大数据应用现状,大数据研究与应用协会市场推广面试问题

大数据应用现状,大数据研究与应用协会市场推广面试问题

传统的用户研究包括品牌研究、客户满意度研究、商圈研究、市场细分、渠道研究、产品定价研究以及产品测试，这些研究大多数用市场调研的方法来实现。市场调研由于调研方法带来的诸多问题，导致结果的代表性、准确性以及研究的效率都存在不同程度的挑战。我们相信，随着大数据的发展，大数据将对市场与用户研究方法将带来革命性的变化。本文将介绍大数据目前在市场与用户研究方面的应用与探索。
一、大数据用于品牌研究
品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究是品牌研究的三大重要部分。
1）品牌认知度是品牌资产的重要组成部分，品牌认知度是衡量消费者对品牌内涵及价值的认识和理解度的标准，同时也是公司竞争力的一种体现。
2）而品牌形象是品牌在公众心中所表现出的个性特征，它体现公众特别是消费者对品牌的评价与认知，以及对品牌所具有的一切联想。品牌形象分为三个层级的形象：产品或服务本身的形象、使用者的形象、产品或提供者的形象。
3）品牌满意度是消费者通过对一个品牌产品或服务的可感知效果与对比预期相比较后，所形成的愉悦或失望的状态，可以不满意、满意、满足、愉悦等四种情绪，一个拥有高满意度的品牌，其顾客的购买率及重复购买率也在相应提升，因此品牌满意度的研究也非常重要。
在传统的市场研究中，品牌认知、品牌形象和品牌满意度研究是通过市场调查的手段来实现。在大数据时代，我们可以利用互联网大数据辅助品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究。我们可以通过网络爬虫技术，对新闻媒体、社会化媒体等网站实时全网监测，实时掌握网民对品牌和竞品的品牌提及量、产品提及量以及提及量的趋势，掌握自己品牌和竞争的品牌形象评价；通过品牌和产品的正负面评论的监测，及时了解对品牌消费者对品牌的满意度情况，及时发现问题。过去，进行品牌认知度、品牌形象以及品牌满意度的市场调研，从调查开始到报告产生，至少需要半个月到一个月，而且由于成本和操作性的限制，只能选取一些代表性的人群和地点做代表性的抽样不够全面。利用大数据手段，我们可以实现更快更全面以及更真实的统计，这对我们及时的了解品牌认知度、品牌形象以及品牌满意度的现状和趋势非常有帮助。
专栏：企业实施大数据的五大关键
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大数据在电信行业的应用
二、大数据用于忠诚度研究
净推荐值研究方法是客户忠诚度研究中的重要方法。净推荐值（NPS）研究方法由国际知名咨询公司贝恩咨询客户忠诚度业务的创始人佛瑞德·赖克霍徳（Fred Reichheld）在2003《哈佛大学商业评论》文章“你需要致力于增长的一个数字”的文章中首次提到。该方法通过调查客户问题“您有多大可能向您的朋友或同事推荐我们公司的产品或服务？（0-10分）” 来获得，根据客户的回答分数分成三组：
第一组给公司9分或10分，称之为“推荐者”(promoters)；他们是对公司产品或服务满意度和忠诚度非常高的客户，在当今社会化媒体营销时代，他们是公司产品或服务免费营销人员，他们会推荐朋友和亲人来购买。
第二组给公司7分或8分，为“被动满意者”(passively satisfied)；他们对公司产品或服务既无不满意，也无满意的客户，较易被其他竞争者吸引。
第三组给0至6分，是“贬损者”(detractors)。他们对公司的产品或服务非常不满意，不仅仅停止购买公司的产品或服务，他们会尽一切可能劝周围的人不要买，同时会转向其他竞争者。
NPS值即为推荐者所占百分比与贬低者所占百分比的差值（如下图）。NPS的业务逻辑是：推荐者会继续购买并且推荐给......余下全文>>

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