数据分析这样用，产品营销方案自己也能搞定

互联网时代，数据越来越多，数据分析越来越受重视。拍脑门就能制定计划的日子一去不复返了。用大数据分析结果代替个人经验才是最有说服力的方法。

通过数据分析，你可以创造出最终的产品。

打造极具市场潜力的极致产品，洞察产品应用场景，挖掘客户痛点，设计产品价值。

实现创新超越，找到行业内的爆款产品，分析成功的原因，借鉴竞品。

实现产品的有效优化，分析用户的核心诉求和影响用户选择的关键要素。

数据分析可以辅助精准营销。

精准匹配目标用户群体，分析用户的媒体偏好，发现媒体渠道的触达渠道和受众画像。

数据辅助营销策划，了解用户的价值观、兴趣和心理诉求，被用户接受、感知和主动传播。

利用大数据分析来帮助制定营销计划是非常常见的。

今天给大家分享一个美妆品牌在制定产品营销方案时，如何利用大数据分析发现用户痛点，发掘新的使用场景，拓展新的品类，满足消费者的美妆需求。

客户:一家美妆品牌公司。

愿景:打造汇聚全球核心RD能力，赋予中国制造精神的美妆品牌，让中国女性聆听自己的品牌故事，传播真实美好的美妆产品和生活态度；

产品定位:我们将主要针对90后消费者推出美妆产品。

当前问题如何利用大数据分析找到用户痛点；如何利用大数据分析发现新的使用场景；

如何利用大数据分析拓展新品类；

定位主要分析方向:90后潜在消费者的美妆需求:基于相关微博数据分析90后美妆消费者画像。

本文分析了电商平台上化妆品爆品的消费者评价数据。

注:本数据采集和处理使用海量大数据分析平台。执行流程:

一、90后美妆消费者画像数据的获取与处理

1.数据获取:简单快速地获得尽可能完整的需求分析；

我们利用【微博中关键词一次性收集】的能力获取微博数据，通过【微博人】的关联能力筛选所需数据获取微博人的公开数据。

2.数据清洗:根据规则过滤无效数据；

使用[高级过滤]功能配置数据过滤规则来过滤数据，

用归一化来统一采集的微博数据的时间域的格式。并将处理后的数据存储在数据库中以备后用。

3.数据索引:根据数据效果要求对数据进行索引；

使用[读取数据库]功能读取已经存储在数据库中的数据，

利用关键字过滤能力，设置必填字段和关键字，过滤数据，筛选出最终需要的数据。

使用[预处理]能力来简化和转换数据，删除HTML标签，计算长句的MD5等。

利用【高级索引】能力，利用海量信息服务平台判断图新生成的ID，对微博数据进行标签化。

【高级索引】能力是利用海量大数据索引系统和海量信息服务平台的决策图功能，对数据进行处理和索引，对数据进行标注和分类。(决策图需要根据具体的数据处理需求进行定制)

4、将最终过滤处理后的数据存储到数据库中；

存储索引的数据，

数据存储区:索引的数据经过处理后可以直接存储在数据库中，也可以建立单独的数据存储组。

使用组的好处是，如果针对不同的目的和各种数据类型对数据进行索引，可以将数据存储在不同的组中，便于管理，逻辑清晰。

在能力组中有进一步的解释。化爆产品的消费者评价指标数据经过数据拆分能力后，存储在数据库中进行数据分析。

二。电商平台化妆品爆品消费者评价数据的获取与处理

5.数据采集:尽可能简单快速地获取所需的分析数据；

我们利用【电商关键词采集】的能力，获取指定关键词的化妆爆品数据。经过数据的筛选、剔除、转换后，我们利用【电商产品集合点评】的能力，获取化妆品爆品的消费者评价数据。

6.数据清洗:根据规则过滤无效数据；

使用【高级过滤】和【时间归一化】对美妆产品的评价数据进行标准化处理。

7.数据索引:根据数据效果要求对数据进行索引；

利用【预处理】能力，在索引之前，将化爆品的评价数据标准化，

用【决策图标引用2.0】标注化妆爆品的消费者评价数据。

【决策图标引用2.0】能力是利用决策图工具完成复杂的规则判断，并对数据进行分类标注。

主要是利用海量大数据索引系统和海量信息服务平台的决策图功能，对数据进行处理和索引，对数据进行标注和分类。(决策图需要根据具体的数据处理需求进行定制)。

8、将最终过滤处理后的数据存储到数据库中；

索引后的数据经过【数据拆分】(主要目的是处理标签字段，拆分和升级标签字段)和【标签拆分】处理后存入数据库进行数据分析。

第三，由分析模型读取和分析索引数据。

利用海量大数据分析平台的模型分析能力或其他辅助数据可视化工具，得到分析结果，最终形成分析报告。

一些实例的分析结果表明:成都营销策划公司｜