對于很多電商網站來說，用戶消費行為分析是網站建設與運營中重要的環節，在運營中通過科學的方法分析用戶消費的一些規律，根據不同客戶特征，從不同細分角度尋找不同客戶之間的差異；結合分析店鋪的整體運營狀況，實現銷售業績不斷突破。而要進行買家消費行為分析，就需要進行相關數據要素的提取。
根據客戶屬性特征進行分類
首先我們需要了解什么是客戶的屬性與如何根據不同的屬性進行分類。什么是客戶的屬性呢？任何事物按照不同的角度都有特定的分類并具有一定的屬性。比如性別，年齡等等。當然，還可以根據需要進行更細的分類，比如客戶結婚與否，是否有子女，收入狀況，職業分類等等，很多時候一些屬性需要我們進行對用戶進行引導，從而能夠獲得相關的信息。比如一些網站在用戶注冊的時候，鼓勵用戶填寫自己網站需要的信息，并對填寫完整的用戶進行獎勵，這樣就能夠比較容易的獲得我們需要的信息，這就需要我們在做網站的時候進行巧妙的設計。當然很多時候用戶的屬性隨著時間的變化，一些屬性會發生變化，比如婚姻狀況的變化，然后又接下來出現是否有孩子，而且隨著時間的，很多用戶的收入狀況也會發生變化，這個時候需要我們通過自己的方法進行整理修改。
自己站內的數據是最容易獲得的，當然也是跟自己網站運營貼的最近的，一般來說，站內的數據最能夠體現自己網站的整體運營狀況。一般這類數據通過訂單來提取訂單數據，根據客戶資料來獲取客戶數據。站內的信息能夠幫助我們時刻了解網站的運營，根據可靠的數據來及時的調整制定相關的銷售策略。我們在做網站設計的時候要考慮引導用戶提供一些必要的信息數據。
站內數據是自己公司的運營的情況，畢竟這類數據有一定的局限性，往往只體現自己公司的情況，而外部數據最能夠反映自己所在行業的情況。我們網站的運營不能坐井觀天，要根據外部的變化，同行的包括自己競爭對手的一些情況，制定符合行業具體情況的策略。這些行業數據可以通過商業刺探的方式與市場調研的方式獲得。當然有一些第三方的平臺比如行業網站論壇等網站有時候也提供這方面的數據，不管是有償的還是免費的，外部數據分析是我們電商網站運營建設中非常重要的方面。
根據用戶特征對分類進行統計分析
買家行為分析數據要素提取是為了數據統計分析，不同屬性的用戶當然會有自己所在階段的一些特征，比如學生階段的消費狀況與已經工作后的會大不一樣，隨著人的年齡的增長，興趣與審美觀念以及消費能力會有不同，這里就不多說了。這里的消費行為分析需要進行分類，主要是運用數據挖掘的方法進行統計分類，當然不同規模的網站的狀況可能都不大一樣，小的網站可能通過數據導出，用簡單的EXCEL就能搞定，而大一些的網站就需要專業的軟件進行分類分析了。然后根據通過客戶消費行為分析，分析客戶特征，從不同細分角度尋找不同客戶之間的差異；為了賣家能更直觀的了解自己店鋪的運營現狀；了解客戶特征，為客戶維護和回購刺激提供決策依據；
這里需要說的是，網站建設在進行分析統計的時候，需要進行一些極值處理，比如，一些網站可能要剔除掉大于某個數值以及小于某個值的訂單，一些零售為主的網站剔除批發商的交易數據，一般來說是剔除購買次數大于某個數的值。
以上可能說的比較籠統，只是一些概念方法方面的東西，更具體的做法算法，后續有機會會陸續的進行介紹。
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