基于大数据的消费者洞察

用户数据的不同属性：

静态数据:指的是用户的一些基础数据信息，包括用户性别、年龄、岗位、文凭、收益等静止不动数据信息的有关数据统计分析，了解你的“用户是哪些的人”。

近期更新数据信息：为用户某段时间内的互联网线上个人行为数据，根据对用户流量时长、内容浏览详细地址痕迹\近日更新活跃的手机APP、通话时长记录方法、等具备相应及时性数据信息的数据分析，抓取用户的兴趣爱好喜好和消费习惯性等，了解你的“用户对哪些感兴趣”。

用户即时数据信息:为用户即时转变的互联网个人行为数据信息，包含交易数据信息、即时所处位置及其检索数据信息等。根据所处位置数据信息，即时获取用户的潜在消费场景，掌握住营销推广机遇，融于客户的衣食住行，掌握用户的要求，了解你的“用户在哪儿干了什么”。

数字化转型中的消费者洞察

关键一：触点数字化

线上触点包括付费媒体、自有媒体和电商，线下触点包括店内、店外线下活动、产品相关。在全渠道背景下，所有触点均应实现数据化。

关键二：一方数据的治理及打通

链接同一个消费者在不同渠道的信息，消除消费者信息孤岛，并实现统一的身份识别。

关键三：营销效果的管理系统

搭建可视化平台，将企业社交、电商、官网、搜索、媒体等上传至平台，整合成一个高层CEO、品牌经理视角的管理系统。这个管理系统可累计若干年数据、不同广告投放、不同社交活动所得到的营销效果。同时，不同时间点整个行业数字营销竞争环境的情况一目了然。

关键四：可视化数据工具

现在数据量巨大，传统的数据处理方式已不可行，需要利用交互友好的可视化数据工具，提高数据赋能营销的灵活性和敏捷性，助力企业做好大数据下的消费者洞察。

大数据消费者洞察的应用场景

个体画像

以单一用户为视角，串联用户全渠道信息（基本信息、详细个人资料、客户特征、历史交互记录等），为个性化营销提供数据支持。衔接的营销应用场景：导购终端赋能，广告动态内容投放，会员精细化运营等。

群体画像

对用户基础画像（性别分布、年龄分布、地域分布、兴趣爱好等）、行业垂直画像（餐饮偏好画像、家居偏好画像、旅游偏好画像等）、用户APP行为分布（用户APP的装卸载、活跃行为置性度）等多方数据进行整合，全方位理解用户。衔接的营销应用场景：广告投放优化，营销策略指导等。

人群细分

利用运营数据+大数据，对用户进行细分，针对特定细分人群精准营销。

用户价值模型分析

对用户价值进行分层，精准洞察赋能营销策略，驱动用户往高价值区间转化。衔接的营销应用场景：用户分层管理，用户应细化运营等。

营销ROI闭环

营销活动端采集数据，沉淀品牌主自有用户数据平台，对接阿里、京东等生态数据，验证营销效果，打造营销闭环。