宏原数据分析之系列主题：零食也有时代感，你知道吗？

​一、Z世代 对比80、90后，零食偏好各有千秋吗？

大家好！我们从海量消费者文本中，深度挖掘出了消费者金句，同时提炼出了一些很有意思的trend：我们可以看到8090消费者在选择零食品类的显著特征是偏好健康养生、低卡代餐和怀旧口味，同时也易被种草；而Z世代的消费者选择零食的则更看重外观颜值、配方成分，对口味口感比较挑剔，同时喜欢高端定制化的DIY创意。

问：颜控的表现是哪些？Marketing AI可以获取吗？

答:我们会基于大量的消费者文本数据,用AI模型去识别判断跟外观颜值相关的需求/产品特点/场景是什么，从不同维度去看颜控更容易被什么特征吸引，从而挖掘到品牌方意想不到的需求/场景/产品特点来吸引消费者。

问：这些消费者的金句是从消费者需求端来看，那和从供给端来看，会有什么本质的不同？

答：供给端是品牌对消费者的教育，从目前市场来看供给端更容易形成一片红海，竞争厮杀很激烈，但是需求端是消费者的内在需求和认知。从消费端我们可以看到一些很小的但是近年来正在增长的需求，这些正是品牌未来的增长机会所在。

问：宏原去获取消费者需求的底层逻辑是什么？和其他大数据公司有什么区别？

答：宏原与其他大数据公司相比，核心优势主要在于以下几个方面：

首先，宏原的Marketing AI在探索产品消费者需求的数据来源广，体量大。宏原的数据来源可以覆盖当下所有的热门社交媒体平台，如微博、抖音、小红书等等，数据量较大，体量大取决于我们的目标人群定义，其可以达到几十万到百万量级不等；其次，宏原的Marketing AI技术在去水贴方面是处在很前端的位置的，并且拿到了相关的专利，具有很强的权威性。从消费者的发帖内容以及过往言论，我们采用了多维度的筛选条件，留下的都是消费者的真实言论；最后，宏原的Marketing AI完全可以寻找到不同需求的关联性。

第一，宏原的人工智能语义分析不仅可以找到不同需求之间的关联性，而且还可以做到关联性强弱的分析；第二，在相关性分析下，宏原还可以通过意图模型和关系模型找到消费者的Barrier以及解决方案。

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小镇青年VS 都市白领的零食偏好有何不同？

除了以年龄段划分人群之外，我们也尝试了以地域来划分人群寻找零食品类的消费差异点，从消费者言论中我们可以发掘出跟8090与Z世代人群不同的消费理念和习惯：小镇青年的价格敏感度更高，精于比价，追求性价比，且爱好各地方的特色美食，喜欢搜罗囤积地方特产；而都市白领更加喜欢尝新，追求新鲜刺激的趣味，精致小资，很注重日常生活的仪式感，同样也偏好进口，注重食品安全。

新品上市通常来看有三个目标：consumer awareness、consumer education、consumer interaction。Marketing AI可以识别品牌TA在不同平台的特征，并结合用户特征、品牌资产和竞争对手的表现综合分析，在量化分析的基础上提出比较合理的优化建议。需求规模和增长速度都可以量化，如不同时间跨度的对比（上半年VS下半年、今年VS去年）、Tier 1 VS Tier 2的城市线级对比等，不同维度的对比这些都是可以做到的，包括T3 T4 T5等都可以进行对比。

我们会通过需求下的品牌集中度和品类份额的交叉分析，帮助品牌方找到可以瞄准和发力的重点需求类别，帮助品牌锁定重点增长机遇。

问：那Marketing AI是否能从场景方面落地呢?

答：问到点子上了！从需求出发的同时，我们也非常需要结合场景去看，因为场景为品牌做出差异化提供了更好的角度。宏原的Marketing AI如何知道这个场景是一个热点场景，且与“我”的产品如何关联呢？场景下我们同时也会给出场景热度指数，并且在不同场景下，消费者所采用的解决方案是不一样的。这样我们通过在不同场景下，消费者对不同解决方案的driver和barrier进行匹配来找出痛点，帮助产品实现场景方面的沟通落地。

问：那Marketing AI 是否能够对营销的效能进行评估，形成正向的小循环呢？

答：Marketing AI可以持续跟踪营销活动产生的口碑力、认知力和拉新力，分别用来衡量营销产生的真实消费者口碑量、改变消费者原有认知的程度/消费者对品牌教育点形成记忆和印象程度、以及拉动了品类/品牌新用户的比例，进而从三个方面来对营销效果进行有效评估，给出品牌方后续投放方面的优化建议。