京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
百度做了一个母婴的大数据分析
作为中国的搜索之王,百度通过大数据分析,够了出一些妈妈们的消费行为特征,于是给母婴企业提出了建议。让我们一起来看看靠不靠谱吧!
一、做好移动营销
从搜索需求来看,母婴市场的需求相当旺盛,尤其Mobile端(移动端)的需求增长急速,搜索量增长了近一倍。移动端需求在母婴市场中取得压倒性地位,占比达80%。大力发展移动端,做好移动端的营销沟通,可以捕获主力需求。
二、聚焦细分品类
从细分品类来看,婴儿食品的需求占比最重,占到57%。
其次是母婴护理服务、婴儿喂养用品等等。
婴儿食品中母婴人群搜索最多的内容基本都跟奶粉相关。
因此,建议处于初创期的母婴企业,经营聚焦于某个需求旺盛的细分品类,是成长起来的关键。
三、布局三四线城市
再从城市级别来看,三四五线城市母婴需求增长特别快,预示着母婴需求地域下沉、下图横轴代表的是需求规模,纵轴代表需求的增长速度。
我们可以看到,像北京、上海、深圳等一线城市虽然需求占比多,但是整体市场相对饱和,需求增长的速度已经趋缓。
而像临沂、合肥、徐州这样的一些城市需求增长迅速,是有潜力的市场。相对成熟的母婴企业抓紧布局三四线城市市场,相信可以掘到下一个市场增长点的“金矿”。
四、打造品牌影响力
根据《2014年中国母婴研究系列报告》显示,80后妈妈已经成为新一代“妈妈”的主导核心群体,占整体的85%。
80后妈妈们消费趋于理性,给宝宝消费时,会量入为出,考虑性价比。
挑选产品时,更看重质量和口碑。
当她们遇到好的产品时会主动推荐,遇到不好的产品时,也会主动吐槽。
在这样的消费观背景下,给我们企业的生产提出了更高的要求,注重产品的品质,营造良好的口碑是企业长久发展的根本之道。
另外,我们曾经做过一项关于不同年龄段人群搜索奶粉行为差异的分析。
我们分别搜取了两周70、80、90后搜奶粉人群的cookie来分析,发现80、90后搜奶粉品牌个数更多,搜3个品牌以上的cookie占到了近1/3,说明80、90后人群更精于品牌比较,要打造品牌忠诚度更加不易。
在关注奶粉的因素中,80、90后更多关注品牌名称,而像排行这样的泛搜索相比较更少,说明80、90后品牌意识更强。企业要打造自己的核心竞争力,才入得了80、90后的法眼。
面对日益挑剔的消费者,母婴企业唯有勤修内功,提升产品品质,营造良好的口碑,打造品牌影响力,才能从复杂的竞争环境中脱颖而出,“行到水穷处,坐看云起时。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04