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景观设计市场消费者画像（景观设计市场消费者画像怎么写）
发布时间：2023-05-04 21:35:02
稿源：
创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于景观设计市场消费者画像的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、市场分析从哪些方面进行?
市场主要从以下6个方面分析：
1、宏观经济分析
宏观经济分析包括国内市场环境分析和国际市场环境分析。
分析包括消费趋势指数、消费价格指数、经济增长率等。
分析还包括税收政策与税率、关税政策与进出口限制、人工成本、通货膨胀、政府与投资环境，供需关系，产业政策及发展方向等。
2、商品品类分析
主要分析品类发展趋势，增长速度，市场份额，竞争情况，季节影响，渠道变化，消费者行为等等。
品类是一个重要的概念，将商品分成大类再细分成小类，品类概念等同于行业概念，例如饮料行业按照商品品类应该是“非酒精类即饮饮料”。
3、消费者分析
消费者分析包括消费者画像，包括年龄、性别、分布、购买能力等。
消费者分析还包括消费者行为研究、购买行为、消费场合、消费习惯等等。
4、指定产品分析
分析跟销售相关的，包括铺货率、覆盖率、渗透率、周转率、货龄等。
分析跟产品相关的，包括包装、价格、口味等。
分析跟品牌相关的，包括消费者偏好，品牌知名度等。
5、渠道分析
渠道包括线上和线下渠道，线上包括电商平台发展趋势，现状等，例如淘宝、天猫、京东。
线下渠道指按照消费者购买行为进行的售点分类，例如卖场、超市、便利店、餐饮、旅游、娱乐、交通等，研究渠道的发展趋势、消费者行为差异、客户特点等。
6、城市分析
分析城市维度的品类、产品、消费者、渠道等要素，对城市进行分级，包括一线城市例如北京、上海、深圳，二线城市例如天津、重庆等，三线城市为地区、地级市、自治州等，四线城市为县级市、县城等。
研究不同城市的消费者购买力、消费者行为、产品铺货、渠道特征。
市场分析的作用主要表现在两个方面：
一、是企业正确制定营销战略的基础
企业的营销战略决策只有建立在扎实的市场分析的基础上，只有在对影响需求的外部因素和影响企业购、产、销的内部因素充分了解和掌握以后，才能减少失误，提高决策的科学性和正确性，从而将经营风险降到最低限度。
二、是实施营销战略计划的保证
企业在实施营销战略计划的过程中，可以根据市场分析取得的最新信息资料，检验和判断企业的营销战略计划是否需要修改，如何修改以适应新出现的或企业事先未掌握的情况，从而保证营销战略计划的顺利实施。
市场分析可以帮助企业解决重大的经营决策问题，比如说通过市场分析，企业可以知道自己在某个市场有无经营机会或是能否在另一个市场将已经获得的市场份额扩大。
市场分析也可以帮助企业的销售经理对一些较小的问题做出决定，例如公司是否应该立即对价格进行适当的调整；或是公司是否应该增加营业推广所发放的奖品，以加强促销工作的力度。
二、刚刚进入咨询公司，有人知道用户画像和消费者洞察有什么不同吗？
在广义上，用户画像是消费者洞察的一种统计学模型，用于定义和理解目标用户。
用户画像是一种勾画目标用户的模型，基于大数据对不同用户的属性、偏好、行为等信息进行高度概括（标签化），是消费者洞察的工具之一。这类工具可以帮助相关从业人员及计算机能够更好理解用户“是什么样子”，多用于精准营销，来解决某个实际的业务问题。
而消费者洞察是一种连接“为什么”和“消费者决策”之间的陈述，需要解读其“心声”数据，从而了解消费者到底想要什么。尤其是消费者的态度和意见数据，消费者的需求或者是还没被满足的需求，也就是我们所谓的“读心术”，光凭用户画像这类工具本身几乎是无法获取的。
