数字营销课件 项目二 分析数字经济时代的消费者

理论篇项目二

分析数字经济时代的消费者学习目标01知识目标认识数字经济时代的消费者角色、特征了解数字经济时代消费者购买行为旅程认识消费者画像的概念和过程02技能目标能够洞察传统消费者与数字消费者的需求差异和消费趋势能够在数字消费者旅程各环节运用适当营销策略和技巧能够运用消费者画像的结果进行精准营销03素质目标通过对数字消费者行为特征的学习，形成正确的消费观和价值观通过数字消费者购买旅程的分析和营销策略应用学习，培养爱岗敬业、诚实守信的职业道德通过消费者画像的学习培养数据分析素养通过国潮美妆消费者画像案例的学习，培养民族自豪感和文化自信目录任务一认识数字经济时代的消费者任务二绘制数字消费者旅程任务三构建消费者画像2024年我国国潮经济市场规模已从2018年的12266.6亿元增长至22922.3亿元。年轻一代逐渐成为国潮消费主力军，44.2%的消费者主要通过电商平台购买国潮产品。——智研咨询《2025年中国国潮行业市场规模分析》近一年在京东上搜索热度TOP100品牌中“国品”占比持续超过70%，90后及00后的年轻消费者国货消费金额占比超60%。——京东《2024国货消费观察》什么是国潮？

——86%的用户认为国潮是设计潮，即融合传统与现代文化的设计产品； ——82%的用户认为国潮也是科技潮，是中国智造，是体现科技力的产品； ——70%的用户认为国潮应该是创新潮，是能够满足细分应用场景需求的创新产品。国潮的强势崛起，根基是深厚的中华文化，动力则是永不停步的科技创新与发展。

国潮风劲吹年轻群体成消费主力军引导案例美妆、个护赛道国货占比明显提升：2023年，国货美妆以50.4%的市场份额超越外资品牌美妆。根据小红书发布的《中国美妆行业白皮书》，超90%的消费者曾经选购过国货美妆，其中越年轻的消费者选择国产品牌的比例越高，尤其是00后群体，几乎人人都有过国货美妆的购买经历。

手机及手机配件类的国潮产品获得消费者认可。不少用户都为国产手机（vivoXFold3系列、HUAWEIPura70系列）的性能、颜值点赞。“观察”显示，消费者平均每购买一部手机会搭配购买2.6件手机配件。在手机配件类国潮产品中，手机壳/保护套、手机支架、手机贴膜的购物用户数同比增幅分别为51%、48%和46%。可见，即便只是一枚小小的手机壳、手机支架或手机膜，也能在细微之处诠释国潮力量。国潮风劲吹年轻群体成消费主力军引导案例任务一认识数字经济时代的消费者一、数字经济时代的消费者角色二、数字经济时代的消费者行为特征一、数字经济时代的消费者角色（一）什么是数字消费者

