注意的是，投入产出比，在测试用户的过程中，要多考虑一下获客成本，避免出现后期利润难以覆盖成本的情况。
用户分析：执行层
这个阶段，卖家则需要对具体的行为进行测试，包括时间、文案、渠道、商品搭配、优惠方式等。
通过A/B测试，即通过单一变量来确定影响因素，通过多次测试来给用户和业务打标签。
用户标签方面：促销敏感度（即什么程度的促销可以吸引这个客户）、活动偏好（是喜欢组合优惠、还是满减优惠等）、内容偏好、渠道偏好（是哪个渠道吸引过来的客户）。
业务方面则需要对产品所能吸引的具体人群进行分析。将这两者结合起来后，卖家就能更加精准地进行营销，提升用户粘性与复购率。
大多数广告平台，广告投放也是利用的这个原理。Facebook之前广告之所以能够那么精准，也是因为有足够丰富的用户数据，并通过技术将其进行详细分类。
因此虽然用户数据分析是一个较为繁琐的过程，需要不断地去测试，同时将这些琐碎的信息都收集起来，最后再集中分析。但如果能做好的话，卖家后期将会受益无穷。
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