如今，消费者洞察越来越重要了，随着社交媒体平台的发展，每一个消费者的声音都可能对企业品牌产生巨大的影响，尤其是负面声音。但是，现实也很残酷，消费者洞察需要研究的是文字、录音、视频等等非结构化的数据，并且数据的量级非常大，单靠企业本身去做，无论从技术难度还是投入成本上都很重。我们熟知的头部企业几乎都在以与专业平台合作的形式开展消费者洞察，以宝马为例，在海外和Qualtrics、MaritzCX等CEM巨头长期合作来，在国内也早从2011年就开始和卓思一起做消费者洞察和全栈的客户体验管理了。
在国内，消费者洞察很多时候被狭义的定位于用户画像等效率工具，本质上还是流量时代的粗放管理。数字化时代，真正的消费者洞察一定是要依靠技术赋能，分析全部消费者在全部触点上的反馈，从而基于消费者意见、态度数据，真正站在供求角度来进行分析和管理的，希望能为你的问题提供一些帮助。具体不妨百度一下。
三、一步一步教你分析消费者大数据
一步一步教你分析消费者大数据
做过面向消费者产品解决方案的人都知道，每个项目开始前，客户都会提一些要求或者对现在营销状况的顾虑，比如我们想了解一下我们潜在消费者是谁；怎么发优惠券效果最好；或者，我们应该推出什么样子的新产品，能够赢得消费者口碑和青睐。在量化决策分析法中，这一系列的前期需求，我们把他称作为：客户需求或未来期望。
接下来，你需要了解该问题的现状，比如现有产品或服务的消费者是怎么样的，以前发的优惠券效果怎么样，现在市场的销量趋势如何等等。
当了解了客户需求和现在的现状后，我们需要慢慢抽丝剥茧，找出解决方案，填补这个空档。
一般来说，没有任何方法论或者经验的咨询员或者分析师听到客户的这些期望后，他们会开始不知所措，无从下手。他们完全不知道该从哪个角度切入，收集哪些数据，做哪些假设，用什么方法分析。
其实像这类问题是有方法论的，我们可以用四步循序渐进的方法来搭建现状与未来的桥梁。
第一步：描述性分析－What
发现问题。我们可以用看病的场景来类比下，病人去看病，说最近不舒服。于是医生让病人进一步描述一下怎么不舒服。这里也是一样，拿优惠促销的案例来说，我们会先了解客户以往有没有做过类似的促销案例，什么时候做的，效果怎么样。经由这些的问题产生一系列的KPI。
KPI产生的方法有以下几种：
1）我们提问，客户解答
2）从客户公司数据库获得信息（SQL）
3）从外部数据获得信息（第三方数据加强）
4）竞争伙伴信息
5）政策信息
6）语义分析
7）其他
获得KPI的工具：
1）问答（座谈，电话，Email，短信，问卷）
2）数据库（SQL）
3）Excel
4）R，Python等软件
5）网站搜索资料
6）自然语言学习
7）其他
分析这些KPI变量：
这些KPI可以是绝对数，百分数，也可以是指数。可以是过去不同时期的对比数据，也可以是不同分组（如：人群分组，模式分组）的对比数据，或者和竞争对手的对比数据等。
通常 KPI分析的方法有：
1）单变量分析（univariate）
2）双变量分析（bivariate）
3）多变量分析（multivariate）
4）假设验证（hypothesis）
5）简单建模（clustering分组）
经过对这些KPI的分析，可以帮助我们形成：
1）已有消费者人物画像
2）潜在消费者人物画像
3）忠诚客户画像
4）消费者价值分组
5）其他
第二步：诊断性分析（why）
回答问题。我们同样用医生看病的例子来类比一下，当医生问完病人问题，通过问诊，X光等等，医生开始利用自己掌握的知识来对病人的病情做出诊断。
放到分析法中，这一步通常我们需要：
1）了解因果关系
2）了解各因素间敏感性如何
我们需要了解是由哪个原因，或者哪些原因造成了现在的市场现状。比如在前一个阶段，我们得到了50个非常有用的KPI，通过因果关系分析，我们确定了，其中有10个KPI起着重要的作用。结下来，我们会问，这10个因素中，每个因素单独的贡献是多少，有些可能非常高，有些可能相对较低。
那这个问题，我们可以通过建模来得到每个因素的贡献大小，同时模型还能起到剔除高相关变量的作用。还有一种用到模型的原因是，当因素达到上百，上千个的时候，很难用传统方法在如此多的因素中，甄别出最有用的事那些，这种情况下，也需要用到模型来帮助选变量，最后一个原因是我们可以甄别这个因素是正向促进因素，还是反向促进因素。
