浅谈大数据调研对品牌客群画像的贡献
大数据调研是一种调查研究方法，通过收集、分析和处理各种来源的大数据来了解某个主题的特征和趋势。还可以帮助决策者在制定决策时更好地了解情况，做出更明智的决策。
在创建品牌方面，大数据可以通过收集和分析大量数据来揭示品牌客群的行为模式、兴趣偏好、消费习惯等信息，从而帮助企业建立更准确、更全面地定位品牌客群画像。
我们可以从三个方面来了解大数据对品牌客户画像的贡献：品牌、客户和营销。
01、利用大数据了解品牌概况：
我们以茅台品牌为例具体来说，大数据调研可以让我们了解到品牌的具体情况，比如说：贵州茅台在全国范围内共有 9509 家门店，人均消费在 6000 元，门店面积在 30--100㎡ 不等。该品牌在全国的 34 个省份中覆盖 33 个，678个城市中覆盖 267 个。
广东省、贵州省、山东省、河南省是茅台门店数量最多的省份，我们所处北京市共有 378 个门店，其中朝阳区最多，有 94 家，平谷区最少，只有 2 家。
02、利用大数据深挖客户画像：
1、挖掘潜在客户：
通过对社交媒体、电商平台、搜索引擎等渠道的大数据分析，收集和分析大量的客户数据，包括购买习惯、兴趣爱好、人口统计信息，发现潜在客户的行为和兴趣，确定目标客户群体的特征，为品牌客群的扩展提供数据支持。
利用大数据，分析收集到的客户基本信息、行为特征、兴趣爱好多方面数据，建立更全面、更准确的客户画像，可以为品牌提供更有针对性的营销策略。
以茅台举例，通过对大数据分析，将客户按照不同的属性和行为习惯进行细分，帮助品牌识别出不同的客户群体，从而更好地满足他们的需求，提高客户的忠诚度。
譬如说分析门店周边的人口画像可知：周边男女比例均衡，教育水平在高中及以下占比最多，人群年龄以 25--34 岁为主，消费场景偏向于零售和餐饮。
人群画像
2、利用大数据识别客户的行为特征和消费行为
通过品牌客群调研，了解客户对品牌的看法和评价，把握客户的需求和痛点，及时对产品和服务进行改进，提高品牌客户满意度；
了解客户的购买偏好、购买周期、消费金额等关键数据，帮助品牌更好地识别出高价值客户，进而制定更具针对性的客户服务和产品策略；
分析客户的行为轨迹和兴趣点，可以发现潜在的客户需求，为品牌提供更加有针对性的产品和服务；
分析客户的行为和反馈，识别出客户体验中存在的问题，制定针对性的解决方案，提升客户的满意度和忠诚度。
03、实现精准营销：
大数据调研不仅可以通过挖掘客户数据，提高品牌对客户的洞察力，还可以根据客户的需求、兴趣和行为习惯，制定更精准的营销策略，提高品牌的营销效果。
在门店商圈洞察中物品们可以详细的获取到周边区域的人口概况、配套设施、周边业态和竞争情况等数据。
综上所述，大数据调研对于品牌客群画像的贡献非常显著。通过收集和分析大量的数据，品牌可以更深入地了解客户的需求、行为和特征，从而更好地制定针对性的营销策略，提升品牌的的竞争力和市场占有率以及客户满意度。
