让市场研究回归消费者洞察的本质才是应有的姿态

CBNData2017-08-03 15:39:00

责编:盛倩倩举报

“让市场研究回归消费者洞察的本质,才是大数据研究应有的姿态。”第一财经商业数据中心(CBNData)首席数据分析师杨钦在CDAS第四届数据分析师行业峰会现场如是说道。

7月29日,CDAS第四届数据分析师行业峰会在北京举行。作为目前国内最大的数据分析行业盛会,本届CDAS吸引了2000多名数据分析人士参会,汇聚了众多行业领军企业、科研院所、专业大牛、知名媒体等,展开了一场研习技术、探寻未来的大数据与大思维的盛筵。

本次峰会设立了众多分论坛,涉及大数据可视化、VR/AR、大数据金融等热点话题,深层剖析了前沿技术和发展趋势。在其中的“电商大数据分论坛”上,CBNData首席数据分析师杨钦在现场就《基于消费者洞察的市场研究》展开了大数据领域的经验分享,通过精简的案例,带领在场的与会者们看消费变迁,视行业格局,洞察用户行为,用大数据魅力感染全场。

海量消费数据的四层内涵:消费统计消费明细消费行为全网行为

在展开一场大数据的探讨之前,杨钦首先介绍了关于阿里消费“大”数据的一些简单数据:4.54亿消费者、4.68亿月活、1.89亿日活(手淘)、10万品牌、1000万家商家,15亿件商品以及3.7万亿的流水。而这也正是CBNData所掌握最核心的数据资源,CBNData最核心主流的业务均基于此展开。这些看起来很大的数据,便引出了关于大数据的终极天问:海量数据的价值何在?杨钦表示:“如果无法解答关于价值的问题,无外乎是在给分析师的工作和服务器增加额外成本。”

对于消费大数据的理解,杨钦给出了四个层次,从这四个层次的应用角度而言,都对应了鲜明的应用场景。

首先最基础的统计维度的消费数据,它不仅是所有从业者最基础的需求,同时也是相对比较成熟的领域;其次,是消费明细数据,即一个人在什么场景下消费了什么产品或者服务的数据;再进一层,便是消费行为数据,这个维度的数据构成了完整的消费链路;最为全面的便是全网行为数据,此维度的数据不仅可以分析消费者在消费场景之内的行为,更能洞悉消费者在消费场景之外的行为,可以说,是一个人更完整的互联网产品下的行为。

大数据让市场研究回归消费者洞察的本质

基于以上四个层次的数据维度,你所掌握的数据属于哪一层呢?掌握了这些数据之后,要用来干什么?“我觉得现在行业有个很畸形的现象,大家都在关注行业、关注竞争对手、关心别人的隐私,而很少有关心品牌商家背后的消费者。我们CBNData认为让市场研究回归消费者洞察的本质,才是应有的姿态。”杨钦如是说。

基于这个原则,基于CBNData所掌握的数据资源,杨钦在现场分享了几个相关研究案例来诠释什么才是真正的“消费者洞察”。

 从行业视角到消费者视角

如果单纯从流量、转化和客单价的角度来看,可以说美妆行业线上消费陷入了瓶颈,面膜行业经历着过山车式的发展,彩妆市场的爆发是由护肤市场的成熟所推动的。

然而真的是这样吗?

当你结合消费者来看,或许会得到一个完全不一样的洞察。不要光关注外延增长,内生增长更值得深思。客群是在变动的,有流失的、有留下的、有新进入的、更有回流的顾客。当你研究那些新进入的人群来自什么年龄层和什么线级城市后,你会发现,所谓的“瓶颈”,实际上是这个行业正在从外延生长迎来内生增长;当你研究了回流用户在“消失”期间去了哪里、又是什么吸引他们回来后,你会发现,原来那些回流的用户才是推动行业增长的重要力量;当你研究美妆用户的关联购买之后,又会发现原来中国线上现在的护肤和彩妆市场是非常割裂的两个市场。

 从用户流转看行业格局

消费者洞察不仅让我们看到了一个更真实的行业,同时,在行业的层面上,为我们带来了一个全新的认知。

以国货品牌为例,光看行业数据,可以说用户流失非常严重,线上的消费习惯完全没有固化,那么问题来了,这些流失的用户去了哪里?被什么样的品牌抢走了?在别的品牌那儿有购买了什么?

我们需要多维度的深入分析和挖掘,结合消费者行为和场景做深度还原,让品牌看清自己所处的行业,看清竞争对手,在不泄露用户基本数据的情况下,给到品牌更多更深刻的洞察。

 通过洞察用户行为优化店铺运营

最后,关于店铺背后的用户流动问题。研究整个电商环境,你会发现整个行业的用户忠诚度都非常低。这些用户流失的背后,原因是什么?是否有采取措施把他们留下来?究竟是什么样的用户在什么样的场景下流失到了什么样的竞争对手的哪些产品上去?在回答这一连串的问题的同时,其实也在某种程度上刻画了品牌的定位,揭示了店铺运营策略的问题。

当然,以上仅仅是挑选了一些简单维度来洞察消费者行为背后的消费动机,实际消费大数据的研究还有更加完整的维度。

最后,杨钦再次强调:“大数据真正改变的,首先是我们看问题和看世界的方式。CBNData现在正基于‘洞察消费者’提供一种更优化,背后逻辑更简单的大数据分析的解决方案,一改那些根深蒂固的传统分析问题的视角,采用基于消费者洞察的思维方式,洞察消费者的核心需求,服务于品牌、商家以及整个行业的生态改造和优化。”

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