报告解读：面膜电商消费趋势洞察（附完整版报告）

近年来，在“颜值经济”的驱动下，我国化妆品类零售总额持续提高，而面膜作为一种高效的护肤品，也越来越受到爱美人士的青睐。有数据显示，2019年，我国面膜产品的市场渗透率已达到51%。

随着面膜市场的扩张，面膜厂商之间的竞争也愈演愈烈，想要打造出迎合市场需求的爆款就先要了解消费者的人群画像，知道消费者是谁，想要什么，为什么想要，竞品是谁，如何打造产品差异化优势，只有这样才能更有利于获客引流，更好地吸引潜在客户，最大化留住现有客户。

为了深入探究当下面膜市场的总体消费趋势，了解消费者所思所想，我们在某电商平台采集了近两年来消费者关于四个主流面膜品牌（下文用A、B、C、D指代）的公开评论数据，利用Stratifyd增强智能平台，从评分趋势、用户等级、话题分布、影响因素几个方面着手进行分析，帮助企业构筑完整用户画像。

点击链接获取面膜电商消费洞察报告完整版：http://stratifyd.mikecrm.com/hg0NGVI

用户等级&评分

为便于消费者快速发表对所购买产品的总体感受，该电商平台设立评分机制（1~5分）。

从评分分布上看，消费者对四个面膜品牌的平均评分整体呈上升趋势，19年A、B、D品牌的评分相对A品牌处于劣势，不过经过策略调整，截止2020年4月四个品牌的平均评分已经基本持平。

通过对人群画像进行分析我们发现超半数以上的评论来自于等级最高的PLUS会员，PLUS会员评论的被赞点数也最高。

一条评论的点赞量可以直观反映其反馈质量，点赞量越高代表其他用户认为其更有帮助，账号的权重自然提升。显然，PLUS会员在品牌口碑导向中占据了非常大的比重，品牌方想要短期内提升口碑需要从PLUS会员进行突破，但是这并不意味着其他会员就不重要了，从长远发展来看，各个等级的会员权益都要权衡。

知道消费者是谁只是我们了解消费者的第一步，要真正走进消费者的心需要先读懂他的心，知道消费者在想什么，说什么，真正想要什么。

市场流行话题

我们利用Stratifyd非监督自然语言理解（NLU）模型对消费者反馈的文本数据进行焦点话题聚类，提炼出消费者的热议重点和流行话语。

从词云图分布上来看，排行Top 3的讨论话题有“补水效果”（27.1%）、“产品质感”（23.9%）和“在用牌子”（20.2%）。

（下图蓝色文字代表正面反馈，灰色文字代表中立反馈，红色文字代表负面反馈）

虽然整体上看大部分消费者给出了正面反馈，但是从四个品牌各自的话题分布词云上我们也发现了一些问题，尤其是A、C品牌，都遭遇了“客服”、“物流”、“价格”、“产品质量”方面的差评。

定向问题归因

为了深入理解消费者对不同话题的态度、意图和看法，我们通过Stratifyd定向监控模型对每个评论文本打上标签，从“产品优点、产品问题、复购、材质、购买原因、购买目的”6大维度分门别类地梳理消费者互动文本信息的各种线索，进一步深钻问题背后形成的原因。

由于篇幅有限，这里我们重点分析消费者讨论最多的产品话题，其他细分维度的分析请点击“阅读原文”下载完整版报告查看。

消费者好评分析

不少消费者选购面膜的时候会考虑它是否补水又保湿，从消费者的好评分析里我们也发现补水保湿效果好的面膜最受消费者喜爱（好评占比31%）。

另外，“质感好”（17%）、“敷起来贴服”（13%）、“适合肤质不过敏”（10%）、精华多（7%）的面膜的也是消费者选择面膜的几大考虑要素。

四个面膜品牌在不同细分领域也存在差异化优势：

对比来看，“补水保湿效果”做的最好的是C品牌（好评率39.94%）；“质感”和”适合肤质“方面表现更佳的是A品牌（20.28%）；B品牌在面膜“贴合度”上好评率最高（14.13%）；D品牌因“精华多”得到最多好评（8.08%）。

消费者差评分析

结合差评分析，我们看到导致消费者体验不佳的最大因素是面膜“不服帖”（差评率19%），此外，消费者关于面膜“质感不好”（15%）、“精华少”（11%）、“假货”（11%）、“不适合肤质”（8%）方面的差评率也很高。

四个面膜品牌对比来看，被吐槽“不服帖”最多的是A品牌（30.77%）；C品牌在“质感不好”（17.81%）、“不适合肤质”（12.33%）方面的差评率最高；B品牌因“精华少”导致的差评明显高于其他品牌；被吐槽是“假货”（12.47%）最多的是D品牌。

从上文的分析中我们发现不同的面膜厂商也是各自尺有所长、寸有所短。对于消费者而言最重要的是根据自己的需求挑选到合适的产品；对于品牌方而言，要继续发扬自身优势，弥补短板，最重要的是把握市场发展趋势和消费者心理，了解消费者的观点、态度和意图，在激烈的市场竞争中取得致胜优势。

备注：以上结论均使用 Stratifyd增强智能平台分析完成 ，数据源均由公开口碑评论数据或脱敏数据构成。参与分析的算法模型包括：自动主题预测模型（中文）、神经网络情感预测模型以及定向监控模型（中文）。

*我们仅对分析结果负责，特此声明本分析结果不涉及任何厂商的利益关联，也不会进行商业化用途。

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关于Stratifyd

Stratifyd是AI驱动的增强智能（Augmented Intelligence）数据分析平台。平台兼具实时交互、图像可视化、结构化和非结构化数据的分析能力，识别差异化标签数据，客观聚类海量文本中的重要内容，帮助各种规模的企业快速、科学、精准地预测和判断消费者的情感意图，洞察数据背后的商业价值。

从数据采集、数据分析、数据可视化到监测聆听，Stratifyd提供“以消费者为中心”的一站式消费洞察体系，用数据驱动业务决策，实现业务的高效增长。

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Stratifyd数据专家团队

Stratifyd数据分析团队核心成员均来自海内外知名院校，分别参与建设了多个综合性大数据行业标杆项目，积累了消费品、电商、零售、医疗、汽车、金融、政府等多行业的丰富项目经验，帮助联想集团、贝塔斯曼、梅赛德斯奔驰、万事达卡、惠普、微软、礼来制药、花旗银行等众多财富500强企业在消费者洞察、数据挖掘、机器学习建模、数据分析与可视化等多个场景成功落地并取得增长。

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