数字消费者是指在数字环境中使用互联网、移动设备等技术手段实施信息获取、购买决策和消费行为的个人与组织。

一、数字经济时代的消费者角色（一）什么是数字消费者

战后消费者时代特征婴儿潮一代（早期）1945-1955年间出生收音机伴随其长大，工作就是生活婴儿潮一代（末期）1955-1965年间出生电视伴随其长大。之后也接触和使用个人电脑和手机。X世代1965-1980年间出生个人电脑、电子邮件和手机伴随其长大，多任务承担者，以产品为导向，生活比工作更重要。千禧一代、Y世代1980-2000年间出生短信、聊天工具、视频游戏伴随其长大，24小时保持在线，性格坚强，思想开放，可同时承担多项任务。Z世代1995年以后出生伴随微信、社交网络、网络游戏伴成长，可穿戴设备、虚拟现实和增强现实等技术成长，互动性极强，是新技术的早期使用者。数字移民数字原住民表2-11945年后消费者世代划分及其时代特征一、数字经济时代的消费者角色（二）数字消费者面临的消费环境变化1.消费场景不同：线上虚拟数字化的消费场景2.获取营销信息的途径不同：数字化媒体获取营销信息，大数据和人工智能实现精准推送一、数字经济时代的消费者角色（三）数字消费者的角色变化数字化产品消费角色数字消费者使用数字化产品的时长、频率、使用范围、学习速度和熟练程度等都更胜一筹。数字消费者不但更多的购买数字产品，同时也更广泛地使用数字化的销售平台和媒体传播平台，推动者数字化营销的快速发展。数字化产品生产角色消费者可以在数字化交易平台上简单便捷地由买方转变为卖方。比如通过神州租车平台，私人小汽车车主可以快速通过注册成为网约车司机，从车主变为出行服务生产者。企业越来越多地通过数字媒体平台收集用户社群的意见，组织专项的客户调研等方式，让消费者越来越主动地参与到产品设计环节中。一、数字经济时代的消费者角色（三）数字消费者的角色变化数据提供者角色消费者在淘宝、京东、小红书等电商和自媒体平台上浏览或购物时，会留下浏览记录、下单付款记录、点赞转发记录等等活动痕迹，这些痕迹就成为营销大数据的主要来源。数字内容生产者角色消费者可以方便的上传自己的数字内容到数字平台。内容包括日常生活、工作、心得、游玩体验等等，而形式可以是文字、图片、音频、视频等。消费者一方面消费这些数字内容，同时也生产和传播这些数字内容。比如以抖音为代表的短视频平台的崛起，有赖于短视频用户巨大的浏览量，同时也离不开大量用户自己创作的短视频内容。二、数字经济时代的消费者行为特征（一）消费行为更加注重个性化、定制化消费者通过数字化渠道主动搜寻设计独特和体现个性化的商品或服务，追求商品的象征意义与精神满足，通过消费实现自我表达与个性认同，获得更契合自身需求的消费体验。《2024年中国消费趋势报告》显示，精神悦己成为大家越来越关注的一个消费趋势，也就是说消费者越来越关注自身体验和感受。具体到现代年轻消费群体，就是越来越重视个性化体验。二、数字经济时代的消费者行为特征（二）消费者决策更加难以预测海量的产品种类和产品信息使消费者经常面临选择困境。因为营销触点大大增加，往往某个事件某个场景就能触发消费者的即时消费。消费者更依赖网络口碑进行营销信息判断，关键意见领袖和社交媒体影响者的言论和消费行为示范对消费者影响很大。消费者行为更加感性和非理性化，冲动性消费增多，使得消费行为更加难以预测。二、数字经济时代的消费者行为特征（三）消费者更加注重消费体验数字技术革新使消费者可借助虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术，去感受新奇独特的购物体验。线下实体店也不断进行数字化升级改造，线下消费中不可替代的场景感、社交娱乐体验。线上线下融合、虚实结合的体验式消费，提升了消费者的愉悦感。二、数字经济时代的消费者行为特征（四）消费过程更加注重互动化和社交化社交媒体的普及促使消费者与商家、关键意见领袖以及其他社群成员之间形成多对多的互动关系，通过各种点赞、分享、讨论、众筹行为建立起不同于传统的虚拟社会网络关系。企业以网络社群为营销主阵地，吸引消费者眼球，与消费者频繁交流互动，引导消费，并提高消费者的消费粘性。二、数字经济时代的消费者行为特征（五）消费行为更加注重即时化和效率化数字消费者更倾向于通过"场景触发式购物"，消费者习惯随时随地购物，各类营销触点都能触发即时消费行为。一旦被激发消费需求，消费者又希望尽快交付商品，越来越缺乏等待的耐心。二、数字经济时代的消费者行为特征（六）消费行为更加共享化以共享房屋、共享汽车、共享自行车，共享箱包、共享充电宝等为代表的共享经济兴起，数字消费者逐渐习惯于共享化的消费方式。任务二绘制数字消费者旅程一、数字消费者旅程各阶段分析二、数字消费者旅程绘制

一、数字消费者旅程各阶段分析

（一）需求激发阶段（二）消费信息搜索阶段（三）方案比较评价阶段（四）购买决策阶段（五）购后行为阶段消费者旅程（ConsumerJourney），是指消费需求被激发开始，到消费信息收集、方案比较评价、做出购买决策、收取商品到购后行为的全过程。

一、数字消费者旅程各阶段分析

（一）需求激发阶段

数字媒体激发在各类数字媒体平台发布产品介绍、演示视频及音频解说等导购内容网络广告借助高清视觉、UGC内容及社交裂变模式吸引用户注意力，增强用户参与感。

场景激发短视频和直播的内容有吸引力，传播者有感染力比如专业探店主播生动的现场展示能有效激发观众对商家的消费欲望。社交激发在线评价、社群讨论及好友实时推荐等形式催生多样化的社交电商模式。例如微信朋友圈广告、抖音直播销售、社区拼团、小红书种草推广、拼多多的裂变营销等。

