"access_token": access_token

return pd.DataFrame(requests.get(url, params=payload).json())

数据分析示例

orders_df = get_orders(access_token)

top_regions = orders_df.groupby('receiver_state')

'payment'

.sum().sort_values(ascending=False)

三、用户画像构建

基于会员接口与订单数据，建立RFM模型：

计算RFM指标

recency = (pd.Timestamp.now() - pd.to_datetime(orders_df

'created'

)).dt.days

frequency = orders_df.groupby('buyer_nick').count()

monetary = orders_df.groupby('buyer_nick')

'payment'

.sum()

rfm_df = pd.DataFrame({'Recency': recency, 'Frequency': frequency, 'Monetary': monetary})

rfm_df

'R_Score'

= pd.qcut(rfm_df

'Recency'

, 4, labels=)

rfm_df

'F_Score'

= pd.qcut(rfm_df

'Frequency'

, 4, labels=)

rfm_df

'M_Score'

= pd.qcut(rfm_df

'Monetary'

, 4, labels=)

四、精准营销策略制定

根据数据分析结果制定策略：

针对Top3消费区域加大广告投放

top_regions.apply(lambda x: launch_region_ads(x.name, x.value))

高价值客户（RFM≥9）：专属VIP权益

流失风险客户（R≤2且F≤2）：触发挽回优惠券

from mlxtend.frequent_patterns import apriori

frequent_itemsets = apriori(order_items_df, min_support=0.05, use_colnames=True)

五、策略效果监控

通过淘宝数据报表API实时跟踪：

def get_daily_report(access_token):

return requests.get("https://api.taobao.com/report/taobao.dailymarketing.get",

params={"access_token": access_token}).json()

技术栈建议

数据采集：Scrapy + API轮询

数据分析：Pandas + NumPy

可视化：Matplotlib/Seaborn

自动化：Airflow定时任务

通过API深度对接业务数据，可构建从数据采集到策略执行的闭环系统，显著提升店铺运营效率。立即接入淘宝API，开启您的数据驱动增长之旅！如有任何疑问，欢迎大家留言探讨。