品牌连锁开店选址助力神器，帮你快速获悉品牌画像

作为市场人，了解客户的真实需求非常重要，这是开展后续工作的基础，一切工作都需要围绕用户需求展开。

用户需求就是用户需要你的产品为他解决的本质问题。

抓住用户需求可以利用大数据工具构建用户角色。

假设我们做护肤品产品，不仅要了解该品牌在市场中的分布情况，还要判断该品牌门店周边的目标用户是否符合我们预期的用户角色。

首先来分析一下市场情况。

这个品牌在全国共有502家门店，人均消费在2500元左右，店铺面积要求在40--80m²。

品牌概况

这个品牌的门店在江苏省和浙江省分布最多，省内店铺数量分别有50家和48家。

门店分布情况

其次，构建用户角色要精准选择目标人群，目标人群要选择最符合公司利益的一部分人。

那么，如何确定区域内人群是否与目标人群相符合呢？可以利用大数据工具获取用户画像。

以杭州市这家门店为例，通过系统分析获取到周边三公里范围内人口概况如图所示，人口规模有2844.73万人，常驻人口有143.82万人，居住人口有79.59万人，工作人口有114.99万人，到访客流有2700.90万人。人口密度大，客流量大，潜在顾客多。

人口概况

女性爱美和追求年轻的心理，使她们对化妆品的喜爱远远超过男性；女性与男性在职场中的表现差异不断缩小，高薪白领女性比例呈上升趋势，这些人消费能力强。因此化妆品行业主要针对高收入的女性消费者，年龄大多在20到50岁之间。

20~30岁的女性对自身外表的关注度高，自我意识和自尊心强，比较爱攀比，如何处于恋爱期，对化妆品的购买欲望更强，并且有一定的购买能力。

31~50岁的女性大都在事业上取得一定的成就，而她们保持年轻的愿望也更强，她们渴望拥有年轻时候的美，倾向于购买高品质的高端化妆品。

观察下面的周边客群数据可知：

此区域女性人数占比较大，人群职业以专业技术和文职人员为主，收入水平较高，消费水平较高，人群年龄25--34岁最多，其次是35--44岁，与上述化妆品市场目标客群相符合。

人口画像

还可以通过收集大量的用户数据建立用户画像，包括用户的搜索记录、购买记录、浏览记录、社交媒体行为等。然后对收集到的数据进行清洗和整合，去除重复、错误、无用的数据，整合不同数据源的数据。最后运用机器学习、数据挖掘等技术，寻找数据之间的相关性和模式，以此预测用户的需求。

最后，根据数据分析的结果，制定相应的市场策略。例如，可以根据用户画像和搜索行为预测用户需要哪些产品或服务，然后推出相应的产品或服务，并通过广告和营销活动吸引用户。

市场人还需要不断监测和反馈预测的结果，以便及时调整市场策略。如果预测结果与实际情况不符，需要重新分析数据和重新制定策略。

总之，利用大数据预测用户需求需要收集大量的用户数据，并通过数据分析找出数据之间的相关性和模式，根据分析结果制定相应的市场策略，最后需要不断监测和反馈预测结果，以便及时调整市场策略。