通过建模的结果，我们可以得到以下以下关于消费者的模型：
1）忠诚度模型
2）满意度模型
3）价格敏感度模型
4）归因模型
5）客户流失模型
产生这些模型背后的算法有：
1）线性回归
2）逻辑回归
3）决策树
4）时间序列
5）Random forest，boosting，SVM，PCA等等
第三步：预测分析
预测正确的时机，得到先发制人的营销效果。有了第一步和第二步的准备，我们需要预测一下，如果我做一些调整，将会有什么变化和影响。
用到的模型有：
1）意向打分模型
2）品牌忠诚度打分
3）购买渠道偏好模型
4）触媒使用习惯
6）销量预测
5）生存分析模型
比如： 意向打分模型 。我们发现，如果用现有的因素，消费者会转换的倾向可能是60%，但是如果我对一些因素做了一些调整，如：我给现有客户多发2个广告，客户会购买的可能性上升到65%；如果，给客户多发5个广告，客户会购买的可能性上升到85%。通过这样的调整，我能够预估，将来的广告成本，或者转化带来的收入等。
又比如： 通过时间序列模型，我们可以预测到明年购买某品牌车型的消费者有10万人，这样对明年的生产计划和营销计划就能有一个前期的应对准备。
第四步：决策分析应用
1）提供战略推荐
2）优化
3）市场模拟
4）A／B测试
第三步的例子提到多发2个广告，转化率为65%；多发5个广告转化率为85%。那么如果多发3个？多发4个广告，结果又会如何呢？学术界一直在寻找最优化完美的答案来解决这个问题：我到底发几个广告，才能让我的利润达到最大化呢？
我们都知道在做回归模型的时候，有以下几个假设条件：
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间互相独立
5、解释变量之间不存在精确的线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵
6、随机误差项服从正态分布
实际上，现实生活中很难达到这种理想的状态，而且最大化这个概念，从数学角度讲，会涉及到优化求极值的问题，很多情况下，我们实际上求到是局部优化（localoptimization）的解，而不是全局优化（globaloptimization）的解。
所以在这种情况下，管理学中衍生出了市场模拟方法来决定最后方案，最有名的一个方法是沙盘模拟，但是这些模拟往往到了真正落地的时候，又会和之前的结果有差距。
所以近些年来，越来越多的公司选择做A/B测试。当你对几个方案没有很大的把握，或者对预测结果不是特别自信的时候，A／B测试的出现，解决了这些顾虑。最近的一个成功的案例是Amazon通过A/B测试的方法，把“order”从账户栏，放入了主页的菜单栏，为公司带来的非常可观的营收增长。
A/B测试需要注意的是：
1）样本的数量
2）人群的选择
3）时间的跨度
4）显著性统计
整个决策分析法即是阶梯又是一个闭环，根据实际的市场反应，再进行进一步的分析与迭代优化。
读完整个量化决策分析法后，你应该对以消费者为核心的大数据解决方案有了一定的思路框架。
四、智能商业时代之用户画像
如果说新商业是弹道导弹般的精准打击，那么准确的用户画像，尤其是对活跃用户的准确画像，就是实现精准打击所依赖的“GPS定位/激光制导”系统。
随着社会的信息化程度提高，智能终端的普及，可穿戴设备、智能家居系统也越来越多地出现在现实生活中。无处不在的网络将人和设备连接在一起，海量数据在人机交互、机机通信中产生，构成了一个虚拟的大数据世界。
所谓大数据，是大量、高速、和多变的信息资产集合，它可以被新型的处理处理，并促成更强的洞察力、决策力，与优化处理。
业界对大数据的概念定义经历了3V--4V--5V的发展过程。目前最新的，是阿姆斯特丹大学整合提出的 5V 理论：
