如何做市场调研？
我们先罗列一下现有的一些做用户洞察的方式。
传统来说，用户/消费者调研一定是最重要的一种洞察方式。然而，随着互联网的发展以及消费市场竞争的加剧，消费者的每一条社媒发布、每一次社交互动、 每一次线上购买， 都反映了消费习惯、态度和行为。
传统的用户数据收集有以下挑战：
01 线上、线下顾客体验触点繁多，碎片化的信息分散于企业各部门，无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验，赋能管理决策。
02 传统调研样本量小，执行周期长，统计结果往往滞后于消费趋势，难以转化为可执行洞察来赋能产品创新和营销增长。
03 市场情报数据源单薄，难以应付快速演化的市场竞争格局，缺乏统一的工具进行竞品对标，无法做到知己知彼。
所以，如何才能做好市场调研？
基于实时大数据和机器学习算法的消费体验洞察，是真正“以消费者为核心”组织企业资源配 置的有效解决方案。消费体验洞察能够帮助企业快速采集和理解消费者需求、产品口碑、竞品动态、 新品趋势和消费热点，进而驱动营销、研发、顾客体验、零售运营等职能部门的专业人士把握商业机遇，敏捷应对快速变化中的消费市场。
用户洞察的最佳实践
细分人群画像：大数据驱动人群洞察，高颗粒度人群画像
最佳实践案例（食品饮料）
某国际知名连锁餐饮品牌希望深入了希望了解中国咖啡市场的核心消费群体及细分人群画像。 运用机器学习建模后，对该品牌及竞品相关的逾 120万条消费者评论和社媒、电商和短视频讨论展开聚类分析，梳理出四大核心消费人群。
DataTouch®️数据分析平台再结合行业品类分布数据，由分析师进一步深入分析出细分人群的饮用环境、口味、 包装不同痛点诉求，结合品牌优劣势和人群特点给出针对性建议，为品牌未来精准产品定位和沟通策略提供了有力的决策依据 。
高颗粒度人群画像，指引产品精准沟通策略，捕获机会细分赛道和差异化产品概念方向定位
在了解市场格局和产品创新方向后，客户希望了解目标趋势品类在核心创新方向的细分受众画像。运用机器学习建模后，对每个创新方向相关的近千万条消费者评论和社媒、电商和短视频讨论展开聚类分析，梳理出4-5个核心消费人群。
DataTouch®️数据分析平台再结合行业品类分布数据，品牌竞争格局和顾客体验满意度，由分析师进一步深入分析出细分人群赛道的生活方式、场景需求，市场份额，机会定位，和在每一个产品属性（功效、使用感受、产品形态、包装等）的NLP深度学习情感分析，提炼未满足的痛点诉求，结合品牌定位优劣势和人群特点给出创新产品的差异化建议，为品牌未来精准产品定位和沟通策略提供了有力的数据洞察驱动的决策依据。
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