锋析SegPulse：数据驱动的智能营销洞察

消费者画像独特案例

这个案例中，我们来研究美妆精华品类。我们选择了10个品牌，为了不泄露敏感信息，我们隐去了品牌名称，暂且称为品牌A-J。我们可以利用TMIC的消费者数据，来构建10个品牌对应的消费者购买人群，并拉取消费者画像原始数据。

从TMIC拉取的消费者数据，非常丰富，针对每个品牌的消费者人群，有1300多个标签，覆盖了消费者的人口属性、消费行为、消费偏好、消费能力等维度。

我们利用SegPulse锋析独到的PCA-NN算法，将TMIC的10个人群、1300多个标签，显性显示在上述的散点图中。从图中可以看到，品牌I/F、品牌A/B、品

牌C/D/E分别聚集在一起，说明他们有相似的消费者人群。类似品牌H，距离图中心较远，说明他们有独特、差异化的人群特征。类似品牌G，距离图中心较近，说明他们的消费人群是大众化的。

当我们研究了这些黑色的品牌购买人群点，对比了他们之间的远近亲疏。我们还可以将黑色品牌点和灰色标签点结合起来研究，来分析不同人群的实际特征。

当我们下钻到品牌E周围，可以看到灰色的点代表品牌E消费者人群的特征。

他们是年龄在25-29岁之间，属于Z世代或接近Z世代的群体，可能居住在都市或小城镇。家庭&家居：可能是精致型男，对家居生活有一定品质追求。生活方式&兴趣：他们追求潮流，可能对国

潮文化感兴趣。时尚&个人护理：注重个人形象，是精致达人，在护肤方面会购买贴片面膜、卸妆、化妆水/爽肤水、眼霜等产品。在服装方面，偏好休闲裤和牛仔裤等休闲风格。在配饰方面，会购买手表眼镜和箱包配饰。购物偏好:是购物达人，对时尚潮流敏感，喜欢购买美妆护肤、服装配饰等产品。

我们可以利用AIGC模型，深入挖掘消费者特征，探索不同维度。如果您感兴趣，欢迎联系我们获取完整案例。基于以上洞察，我们帮助营销策略家制定符合品牌实际情况的营销策略。