一、数字消费者旅程各阶段分析

（二）消费信息搜索阶段

1.网页搜索通过关键词匹配帮用户获取商品信息、评测和比价数据。适用场景：这种传统搜索方式适合消费者在购买前进行系统的信息收集和产品对比。优势：覆盖范围广、结果相关性高。劣势：效果依赖于用户准确描述需求的能力，模糊查询可能导致结果偏差。通过计算机视觉技术实现了“以图搜物”。适用场景：这种方式适合服装、家居等视觉导向型品类，有效连接了线下场景和线上购买。优势：消费者只需拍摄或上传图片，即可找到同款或相似商品，极大降低了搜索门槛。劣势：相似商品区分度不足的局限，图像识别的精准度不足。

借助智能助手和自然语言处理技术，用户可口语化提问获取信息。适用场景：随着智能家居普及，语音搜索在家庭消费场景中的应用正在快速增长。优势：使用便捷性，适合移动场景和即时需求，能与本地服务深度整合。劣势：适合获取简单明确的答案，对于复杂的产品参数对比等需求支持有限。

通过自然语言处理和机器学习算法，人工智能能够理解用户的搜索意图，并根据用户的历史行为、兴趣偏好和实时数据，提供个性化、精准的推荐结果。场景举例：图2-1秘塔AI搜索的工作流

2．图像搜索

3．语音搜索4．人工智能搜索

一、数字消费者旅程各阶段分析

（二）消费信息搜索阶段

例如用户看到朋友穿的一件好看衣服，可直接拍照上传到淘宝，AI技术通过计算机视觉识别衣服特征，在海量商品库中找到同款或高度相似款，并展示购买链接。秘塔AI搜索工具直接先从源头上解决了信息源质量的问题，并且可追溯来源。此外，秘塔AI搜索的工作流的功能，直接按照预设的信息检索流程，输出搜索结果。

4．人工智能搜索

一、数字消费者旅程各阶段分析

（三）方案比较评价阶段消费者会借助数字化工具从三个关键维度对备选方案进行系统性评估。

1.理性分析消费者会对比产品功能、价格、质量等客观属性，借助比价网站、评测视频等工具进行理性分析

2.社交影响社交媒体的用户评价和KOL（KeyOpinionLeader，关键意见领袖）推荐会显著影响消费者的主观感知3.便捷性考量便捷性因素比如配送时效、退换货政策等也成为重要考量标准。

一、数字消费者旅程各阶段分析

（四）购买决策阶段影响购买决策的因素：价格、功能、促销力度等理性因素库存紧张提示、限时优惠等即时刺激等情境因素品牌偏好、购物体验带来的愉悦感等情感因素因数字消费者决策周期缩短，受多元化营销触点影响，企业应优化购买路径便捷性、通过信任背书降低决策风险，并适度营造紧迫感，推动消费者做出最终购买决策。

一、数字消费者旅程各阶段分析

（五）购后行为阶段消费者会表达和强化其消费体验，无论该体验是正向还是负向。数字消费者一般通过购后评价和购后分享推荐两种方式来表达购物体验。企业应及时响应负面评价，将其转化为服务改进机会；同时鼓励满意客户分享体验，比如通过积分奖励等方式激励UGC内容产出。

二、数字消费者旅程绘制

（一）数字经济时代消费者旅程绘制步骤精确呈现需求和痛点形成具体消费者工作流程反复提炼与修改整洁、美观和清晰对海量消费数据的分析，对消费者信息的全面搜集和提炼将第二步中活动逐个分解，并列出与之相应的任务和目标多次测试，优化迭代收集消费者信息绘制消费者行为轨迹提炼关键的项目任务拆解具体消费者行为更新迭代消费者旅程图

二、数字消费者旅程绘制

（二）消费者旅程可视化工具基于用户体验的轨迹、关注消费者整体旅程的可视化工具，可用于整体服务流程设计和体验规划设计扥。图2-3：基于场景的消费者旅程图任务三构建消费者画像一、认识消费者画像二、消费者画像的构建流程三、消费者画像的结果应用

一、认识消费者画像

（一）消费者画像的概念消费者画像是一种通过多维数据对目标用户群体进行抽象建模的虚拟用户模型，旨在帮助企业和产品设计者更精准地把握用户需求并优化体验。消费者画像的核心工作在于通过对消费者的基本信息、行为偏好、心理特征等多维度进行综合分析，提炼出具有共性的用户特征标签。早期的用户画像多基于人工调研与访谈，通过提炼典型用户特征形成；而现代用户画像则依赖数据挖掘、机器学习等技术，从海量数据中自动提取标签并构建动态模型。

