Nielsen:智能手机如何改变用户购物行为?

市场调查机构Nielsen的研究显示,越来越多的消费者使用智能手机辅助购物,包括对比价格、查看评价、扫描条形码获取更多信息及优惠券等。不同的购物场景下,消费者的使用习惯有所不同。零售商需确保定价策略的一致性以留住客户。

相信很多人多都有这样的经历:为了一件商品经常逐店进行搜购,目的就是为了货比三家,买到称心如意并且物美价廉的商品。曾几何时,智能手机只是商务人士处理日常事务的工具,而现在智能手机已经步入主流,智能手机的用途也越来越广泛,智能手机也渐渐地成为消费者购物时的好帮手了。

市场调查机构Nielsen公布的数据显示,越来越多的消费者开始亲睐使用智能手机帮助购物——对比价格,查看相关点评,扫描条形码获得更多产品信息以及优惠券和其他促销信息等等。

从Nielsen的报告我们可以看出,顾客如何使用智能手机和他们消费的地点以及他们所购买的物品有很大的关系:

  • 对于初次使用手机购物的消费者来说,在食品杂货店、百货商店、服装店这些地方,手机优惠券是他们的首选;
  • 购买电子产品的时候,73%的消费者会使用手机查看点评,71%的消费者对比价格、57%的人扫描条形码获取更多产品信息;
  • 在便利店、一元店和办公用品商店这些便利低价商店里,消费者很少会使用智能手机;
  • 消费者在Walmart和Costo等廉价大卖场里还是会倾向使用智能手机查询相关信息,有34%的消费者会事先查看点评,31%的消费者会扫描条形码。

此外,产品的价格越高,消费者就更倾向于拿出手机进行货比三家;购买电子产品的消费者比其他消费者更加喜欢使用智能手机;大家都会觉得,价格因素是导致很多消费者进行对比的主要原因。

不过购买家具的消费者是个例外,仅有19%的消费者会查看点评,扫描条形码的则更少,仅有可怜的5%。但是他们购买的大件商品甚至比一台高清电视还来的贵一些,可他们为什么不在购买之前使用手机对比一下呢?

原因很简单,一方面,家具和衣物都是属于比较私人的物品,并不是随处都有相同的产品;另一方面,和Ethan Allen各方面差不多的沙发,在Ashley店里也便宜不了多少。当然如果有一款这样的应用:可以扫描家具的条形码或者根据你拍摄的照片信息将附近商店或者网店里类似的产品外加产品价格一起呈现给你,肯定是会受到广大消费者的喜欢。

Nielsen的调查结果表明,越来越多的消费者将对各商家定价行为进行综合考察,他们在某家实体店查看某款商品的价格后,很可能又到另一家商店中购买了相同产品。对于零售商而言,他们必须确保自己定价体系在不同渠道(实体店、移动应用和网站等)的稳定性和连续性,如此才能防止潜在客户的流失。

Via TC

Danice雷锋网专稿,转载请注明!)
内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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