《大数据营销（AI+微课版）》课件 第2、3章 基于大数据的消费者洞察与画像、大数据驱动下的产品与定价管理

大数据营销导入案例2012年，喜茶诞生于广东江门，凭借芝士茶的创新起步，但早期因门店排队时间过长、消费者需求不明确等问题制约了其发展。后来，喜茶以大数据为核心工具，重构消费者洞察体系，实现了从“经验驱动”到“数据驱动”的转型。一、消费者数据整合与动态画像构建1．全渠道数据采集与清洗喜茶通过“喜茶GO”小程序、POS系统、社交媒体（如小红书、抖音）及第三方平台（如大众点评）整合消费者行为数据，覆盖线上点单记录、口味偏好、地理位置等维度。2．动态标签体系与消费趋势捕捉构建结构化标签（如年龄、性别）与行为标签（如消费频次、单品偏好），并引入动态更新机制。例如，消费者连续3次购买低糖饮品后，系统自动标记为“健康饮食偏好”；导入案例当消费者搜索“节日限定款”时，标签系统实时关联“尝鲜型消费者”特征，并推送新品预告。此外，通过分析社交媒体用户生成内容，喜茶发现“健康”成为核心趋势——60%的消费者选择少糖或无糖饮品，推动其推出“甜菊糖”选项，相关产品复购率较常规款高35%。二、将消费者洞察落地应用1．精准分群与场景化营销•价格敏感群体：通过历史订单识别高频使用优惠券的消费者，定向推送“拼团购”“买一赠一”活动，客单价提升20%。•社交型消费者：分析小红书、抖音用户生成内容，发现“高颜值包装”是分享动因，设计限定款杯身与杯贴，推动用户自发传播。导入案例•健康需求群体：基于“低糖”“植物基”搜索关键词，推出“超级植物茶”系列（如羽衣纤体瓶、去火纤体瓶），上线首月售出350万杯，全年累计销量突破3700万杯，成为行业现象级单品。2．智能推荐与供应链协同通过机器学习算法关联消费者行为与产品特征。例如，购买“多肉葡萄”的消费者中，30%在一周内下单“葡萄味冰激凌”，系统据此推荐组合套餐，转化率提升18%。供应链端则根据区域消费数据预判需求，实现“千店千面”的库存管理——系统自动调整在线菜单，显示促销信息或产品售罄状态，减少库存损耗15%。3．会员体系与私域流量闭环将1.5亿会员分为5级，提供差异化权益（如新品试喝、专属客服）。线下门店导入案例通过二维码立牌、社群运营引导消费者沉淀至私域，形成“小程序下单+社群互动+内容传播”的闭环生态。案例思考：喜茶的动态标签体系是如何构建的？基于大数据的消费者洞察在喜茶的营销中起到了什么作用？第二章

基于大数据的消费者洞察与画像

基于大数据的消费者洞察1

构建消费者画像2

消费者画像在大数据营销中的应用31

基于大数据的消费者洞察1.1基于大数据洞察消费者的优势预测消费者行为趋势深入理解消费者需求精准定位目标消费者实现个性化营销实时监测消费者反馈优化产品和服务设计1.2基于大数据的消费者洞察方法0204跨屏数据分析：“PC+移动端”描绘消费者画像03消费者行为路径分析：基于消费者行为轨迹数据进行洞察01物联网数据分析：探索消费者状态05消费者购物篮分析：电商数据体现消费行为习惯社交数据分析：揭露消费者情感1.3基于大数据的消费者洞察流程利用标签绘制消费者画像针对消费者特征制定营销策略获得反馈改进营销策略收集整理消费者数据020301042

构建消费者画像2.1消费者画像的数据基础消费者画像依托于数据基础，构建消费者画像需要海量消费者数据的支撑2.1消费者画像的数据基础为构建坚实的数据基础，需充分利用消费者关联行为来打通全端消费者数据，确保全渠道数据的追踪覆盖。2.1消费者画像的数据基础一、数据采集数据采集要点确保数据量充足、追求数据全面性、细化数据维度、提升数据时效性数据主要来源企业自有触点、不完全归企业所有的接触点、数字广告、后端服务器数据以及其他系统数据、机器产生的海量数据等数据采集技术全埋点、代码埋点、可视化埋点1232.1消费者画像的数据基础二、数据导入2.1消费者画像的数据基础三、数据打通最为普遍的是基于账号体系来打通数据对于未注册用户，则可通过终端设备ID来实现精准识别结合各种账户、不同设备型号之间的关系对2.2构建消费者画像系统一、消费者画像构建消费者画像的第一步，是整合原始的消费者大数据并使其结构化。整合与结构化01聚焦于具有相似特征、行为模式或需求偏好的一群人，这能为企业带来更宏观且更具针对性的市场洞察。消费者群体画像03①

