存量竞争的时代, 消费者聆听是品牌持续增长的关键,借助大数据的消费者数据洞察,可以帮助品牌分析消费者的所思所想及行为特征,获取消费者对产品的需求痛点、使用感受,对品牌的评价口碑等,从而帮助品牌更好地调整策略和服务,制定更有效的市场策略,优化产品和服务,从而在竞争中脱颖而出。

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那么,大数据时代下,品牌应该如何运用大数据工具洞察消费者,进行有效的消费者分析呢?数说故事提供以下行动建议:

1、明确洞察的目的‌:在开始消费者洞察之前,首先要明确洞察的目的,消费者数据庞杂且分散,他们的声音分散在各大电商平台、社交媒体及品牌私域场景的应用上,不同类别的数据可以为品牌达成不同的洞察结果,因此品牌需要先明确自身的需求,才能进行消费者洞察工具的选型和进行后续的业务改进实施。

2、多维度收集数据‌:明确需求之后,需要根据需求多方面收集数据,这是进行消费者洞察的基础。消费者数据通常包括:

● 基本信息‌:如消费者的姓名(虚构)、年龄、性别、地域等

● ‌消费特征‌:消费者的消费习惯、购买力、消费频次等

● ‌心理特征‌:消费者的兴趣爱好、价值观、需求动机等

● ‌社交特征‌:消费者在社交媒体上的活动情况‌,如发帖/互动/关注话题等行为

● ‌偏好数据‌:消费者的兴趣爱好、品牌偏好、产品偏好、社媒内容偏好等‌

‌了解了数据的分类,就可以针对性对数据进行收集,这些数据一部分需要从品牌私域数据库中获取,如消费者的工单数据,客服聊天数据,APP用户行为数据等;另一部分数据则来源社交媒体、电商平台评论等公域数据池中,借助数说故事大数据工具即可对这类大数据进行精准的采集。通过这些外部公域数据和多媒体内容的加入,不仅仅提供了更多新的声音,还全方位地将消费者旅程的每一个触点数据都囊括进来。

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3、利用消费者数据分析工具,对收集到的数据进行清洗‌及处理,让品牌将“散装”的消费者VOC融合一起,这极大考验消费者洞察工具的技术能力。

以数说故事VOC洞察工具为例,一方面能够提供数据的获取,利用多模态AIGC识别技术提取图片、视频、音频信息,并进行数据处理、信息归类、标注标签,为消费者洞察提供丰富的数据维度;另一方面,通过数说故事自研的商业大模型SocialGPT,可以按实体识别归类VOC类型,精确定位不同的业务问题,以提炼出有价值的信息。如基于社交媒体数据,通过AI智能分析消费者的基础画像(如性别、年龄区间、社会角色)、兴趣偏好(如品牌关注偏好、品类关注偏好、内容话题关注偏好)、消费需求(如从产品评价信息中,提炼潜在的需求点等)。

品牌通过数说故事消费者洞察工具,可以根据消费者旅程,分阶段进行VOC洞察,针对性地挖掘每一个阶段的需求点、痛点、机会点,使得消费者洞察不再局限于售后跟进、体验优化、产品分析等层面,还能拓展至品牌营销、市场洞察、用户运营等业务场景。

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通过以上步骤,品牌就可以系统地进行消费者洞察分析,从而更好地理解消费者需求,制定有效的营销策略和产品设计,提升品牌竞争力和市场表现。

本文作者:数说故事