大数据如何应用在品牌效应上？

传统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，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。

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。

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。

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。

二、大数据用于市场细分

市场细分是按照消费者在市场需求、购买动机、购买行为和购买能力方面的差异，运用系统方法将整体市场即全部顾客和潜在顾客划分为数个不同的消费者群(子市场)，以便选择确定自己的目标市场。

但是，这种差异性一般很难直接度量，故常用其它比较容易度量以及和需求密切相关的变量来对市场进行细分。

这些变量包括地理、人口统计学属性、行为以及消费心态等变量：地理细分是将市场划分为不同的区域市场，例如可按下列地理特征将市场细分：行政区划、城市规模、资源状况和气候;人口统计学细分人口统计变量来细分市场，常用来细分市场的人口学变量有年龄、性别、民族、居住地、家庭规模与生命周期等;行为和态度细分是根据消费者对产品的购买动机、购买行为和使用情况来细分;心理细分是按消费者的社会阶层、生活方式、人格特征划分为不同的群体。

市场细分既可以按照以上单维度细分，也可以组合以上维度进行多重标准细分，同时按照多重标准可以将消费者分为比较小的、同质性更高的群体。

区别于传统的市场细分，大数据应用于市场细分在以下方面起到更为重要的作用：

数据采集的维度更为全面，数据采集更为实时，尤其是在行为数据的采集更为及时、细腻和全方位;

用大数据算法进行细分模型建模，可以吸纳更多的细分维度，从而可以细分出更小、同质性更高的细分群体;

数据更新更快，计算速度更快，市场细分模型更新速度更快，更能及时反映用户需求的变化，从而可以做出更准确、及时细分;

市场细分可以和营销渠道、营销活动进行实时关联和调优，通过大数据算法判定的细分群体可以实时的进行最有效营销活动推荐，并可以用大数据计算最为有效推广渠道触达这些细分群体。

总之，大数据应用于市场和用户研究仍仍处于探索阶段，依然面临着诸多的挑战，尤其是数据采集的不全面的问题、数据质量的问题以及数据处理和分析技术有待加强尤其是非结构化数据的处理和分析技术。

但我们不可否认的是，大数据应用与市场和用户研究将带来研究速度和效率的极大提升。随着大数据相关技术的发展和成熟，可以利用大数据进行更好的市场洞察和用户洞察洞察，方便你我。