一、认识消费者画像

（二）消费者画像的数据类型1. 静态信息数据相对稳定、不频繁变化的用户基础属性人口统计学特征（年龄、性别、地域、职业、收入水平等）固有属性（教育背景、婚姻状况、住房情况等）2. 动态信息数据用户随时间变化的行为特征消费记录（购买频次、客单价、品类偏好）线上行为（浏览路径、搜索关键词、APP使用时长）社交互动（评论内容、分享行为）环境数据（地理位置、设备信息）等

二、消费者画像的构建流程

（一）明确消费者画像目标3.顾客管理画像4. 提升营销绩效2.产品优化设计1.目标顾客识别通过分析用户行为与需求，指导产品改进与创新，功能迭代及服务优化多维度数据精准识别目标用户群体，缩小市场范围，锁定高潜力客户群体利用画像实现精准推荐，制订有针对性的媒体传播策略，降本增效划分用户群体，实现差异化管理，用于客户关系管理、会员分级、个性化推荐等。

二、消费者画像的构建流程

（二）获取和分析用户数据获取用户数据第一方数据（如购买记录、网站浏览行为、客服记录）第二方数据（合作伙伴共享的用户信息）第三方数据（专业机构提供的人口统计、兴趣偏好等数据）分析用户数据数据清洗和标准化，以消除冗余、错误或不完整的数据。数据关联和维度扩展。将静态属性（如性别、年龄）与动态行为（如浏览时长、购买频次）结合，构建多维度的用户特征。

二、消费者画像的构建流程

（三）建立消费者画像标签体系标签是通过算法或人工方式对用户特征进行高度精炼的符号化表达，用于描述用户在某一维度上的属性或行为特征。通过标签的组合，形成对用户整体特征的抽象描述。1.标签分类（1）静态的状态类标签。基础属性标签：地理信息、人口特征、设备信息、敏感信息和家庭状况等。分类属性标签：企业对顾客的分类，包括会员分类标签和顾客生命周期标签。态度评价标签：消费者满意度方面的属性，包括产品评价、品牌评价等。价值观念标签：反映消费者生活方式和性格个性方面的属性。这两类标签无法直接观测，需要通过访谈、问卷、文本挖掘等方式进行分析。

二、消费者画像的构建流程

（三）建立消费者画像标签体系标签是通过算法或人工方式对用户特征进行高度精炼的符号化表达，用于描述用户在某一维度上的属性或行为特征。通过标签的组合，形成对用户整体特征的抽象描述。1.标签分类（2）动态的行为类标签。行为识别标签包括需求偏好、上网行为、消费行为、出行行为等。场景活动标签是指在场景中顾客的行为，包括线上和线下的场景活动。风险识别标签是企业进行精准营销的重要标签，包括流失预警标签和风险行为标签。刺激反应标签是顾客面对企业营销活动时产生的反应，包括定向反应标签、休眠激活标签和促销反应标签等。

二、消费者画像的构建流程

（三）建立消费者画像标签体系2.标签选择的方法定性提炼法头脑风暴法深度访谈法

定量分析法专题调研法：焦点访谈和问卷调查，用统计分析工具比如聚类分析、决策树等确定标签数据洞察法参考竞品法成熟企业的消费者画像标签有可能通过公开的研究文献进行查询

二、消费者画像的构建流程

（四）消费者画像可视化根据选择的标签，最后将标签形成可视化的画像。1.消费者分群标签数量需适中，每一类下可选择3-5个标签维度，每个维度下的具体指标控制在2-5个。对大部分维度内容相同、个别维度具体标签存在明显差异的消费者可形成消费者分群，每一类型消费群体提炼一个群体名称，配一张能代表群体特征的照片，即可生成一个的画像。一般企业的目标消费群可形成3-7个消费者画像。