静态的消费者画像②

动态的消费者画像③

实时的消费者画像对消费者精准测量022.2构建消费者画像系统二、消费者画像的标签体系单一标签标签体系2.标签的分类按用途分类按生产方式分类按时效分类3.标签分级一级标签二级标签三级标签四级标签1.标签与标签体系2.2构建消费者画像系统三、消费者画像系统的构建构建消费者画像流程3消费者画像在大数据营销中的应用3.1消费者画像的应用场景3.2消费者画像的应用流程01确定目标，识别目标消费者制定营销策略，触达消费者02效果评估与反馈03谢谢观看

大数据营销导入案例

在智能手机行业的激烈竞争中，荣耀凭借对AI技术的深度运用，实现了产品与定价方面的创新突破。1．AI赋能产品创新，精准满足用户需求荣耀Magic7系列的诞生堪称AI赋能产品创新的典范。早在产品研发阶段，荣耀便借助AI技术对海量用户行为数据进行深度挖掘，通过分析用户在不同场景下的手机使用习惯，如通勤时的视频观看时长、夜间的屏幕使用频率等，精准定位用户痛点与潜在需求。在功能开发上，AI技术发挥了关键作用。智能场景感知方面，荣耀Magic7系列手机搭载的AI芯片，能够实时感知环境光线、温度等因素，自动调节屏幕色温与亮度。例如，在阳光强烈的户外，手机会迅速提升屏幕亮度并优化色彩饱和度，确保用户清晰查看内容；进入昏暗的室内，又能柔和降低亮度，减少对眼睛的刺激。影像系统优化上，AI算法可在导入案例0.1秒内识别超过50种拍摄场景，针对不同场景自动调整参数。拍摄美食时，AI会增强色彩饱和度，让食物色泽更加诱人；拍摄夜景时，自动延长曝光时间，结合防抖算法，拍出清晰无噪点的夜景大片。此外，AI还助力手机实现智能电量管理，根据用户使用习惯预测电量消耗，智能关闭后台闲置应用，延长续航时间。

2．AI助力动态定价，平衡成本与市场需求面对全球供应链波动带来的成本压力，荣耀依托AI构建了智能定价体系。该体系整合了市场调研数据、竞品价格动态、用户购买历史等多源数据，通过机器学习算法建立精准的价格预测模型。导入案例当芯片等核心元器件价格上涨时，荣耀利用AI模型模拟不同涨价幅度对产品销量、市场份额以及利润的影响。通过分析发现，在中端机型市场，用户对价格较为敏感，价格小幅上涨便可能导致销量大幅下滑；而高端机型用户更注重产品性能与体验，对价格波动的承受能力相对较强。基于此，荣耀对Magic7系列产品进行差异化定价调整：中端机型通过优化供应链管理、提高生产效率等方式消化部分成本压力，维持价格稳定；高端机型则在合理范围内小幅上调价格，同时强化AI影像、性能等核心卖点，提升产品附加值。此外，AI还帮助荣耀实现动态促销定价，根据节假日、电商大促等时间节点，以及用户的购买频率、浏览偏好等数据，为不同用户群体推送个性化的优惠券和折扣方案，在提升销量的同时保证利润空间。导入案例案例思考：荣耀在利用AI进行产品研发时，如何将用户数据转化为实际的功能创新点？结合荣耀的定价实践，分析AI在企业应对复杂市场环境、实现成本与市场需求平衡时具有哪些独特优势？第三章

