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如何利用好大数据挖掘潜在用户

发布网友 发布时间:2022-07-29 18:45

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2个回答

热心网友 时间:2023-11-28 07:40

为什么要用大数据挖掘潜在用户?

随着互联网的发展以及消费市场竞争的加剧:新品牌、新赛道、新渠道、新营销打法层出不穷。在快速演化的市场格局下,如何建立竞争壁垒、持续保持增长,需要重新立足数字化时代新消费崛起的背景,以洞察消费者体验为核心,重塑品牌价值,缜密布局增长策略。

只有全面精细地挖掘消费者的心智变化,如消费者的年龄、性别、消费习惯、生活现状、兴趣点等等信息,才能为接下来的内部创新提供正确的方向。优质的消费体验是提升品牌忠诚度的关键,也是企业维持稳定盈利模式的重要基础。随着互联网的发展以及消费市场竞争的加剧,消费者的每一条社媒发布、每一次社交互动、 每一次线上购买, 都反映了消费习惯、态度和行为。收集、分析这些数据并制定行之有效的消费体验决策是企业的业务刚需,更是撬动增长的差异化打法。

如何确定目标消费人群?

传统市调——耗时、耗人力、成本高、样本数量有限,且存在受访者隐藏真实想法的可能。

社交媒体大数据——符合用户沟通和线上行为习惯,无需人力、数据可自动全天候采集,数据量和分析维度更丰富、更客观、可信度更高 。

传统的用户数据收集有以下挑战:

01 线上、线下顾客体验触点繁多,碎片化的信息分散于企业各部门,无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验,赋能管理决策。

02 传统调研样本量小,执行周期长,统计结果往往滞后于消费趋势,难以转化为可执行洞察来赋能产品创新和营销增长。

03 市场情报数据源单薄,难以应付快速演化的市场竞争格局,缺乏统一的工具进行竞品对标,无法做到知己知彼。

所以,如何全面了解目标人群,标签和分析

基于实时大数据和机器学习算法的消费体验洞察,是真正“以消费者为核心”组织企业资源配 置的有效解决方案。消费体验洞察能够帮助企业快速采集和理解消费者需求、产品口碑、竞品动态、 新品趋势和消费热点,进而驱动营销、研发、顾客体验、零售运营等职能部门的专业人士把握商业机遇,敏捷应对快速变化中的消费市场。

第一步,细分人群画像 —— 了解ta们是谁,在哪儿,喜欢什么?

最佳实践案例(食品饮料)

某国际知名连锁餐饮品牌希望深入了希望了解中国咖啡市场的核心消费群体及细分人群画像。 运用机器学习建模后,对该品牌及竞品相关的逾 120万条消费者评论和社媒、电商和短视频讨论展开聚类分析,梳理出四大核心消费人群。

DataTouch®️数据分析平台再结合行业品类分布数据,由分析师进一步深入分析出细分人群的饮用环境、口味、 包装不同痛点诉求,结合品牌优劣势和人群特点给出针对性建议,为品牌未来精准产品定位和沟通策略提供了有力的决策依据 。


第二步,基于细分人群画像,指引产品精准沟通策略,捕获机会细分赛道和差异化产品概念方向定位

在了解市场格局和产品创新方向后,客户希望了解目标趋势品类在核心创新方向的细分受众画像。运用机器学习建模后,对每个创新方向相关的近千万条消费者评论和社媒、电商和短视频讨论展开聚类分析,梳理出4-5个核心消费人群。

DataTouch®️数据分析平台再结合行业品类分布数据,品牌竞争格局和顾客体验满意度,由分析师进一步深入分析出细分人群赛道的生活方式、场景需求,市场份额,机会定位,和在每一个产品属性(功效、使用感受、产品形态、包装等)的NLP深度学习情感分析,提炼未满足的痛点诉求,结合品牌定位优劣势和人群特点给出创新产品的差异化建议,为品牌未来精准产品定位和沟通策略提供了有力的数据洞察驱动的决策依据。

热心网友 时间:2023-11-28 07:40

就目前而言,现在的大数据技术为绝大部分的业务提供了许多功能,同时还提高了效率和收入。当然除了这些以外,大数据分析还为公司的潜在客户和现有客户提供了许多好处。这些优点让很多公司对于大数据技术十分向往,那么怎么能够利用好大数据呢?一般来说参与寻找内部、收集最大的数据量、和大数据公司进行合作。
一,参与寻找内部
要想找到潜在用户,可以利用大数据技术从订单历史、客户服务信息、业务订单管理系统来挖掘数据,数据分析师可以通过对数据进行分析出最忠实购物者的全方位视图来找到自己需要的参数。
通过挖掘数据拥有大量的属性,这些属性能够体现出客户的价值。可能会确定不同业务的各种市场的销售程度,即他们花的资金很少,并且会花费大量时间与客户服务代表合作。有了这些知识,就能够精准的寻找出自己需要的内容。
二、收集最大数据量
大家都知道,我们在与客服交流的过程总可以说是在了解客户,如果收集到客户尽可能多的信息,将会非常有帮助。而与别的品牌互动,退货和交换以及之前的购买历史记录中获得更多的数据,如果最大限度地利用客户的个人详细信息也是对于大数据分析带来很大的帮助。这有助于全面了解客户群并减除差距。
如果数据中存在缺失可能导致丢失有价值的信息,从而误导客户体验的全貌。所以说,在大数据分析之前一定要确保捕获可能对客户的行为和体验产生影响的所有内容。在分析完成之前,所有有关客户群的任何内容非常重要。此过程可以说明以前可能不容易获得或未见到的见解和模式,这些知识有助于解决客户的特定偏好和需求。愿意接受客户的所作所为,而不是他们正在思考的事情。对于我们的分析一定要保持客观的视角看待问题。
同样重要的事情就是,这种分析是一个持续的过程。客户的偏好和需求将不断变化,并受到包括新兴产品、当前趋势和各种其他重要因素在内的所有情况的影响。但是,在需求方面保持更高级并不容易,这一过程可确保对未来和现有客户始终保持高度重视。
三、与大数据公司合作
在获得了数据以后,如果能够最大限度地利用大数据来了解客户并定位理想客户仅仅只是一个开始。对于品牌来说,不仅可以确定其最佳购物者,还可以针对该公司的其他成员扩大其购物群的忠诚度。不过,当今企业面临的一大挑战是缺乏资源来启动大数据计划。除了保存和使用这些数据的理想基础设施外,组织还必须有能力去检查这些数据,当然还必须最大限度地利用这些洞察力。这是与大数据公司的合作关系的关键部分。而大数据公司的大数据专家不仅可以确保组织能够访问所有理想的大数据,还可以帮助分析它,以获得高价值的性能指标,预测和见解,从而提高品牌的价值。

对于上面提到的问题,想必大家看了这篇文章以后已经知道了怎么利用好大数据找到潜在用户了吧,一般来说,参与寻找内部、收集最大的数据量、和大数据公司进行合作才能找到潜在用户,希望这篇文章能够给大家带来帮助。
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