锋析SegPulse：数据驱动的智能营销洞察

消费者画像独特案例

本案例以某特定品类为研究对象，选取2个品牌下的四个产品（为避免泄露敏感信息，隐去品牌名称并以品牌A和B的产品X和Y代称）。基于TMIC消费者数据，我们将构建产品对应的消费者购买人群，并获取消费者画像原始数据。

从TMIC拉取的消费者数据，非常丰富，针对每个产品的消费者人群，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。

我们利用锋析SegPulse独到的PCA-NN算法，将TMIC的4个人群、1300多个标签，以可视化的方式显示在上述的散点图中。

从图中可以看到，品牌B的两个产品购买人群聚集在一起，说明他们有相似的消费者人群。而品牌A的两个产品消费者人群点距离远，说明人群差异大。

类似产品X1，距离图中心较远，说明它有独特、差异化的人群特征。类似产品Y2，距离图中心较近，说明他们的消费人群是大众化的。

当我们研究了这些蓝色的产品购买人群点，对比了他们之间的远近亲疏。我们还可以将蓝色人群点和橙色标签点结合起来研究，来分析不同人群的实际特征。

当我们下钻到产品X1周围，可以看到橙色的点代表产品X1消费者人群的特征。

他们是近1年新婚，购买力等级较高，淘宝会员等级较高，喜欢的汽车品牌可能是宝马、奥迪、凯迪拉克，近半年购买汽车用品较多，生活中可能会喝威士忌、精酿啤酒，偏好进口奶源，可能购置的大家电有酒柜、雪茄柜、中央新风系统、衣物护理、全屋净水系统，可能喜欢冲浪、潜水。

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。