大数据驱动下的产品与定价管理

大数据驱动的产品管理1

大数据驱动的定价管理21

大数据驱动的产品管理1.1大数据背景下的产品层次分析产品本质上是“消费者购买理由”的载体，是企业开展营销活动的物质基础。凡是能够满足消费者需求的一切有形的物体和无形的服务、信息、体验等都属于产品的范畴。企业提供给消费者的产品是一系列能够满足消费者多种需求的整体产品。要制定正确的产品策略，首先需要树立产品整体概念的指导思想，明确产品的层次结构。一、产品的整体概念1.1大数据背景下的产品层次分析二、大数据背景下的产品层次大数据发现消费者未明确表达的潜在需求，把握产品演变趋势。通过大数据挖掘增值服务机会，拓展附加利益；借助网络爬虫、数据端口收集消费者反馈，精准把握其对产品质量、功能、服务的期望；通过消费者行为数据，确定产品品质、式样、包装等呈现形式；大数据助力市场精分，明确产品核心效用；潜在产品延伸产品期望产品形式产品核心产品04030201051.2基于大数据的新产品开发一、基于大数据开发新产品的优势更客观的判断依据02更强的时效性、动态性03更清晰的产品定位04更长的产品生命周期05更精准的消费者洞察01更高效的资源整合061.2基于大数据的新产品开发二、大数据驱动下的产品创新产品制造智能化01产品定制化02服务个性化031.2基于大数据的新产品开发三、大数据背景下的新产品开发流程传统的新产品开发流程1.2基于大数据的新产品开发基于大数据的新产品开发流程1.3大数据背景下的产品策略一、大数据在产品生命周期管理中的应用1．传统的产品生命周期分析方法产品生命周期理论是指产品从进入市场到被淘汰退出市场所经历的市场生命循环过程，一般可以分为以下四个阶段：导入期、成长期、成熟期和衰退期。在不同的生命周期阶段，产品的销售额、利润额以及市场占有率是不同的。企业在进行产品生命周期划分时，常用的方法有以下两种。销售增长率分析法产品普及率分析法1.3大数据背景下的产品策略一、大数据在产品生命周期管理中的应用2．利用大数据预测产品生命周期企业可以结合更多类型的信息对产品生命周期进行划分，还可以结合内部同类产品相关数据及行业同类产品数据预测新上市产品的生命周期。01依据数据建立分析模型，通过分析模型预测出最佳的生命周期曲线，并明确划分生命周期各阶段。0302大数据分析可以通过对销售额、销售额增长率、成本、市场占有率、现有消费者数量及使用者类型等各种变量的综合分析，拟合产品生命周期曲线。1.3大数据背景下的产品策略一、大数据在产品生命周期管理中的应用3．利用大数据制定产品生命周期策略导入期成熟期衰退期成长期分析同类产品策略，结合企业资源选择方案，模拟消费者反应，监测销售与评价。收集用户行为与反馈，优化产品功能，监测竞品动态，制定市场拓展计划。细分消费者并提供个性化服务，监测流失风险，优化生产流程降低成本，整合多维度数据支撑决策。分析市场空间，制定清仓与消费者转移方案，寻找新业务机会。1.3大数据背景下的产品策略二、用大数据动态优化产品组合策略1．产品体系的立体化构成产品组合产品品种产品结构企业全部产品在产品线和类别上的整体构成，承载企业战略。一定时期内生产经营的全部产品线和产品品种，可通过广度、长度、深度、关联度描述。产品线功能相同、规格不同，满足同类需求的一组产品，包含多个产品品种。按规格、质量等特征区分的特定产品，是消费者直接接触的对象。1.3大数据背景下的产品策略二、用大数据动态优化产品组合策略2．利用大数据对产品组合进行优化优化决策分析评价方法产品线延伸策略、扩大产品组合策略、缩减产品组合策略，依托大数据实现动态调整。波士顿矩阵法、GE矩阵法、产品项分析法、产品定位图分析法等。产品线分析含发展前景、生命周期、客户满意度等多维度（定量+定性+半定量数据）；产品项目分析含市场地位、搜索指数、投诉情况等。分析变量2

大数据驱动的定价管理2.1大数据驱动下的定价导向·消费者价值导向定价（需求导向）·成本导向定价·竞争导向定价。三大导向产品成本、消费者需求、市场竞争，三者共同决定价格区间。核心影响因素难以综合多因素定价，易片面化；依赖定性研究或简易定量模型，实操性不足；易忽视“弱关联”影响因素。传统导向局限性一、产品的定价导向2.1大数据驱动下的定价导向二、大数据的定价思维以利润为导向的系统化定价方法，综合考量成本、需求、竞争的复杂联系及财务影响。

本质赋能传统定价方法，通过海量数据精细化分析，实现个性化定价与实时调整。核心价值识别定价影响因素，量化为可操作指标，构建定价指标体系与定价模型（如消费者需求指标体系含基础信息、工作状况、兴趣、消费行为等维度）。关键环节2.2大数据驱