二、消费者画像的构建流程

（四）消费者画像可视化根据选择的标签，最后将标签形成可视化的画像。2.画像类型图2-6群体消费者画像标签体系图2-5单个消费者画像案例：小红书基于社区生态的用户画像差异化战略小红书的月活用户超3亿，其中88%主动使用搜索功能，81%将其作为首选搜索平台，日均搜索量占比超60%。高用户粘性源于其独特的社交型社区定位：平台通过兴趣标签聚合同好群体，用户在图文互动中建立深度社交联结。这种“内容+关系”双维运营模式，既保障了内容分发效率，又通过身份认同感提升留存率，形成兼具广度与深度的社区网络。核心竞争力在于精准的高价值用户画像。如图表数据所示，小红书用户呈现显著特征：（1）性别结构：女性占比67.8%（高于抖音51.5%、快手46.9%）；（2）消费能力：2000元以上订单占比47.3%（领先同业30%+）；（3）人群特质：35岁以下用户占69%，一线及新一线城市用户达31.7%。由此锚定“90后高线城市品质女性”为核心人群，其强消费力与新鲜事物接受度，支撑平台高客单价商业生态。关键指标小红书抖音快手女性占比67.80%51.50%46.90%2000元以上订单占比47.30%30.40%25.20%35岁以下用户占比69.00%48.00%52.60%一线、新一线城市用户占比31.70%25.00%18.50%案例：小红书基于社区生态的用户画像差异化战略

在这个用户画像的基础上，思考两个方向：（1）核心人群的市场规模。社区的市场空间基本盘取决于平台价值观吸引的核心用户人群。从用户画像上看，小红书以90后、更易接受新鲜事物、追求生活品质、消费力强的一线城市女性为主。据预测小红书的核心用户人群大概在1.63亿人，虽然跟抖音、快手肯定是无法比拟的，但是客单价高。（2）泛化人群的难易程度和规模。社区平台都在积极拓展自己的用户群体，达到社区扩圈的目的，但难度不一。小红书的潜在拓展用户规模较大，核心原因在于大部分中产人群都认同小红书的“追求美好生活”的理念。关键指标小红书抖音快手女性占比67.80%51.50%46.90%2000元以上订单占比47.30%30.40%25.20%35岁以下用户占比69.00%48.00%52.60%一线、新一线城市用户占比31.70%25.00%18.50%三、消费者画像的结果应用（一）精准营销在营销战略层面，企业通过画像标签可以选定细分人群，实施精准营销推送和产品推荐。在产品研发方面，画像标签可以帮助企业确定测试目标，通过研究测试找到合适的产品属性组合，优化产品设计。在定价方面，通过画像标签和商品价格的交叉分析，为新产品定价、不同产品线定价和不同顾客群体差别定价提供依据。在渠道方面，借助画像标签可以分析目标人群的渠道来源，使渠道投放策略更有针对性。在传播促销方面，画像标签有助于企业实施定向广告推送。朋友圈广告是精准营销的典型案例，其通过用户兴趣行为标签实现精准推送。例如经常浏览汽车资讯的用户可能收到“宝马最新电动车”广告，系统基于其历史搜索行为判定潜在购车需求；而近期在便利店小程序高频消费的用户，则会触发“可口可乐夏季限定包装”广告，匹配其即时性快消品购买习惯。三、消费者画像的结果应用（二）个性化推荐个性化推荐系统建立在海量数据挖掘基础上，通过分析用户的历史行为（如点击、购买、收藏），系统可生成个性化推荐内容，提高用户参与度和转化率。大众个性化推荐从大众平均需求出发，通过画像标签找到产品属性的平均水平，向大众推荐同质产品。细分个性化推荐根据细分市场顾客需求，通过画像标签描述和锁定细分市场人群，从而推荐相关产品。个人个性化推荐针对个人的需求定制个性化产品或服务，此时单个消费者画像的差异化标签成为关键因素，推荐个性化产品包括特殊情境下使用的产品、高价值产品、实时需求产品等。例如京东通过整合用户浏览、购买及地理位置数据，构建消费者画像，识别高潜力母婴用户群体，针对该群体推送个性化纸尿裤广告。三、消费者画像的结果应用（三）客户关系管理在提升顾客满意度方面，企业通过消费者画像了解顾客个性化需求和痛点实时定制化服务，通过画像的行为类标签分析消费者的营销触点，从而提升顾客的个性化感知和体验效果。在提升顾客忠诚度方面，消费者画像可帮助企业精准定制会员需求，提高会员留存率和复购率，也可以通过画像标签识别具有较高流失风险的顾客。在顾客信用评级方面，画像标签可以为个人信用评级提供详细数据参考。通过用户的年龄、文化程度、职业、家庭状况、购买习惯、购买能力等标签对用户信用进行评估和信贷评分，提供差异化金融信贷。例如“京东白条”基于用户在京东信用体系评级而匹配额度，并为其他金融信贷业务提供信用评级的重要参考。三、消费者画像的结果应用（四）行业研究企业或行业研究者通过画像标签，可以有针对性的研究行业在有关方面的最新发展动态，分析市场趋势，发现潜在机会，从而优化竞争策略。行业研究者还可通过对消费者画像中具有独特性的标签的分析，