2023年了你还靠线下深调采集数据?消费者洞察,利用大数据透视消费者需求!

2022-10-24

 目前现状

 

最近几年,不同业态的商业发展变化都很快,譬如线上平台各类天街、大型ShoppingMall仓储商店以及各类批发市场,以各自不同的特色吸引了消费者,挤占了一定市场份额。电商平台和线下商场数量的急剧膨胀,使相对较稳定的消费品市场竞争更激烈。居民近期消费向资产积累和储备待购型转化,很多家庭把存款花到了购买价值含量更高的商品房,轿车等,由于储蓄需要一个较长的积累过程,导致市场竞争更加激烈。

客户案例

 

       最近接到一个项目,客户希望通过大数据对到访过本商场的客群做消费者洞察分析,想要更好了解目标客户和他们的实际需求。下面分享利用大数据进行消费者洞察的思路和方法。

一、业主分析内容:

1、项目周边重点客群抓取

2、核心客群分时段到访偏好情况

3、重点客群画像特征描摹

4、对标商圈辐射范围及客流情况

5、竞品客群画像分析

二、数据可分析的问题:

1、项目到访的客流指数?

2、到访客群来自哪?

3、到访客群的画像?

4、到访客群的业态偏好?

5、竞品商场是哪些?

当然问题肯定不止以上五条,譬如客户的APP使用偏好(线上广告投放问题)、出行方式(停车场规划)、品牌偏好(品牌规划)等等也都是我们关心的内容,这里我就不一一列举了。

三、数据分析逻辑

1、项目到访客流指数数据

项目到访客流指数数据

通过顺为大数据对该商场6月-11月到店客流数据的分析得出:9、10月份的月客流最大,因为受到了中秋小长假和国庆长假的影响,数据显示其他时间段周末到访客户也较多,在数据表现上,节假日客流是工作日客流的2倍多。由此可见节假日对于客流影响巨大。

2、到访客群来源地数据

到访客群来源地数据

客群来源主要是本市客流,排名第二的是上海市,第三名是豪州市。客群行政区来源前三名分别是朝阳区、通州区和顺义区,占比分别为35.2%、19.3%和13.7%,朝阳区占比很高,达到了三成以上。小区贡献率比较平均,排名第一是金盏嘉园,占比是5.1%,排名第二的是金隅悦和园和康营小区,占比是2.7%,这些小区都在项目地周边。

       客流来源写字楼排名前三分别是建外SOHO、毕马威大楼和瀚海花园大厦,83.8%的客群都来自于商场5KM范围以外。

3、到访客群的画像

到访客群的画像

到场消费客群以女性居多,年龄集中在18到44岁之间,已婚占比是58.5%,相对于区域调研平均70%的占有率,这个数值不算很高,其中42.8%家庭有18岁以下小孩,其中12岁以下子女占绝大多数。本科以下学历占比较高,公司职员和制造业从业者占绝大多数,消费档次大众档次占比较大,所以商场选品应考虑这部分人群,以收入水平10k-20k的客群为主,5-10k的客群为辅。

4、到访客群的业态偏好

到访客群的业态偏好

到访客群本商场内业态偏好第一名是服饰鞋包,排名第二的是餐饮服务商场外客群偏好第一名是餐饮服务,第二名是服饰鞋包,客群业态偏好数据是非常重要的。

      从数据上我们其实不难发现,到访客群里面对餐饮需求很大,但是到达我们商场后餐饮需求降低了一半,原因有多种,譬如是我们餐饮业态占比不够,那么我们可以进行区域整改来解决这个难题,譬如减少客群不喜欢的业态和品牌,将之变成餐饮业态,又或者是我们餐饮业态占比已经很大,那肯定是我们的餐饮品牌客户不喜欢的,我们要做内部优化,可以延伸去分析到访客群的餐饮品牌偏好,利用大数据分析的结论去做餐饮品牌整改

5、竞品商场是哪些

竞品商场

通过市内到访商场偏好结论我们可以发现:市内没有一家大型商超是我们的直接竞品,这是一个很大的优势,证明只要我们做的更好就能够吸引客户留住客户

     特别声明:

     1、数据来自于顺为大数据。

     2、数据已脱敏。

总结:

通过顺为大数据的分析结果,我们能够了解到商场的客群规模客群画像客群来源客群业态偏好以及真正的竞品商场是哪些,真正了解客户后我们就可以做到更好,可以打造一站式服务模式,尽量满足客户更多的需求

 

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