市场竞争中,品牌为什么必须重视“消费者洞察”

在存量竞争时代,品牌面临的最大挑战不再是“触达用户”,而是“理解用户”。当消费者行为变化加速、表达渠道分散、评价内容更加即时且情绪化,使得传统的洞察方式难以为继。

那么,为什么消费者洞察在当下的市场竞争力,重新成为了品牌的战略能力?

一、消费者洞察的战略价值正在提升

过去,品牌依靠渠道红利和高投入投放也能获得增长,而如今的环境发生三点本质变化:

1)消费者表达方式碎片化

用户反馈散落在小红书、电商评价、短视频评论、客服对话、社交平台和线下体验中,传统人工监测方式已难以覆盖这些发声阵地。

2)消费者需求细分化

以冲锋衣为例,同一个SKU,在工作、通勤、户外、旅行等不同场景下会呈现完全不同的期待与评价逻辑,品牌如果只看整体口碑,而没有拆解“场景差异”,往往得不到真正有效的方向。

3)消费者情绪传播加速

负面体验会迅速在社交平台形成放大效应,品牌必须更敏锐地感知风险节点。在这种背景下,有效的消费者洞察成为应对竞争不确定性的关键能力。

4)品牌决策越来越依赖“可验证的证据”

当预算变紧、竞争加剧时,品牌能够支持业务决策的数据证据链,系统化的消费者洞察价值就在于:让品牌的每一项决策,都有来自真实用户的依据。

二、品牌在消费者洞察中面临的四大核心痛点

然而,在数说故事的观察中,品牌在消费者洞察链路上普遍存在四重困境:

1)多触点声音无法整合,难以形成全景洞察

消费者表达的方式正在变得去中心化,不同平台、不同场景、不同触点都有声音品牌容易整理出零碎现象,而无法还原整体体验链路。

2)洞察停留在“趋势描述”,缺乏可执行的解释力

当下大部分品牌都有固定的指标体系:好评率、负面率、内容量、口碑趋势……这些指标有价值,但往往只停留在“状态监控”,难以解释“为什么会这样”。

3)洞察周期长,反馈滞后于业务节奏

产品迭代加快、内容周期缩短,用户情绪的波动也更频繁,但多数品牌依然依靠人工方式搜集反馈,不仅消耗人力,也意味着洞察的结果往往滞后于业务需求,容易错失机会窗口期。

4)洞察到行动之间缺乏闭环断链

这是许多品牌在内部最容易遇到的挑战:洞察团队清晰发现了问题,但信息并未进入产品、运营、客服等实际执行团队。导致洞察停留在报告阶段,而没有进入业务流程。

三、如何构建系统化消费者洞察体系

在数说故事大量的项目经验中,很多品牌对消费者洞察需求已不再是一次性研究,而是成为业务的一部分,基于此,数说和故事逐渐形成了一套更贴近当下消费者四步洞察路径:

1)全量化收集:整合多触点用户声音

数说故事提供包括社交媒体、电商平台、行业垂类论坛、售后评价、客服话术等全域数据进行聚合,帮助品牌一站式监测用户声音全貌。

2)结构化理解:将用户表达转化为业务语言

通过数说故事自研的SocialGPT大模型,深度解读文本,基于品牌需求形成多级分析标签(如场景/需求/情感/问题等级),把不同原声表达变成能处理分析的统一语言,使其具备可分析性。

3)从现象到原因:深度剖析体验偏差

数说故事基于自研Socia GPT大模型,对海量数据进行情感分析、主题聚类,识别并推理消费者的偏好与行为变迁,识别问题产生的根本原因,包括预期差、使用情境差异、流程缺陷、产品特性等。

4) 建立闭环机制:推动洞察进入组织决策

在很多品牌的组织架构中,洞察是洞察、产品是产品、客服是客服。信息在部门之间流动困难,也缺乏统一的责任体系,因此洞察往往在交付后,难以真正推进。在最后一步,数说故事通过协同品牌在内部构建“闭环”,让洞察的结果进入组织,而不是停留在报告里,让洞察真正推动业务调整。

在新竞争周期中,消费者洞察不再是独立研究,而是品牌增长的基础能力。一个成熟的洞察体系应当帮助品牌做到:

听到用户声音的全貌

看清体验问题的结构

理解行为背后的动因

推动组织做出可见的改进

数说故事旗下全域消费者洞察平台——数说声呐,融合公域+私域多源消费者数据,并基于数说故事自研的商业大模型SocialGPT,对数据进行精准打标分析,助力品牌听全、听清、听懂消费者声音,为产品、营销、服务、运营等业务环节发现问题,优化问题,提升口碑。

本文作者:数说故事。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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