案例 | 零售店铺的人群画像分析

用户画像可以使产品和服务的对象更加的聚焦和专注,通过数据挖掘了解目标群体的属性特征、上网及消费行为等,从而更加精准的进行营销活动,提高企业的效率,并在竞争中取胜。

随着位置大数据技术的成熟,线下零售店铺对于线下人群也开可展更细致的分析,包括基本属性、上网行为、是否到店等等。近日,某零售店铺对其覆盖和到店人群的用户人口属性和行为特征做了分析,为未来产品定位、优化用户体验和精准投放提供依据。

主要解决的问题:

1.2公里内覆盖人群和到店人群的人口属性分析,包括性别、年龄、学历、收入等

2.人群的行为特征,包括关注的APP、品牌和网站等

3.从覆盖到到店人群的转化率

案例详情

该零售店铺主要针对一线四大城市,店铺周围2公里范围内的覆盖和到店人群研究。

1.性别和学历状况

覆盖人群中男性略多,但是到店用户略偏向女性;学历上覆盖人群与到店人群的差异不大。

2..年龄与婚姻状况

用户中已婚人士为主,25-34岁是最主要人群。

3.收入

一线城市8000及以上的比例还是较高。

4.APP关注度

覆盖人群与到店人群在对APP的关注度上差异不大,微信、qq、支付宝、手机淘宝和腾讯视频都是他们最关注的APP。

5.到店转化率

该店铺2公里内覆盖用户主要以女性,未婚、18-24岁,月收入2500以下的偏多。

对比该品牌一、二、三线城市及其竞争对手的到店转化率研究,发现该品牌在二线城市的表现较好,在一、三线城市的到店转化率较低。究其原因,一线城市竞品品牌进入中国较早,奠定了品牌的知名度和较好的选址。而低线级城市的人们对国际品牌的认知和接受度较低。

应用

出于隐私保护,以上并没有更多的分析内容,事实上,用户画像可以应用的地方很多。

  1. 选址。不论是店铺选址、广告选址,都需要对周边人群有所了解,才能尽可能精准的覆盖到目标客户。曾经有一个关于不同场景APP安装率的研究发现,机场和写字楼的人群,对旅游类APP的安装和信息关注度差异很大,机场人群的关注度几乎达到写字楼人群的两倍,很明显,就旅游类APP而言,楼宇广告不是很适合它。

  2. 竞争对手研究。了解竞争对手的用户群体,以及与自己的差别,帮助企业做市场定位,制定新产品和服务的差异化营销策略。

  3. 用户分析,精准营销。尤其是仅专注于线下的品牌,没有更多互联网数据可以利用,了解消费者,那么基于位置的画像对于了解你的用户将更加有意义。

  4. 效果评估。不论是线上还是线下的营销活动,如果你的主要销售渠道之一是线下店铺的话,都可以通过上述方法做活动效果的评估,活动的到店转化率是衡量ROI的直接指标。

 

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