京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
家品行业更要依靠大数据分析_数据分析师考试
尽管线下家品卖场不断传出品牌关店的消息,但瑕不掩瑜,依然不乏有年增速超过300%的平台存在,做得好的线下店几乎也是以年增量翻番的速度前进,市场大环境的看好让业内人士对行业信心十足。各大家品平台齐齐将目光锁定在25岁—40岁的人群,他们正是当下市场消费的中流砥柱,家品消费的意识正在萌芽。中国庞大的消费人口基数,为家品行业的全面爆发做好准备。接下来,家品行业该何去何从?如何把握好市场方向?
方向 1
打通线上线下渠道,便利与体验两手都要抓
在互联网时代,新兴行业的发展选择线上还是线下渠道,这是一个最为常见的话题。家品虽然隶属于家居行业,但与传统的家具属性不同,产品体量小、更新换代快的特点,更能够适应互联网的水土。以优集品网为例,该平台发展三四年来销量一直很稳定,年增速达到300%—500%。不过,线下做得好的平台也不遑多让。HI百货创始人谢萌透露,HI百货正佳店开业至今,销售额始终保持倍数的增长,目前已经在北京、武汉开拓新店,还有更多国内城市主动邀请HI百货进驻。刚成立一周年的旋木家居,也以其高端小众的定位,牢牢抓住高端消费人群,不仅销售稳步上升,也吸引了许多异业的合作伙伴。
对于线上线下渠道之辩,多数企业认为应该两手并抓。谢萌表示,HI百货微店已经进入调试阶段。线上不仅可以节约交易成本,更重要的是可以便利消费者,为消费者提供具备服务增值的情感模式。同时,互联网更方便数据收集,对消费习惯、消费偏好进行研究,助品牌提供更全面的服务。就连经营国际顶级家品品牌的旋木家居也有触网的打算,创始人倪娜表示,中国市场庞大,网购具有一定的优势。并且国内消费者已经形成网购的消费习惯,走电商渠道也是为了迎合消费者的需求,提供更多的增至服务。
优集品网创始人鲁宁馨表示,互联网家品肯定是大势所趋,不过,家品在一定程度上仍然需要体验。对于好的产品来说,直观的体验就能最直接地抓住消费者的心,因此,线上渠道也有存在的必要性。谢萌认为,线下店不仅仅是卖商品,更重要在于能够向消费者展示一种价值观和文化取向,分享共同的生活方式,这也是HI百货能够成为广州文化生活地标的一个原因。
方向 2
有必要做好市场教育,让更多消费者认识家品
虽然有越来越多的人群开始消费家品,尤其在都市白领、年轻家庭、海归人士等人群中呈现出较高的增长性。不过,国内消费者对于家品的认识远远不够。朋友圈的流行,可能让消费者开始意识到吃饭也要吃得美美的,因此会选购趣味而有设计感的餐具,然而,对于餐具背后更多的设计故事、文化内涵不甚了解。
家品不仅能够为生活增添乐趣、带来方便,一些顶级产品更值得收藏传世。再者,家品不仅仅是生活用品,更能传达出一种生活方式和价值追求。只有在观念上达到了共鸣,消费者才能更好地认识、认可家品,从而促进行业的蓬勃发展。因此,做好市场教育、市场培养是许多企业致力投入的方向。
互联网平台从商品介绍、品牌宣传的角度,挖掘更多的新品“威水史”,让消费者对品牌有了初步认知并产生认可。而线下品牌则可以做得更加深入。例如HI百货自成立以来,经常会举办一些线下展览和活动,营造卖场整体的文化氛围。同时,还会为会员提供生活课堂,包括手绘陶瓷、花艺课堂、皮具制作、烘焙制作等,让更多消费者接触到新的生活方式。旋木家居也经常为VIP会员提供增值服务,例如红酒、咖啡、生活美容等方面的讲座,通过价值观上的一致认同,为消费者提供更多元的生活方式。
方向 3
基于大数据分析,抓准市场痛点
互联网大数据时代,为各行业的方向提供更加科学而明确的数据支持,减少企业独自探索需要绕的弯路,大大地加快了行业的发展速度。家品行业也不例外,在大数据时代,需要对消费人群进行深入分析。谢萌认为,家品行业更需要数据分析,家品的消费涉及到生活习惯、生活观念,人体工学、审美情趣、使用偏好上的差异,就能够产生巨大的差别。因此,进口家品能不能根据中国实际生活场景进行改良和消化,将决定其未来的市场前景。
鲁宁馨表示,无论是平台定位,还是运营操作,大数据分析对于家品行业发展至关重要。优集品网之所以能够呈现高速增长,牢牢抓住消费者,很大程度得益于对消费市场的分析。不仅依靠平台自身的消费信息,还通过零售、网络、专业市场分析提供的数据,对市场进行研究。她表示:“一开始优集品网的饰品比重偏高,然而这一门类的可代替性强、必要性不高,难以产生较高的粘性。经过数据分析之后,对优集品进行改版,重点打造需求稳定的餐厨品类,增加个人护理、母婴尚品、旅游相关等,这些都是目标人群关注、需求的品类。改版后能够抓住消费者痛点的产品多了,也大大刺激销售增量。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21