大数据是信息技术的自然延伸。在大数据时代，人与人之间，人与机器之间，机器与机器之间的沟通方法也在逐渐产生本质性的变化。如前文所述，智能商业时代的公司要从数据中解读用户，进而更精准地为用户服务。这时，构建用户画像就变得尤其重要。精准而提炼的用户画像（激光制导/GPS 定位），使各种衍生应用（精准打击）变得可能。
交互设计之父Alan Cooper最早提出了用户画像personas的概念：
用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列Marketing Data之上的目标用户模型。通过社交、商品和消费者行为的大数据，结合问卷和调研等小数据，根据用户在行为和观点方面的差异，将用户区分为不同的类型。每种类型在抽取典型特质，赋予名字、照片、场景等描述之后构建出的标签化的总结，便是用户画像。
构建用户画像的核心工作是给用户贴标签。在用户画像里，标签的建模通常分为多层，其中有些是根据用户的行为数据直接得到，有些则是通过算法或规则挖掘得到。
底层是事实类标签，是用户的具体行为描述，比方说客户的行为模式，当下需求等等。
第二层是预测标签，这类由Machine Learning可以获得，比方说基于某类用户的当下需求而推断出的潜在需求。
第三层是营销模型标签，这一层是用户价值和忠诚度的抽象。
最上层是业务类的标签，由底下各层标签组合生成，通常由业务人员来定义。
用户画像，是对现实世界中用户的数学建模 。它从业务中抽象而出，是在符合特定业务需求的前提下对用户的形式化描述，源于现实，又高于现实。用户画像又是通过分析挖掘尽可能多的用户数据所得到的，它源于数据，又高于数据。
起始：助力设计
成功的产品往往专注、极致，能解决核心问题。一方面，用户画像为设计人员锁定了特定群体，可以让团队成员在设计产品和服务的过程中抛开个人的喜好，聚焦用户的动机和行为，透过用户行为的表象去分析和了解用户的深层动机与心理。另一方面，设计人员经常不自觉地认为用户的期望和他们一致，引入用户画像避免了设计人员代替客户发声。
售前：精准营销
传统营销采用一对多，单向式的信息沟通方式。没有针对性的市场营销，摊子大，成本高。而精准营销则是在充分了解用户信息的基础上细分市场，针对特定用户的喜好，依托现代信息手段建立个性化的沟通服务体系，预测Next Best Action或Key Event，从而进行有针对性的智慧型营销，实现低成本、高回报的市场扩张。精准营销的基础，便是建设用户大数据平台，收集和拉通企业内外的消费者用户数据，建立消费者用户画像。
售中：个性推荐
根据用户在本网站或其它网站的历史行为，利用全网的用户画像进行推荐，从而实现流量变现，增加销售量。Amazon、淘宝网的个性化推荐，Google页面的动态调整，都属于经典案例。而大数据和用户真实需求的推测，则是个性化推荐的基础。
售后：增值服务
通过数据接口实时反馈用户的相关信息，如历史咨询、历史维修等，进行知识推荐，支撑服务效率，收集服务满意度数据，补充和完善用户画像信息。
综观：行业洞察
通过对用户画像的分析可以了解行业动态和用户偏好，从而可以指导平台更好地运营，为公司提供细分领域的深入洞察。
用户画像是对人的深入挖掘。除了用户的客观属性之外，在很多的应用场景，更有价值的是用户在兴趣、价值观等人格层面的分析和建模。用户画像是业务与技术的最佳结合点，也是现实与数据化的最佳实践。随着大数据、增强学习等技术的进一步提升，用户画像将会得到越来越多的重视和应用，它将在智能商业时代的浪潮中发挥更多更广的价值。
鸣谢
经微信公众号“践行而致远”作者Miss C授权，笔者在原文基础上略作增补和删减，感谢分享。
原文链接： 大数据时代之用户画像
引用资料
1. 曾鸣，《智能商业20讲》
2. 刘德，《小米创业7年这场仗》演讲
以上就是关于景观设计市场消费者画像相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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