人群画像利用四种标签分析

admin2021年05月11日 11:15
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城市,决定了你的产品购买力的存量和消费者认知有多大,多深。

城市的差异化,我觉得可以以北上广深杭为参照,其他为非一线城市两种。城市的差异背后隐藏着很多的不同,比如上班的时间,比如消费的习惯,比如刷朋友圈的内容,甚至对品牌的认知。

一线城市的消费者烦恼,目前能反应出大多数互联网上主流的问题,比如情感焦虑,比如知识焦虑,比如教育与就医难,再比如婚姻和房价等等。

非一线城市的消费者,我们更多考虑的是获取的新媒体的路径有什么,消费者更喜欢什么样的APP,大众品牌和奢侈品消费的占比,包括消费者对产品的购买需求度和支付方式。

选择从一线城市梳理的品牌,就要先解决“生活焦虑”;选择从非一线城市突围的产品,就要先解决“消费认知”。我的理解是,城市的孩子比乡下的孩子“好卖”,乡下的孩子比城市的孩子“好哄”!

消费水平,感性消费才是最好的游标卡尺。

人群画像里,我很少讨论消费者的收入水平,因为自从有了信用卡,消费的购买力不足的问题就被攻克了。后来阿里出了支付宝,支付宝里又出现了【花呗】,消费者选择线上的透支支付方式,从而也增加了对产品购买的可能性。

在消费水平的描述,一般考虑的是两个点:家庭消费还是个人消费。

家庭消费,一般是在判断大宗产品,和相对决策较长的产品时候,需要考虑的因素。比如买房、买车这些产品时候,考虑一下家庭消费能力,和平时支出的比例,就能很好的判断目标客户的轮廓。但对于买车买房,我们还要考虑贷款,毕竟有些消费还是会提前透支他们的消费预算,不能武断的做出答案。

个人消费,一般是指”单身“的用户画像和购买相对客单价不高的产品的受众。不过在于考虑已知用户的“性别”属性为前提下,消费水平也会有一个临界点。在我看来一线城市的男性个人消费,在婚前可能是没有上限,而婚后可支配的消费金额可能会在500元左右。

个性标签,一种身份就是一种社群。

每个受众都会有自己的特点,比如护士、老师、公务员、老板、白领、宝妈等等,每种标签背后其实都是一种“社群”。其实还有四种标签数据,来进行分析。

社会数据:行业/职业 职务/职位 工程师/管理者 孩子状况 车辆使用情况 房屋居住 手机 移动运营商

行为数据:常驻城市 作息时间 交通方式 居住酒店类型 经济/理财 餐饮习惯 网购特征

兴趣数据:购物偏好 品牌/品类 浏览偏好 电视剧/电影 音乐偏好 类型/歌手 体育偏好 足球/篮球 游戏偏好 休闲/RPG

态度数据:生活方式 作息规律 爱打扮 关注健康 绿色环保

知识点的总结,在描绘人群画像的时候,可以参考竞争对手的受众,也可以通过大数据分析,推荐一个数据工具,百度指数。

数智赋能每一个岗位