京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 用数据解读家居消费
新时代对消费者最大的影响之一,莫过于媒介的转变。传统媒体和新媒体在激烈碰撞,消费者了解家居信息的渠道也明显具有丰富性和趋向性。整体来看,互联网渠道占据41%,将近一半的压倒性存在。杂志广告、电视广告、卖场则分别以15%,13%,12%的比例昭告传统信息渠道的存在。亲朋好友也是获取信息的渠道之一,以10%的比例显示在现代社会人与人之间交流的必要性。装修公司则占到6%,显然大多数消费者对装修公司的意见还是十分保留的。还有其他各种渠道仅仅占据4%。消费者获取家居信息的渠道改变,不仅仅是新媒体的逆袭,还有很大一部分原因是家居购买主力转移到80、90后,而这部分人群更加习惯通过互联网了解信息。60、70后仍更偏向卖场,电视广告等传统信息渠道。
家居消费之消费动力
了解消费者的购买动力,无疑能使企业更加清楚消费者的行为。消费者一般分为理性消费和冲动消费,理性的消费者更加注重产品的实用性和个人的需求,而不会盲目的选购某种产品。冲动消费则带有很强的感情色彩,容易被一些广告和促销信息所吸引而引发购买行为。根据目前调查显示,消费者购买家居产品是趋于理性化的。84%的消费者会因为刚需而进行购买,仅有16%会因为促销选择临时购买。刚需购买中,新房装修以34%的比例占据首位,其次是28%的家具损坏以及13%改变家具风格。尤其是家居市场品牌竞争力度大,消费者能够从其中获得不少优惠,部分消费者对日常的价格战已经感到麻木。不促不销也是家居行业存在的问题,消费者对待商品更加理智,购买物廉价美的产品才是主流选择。
家居消费之购买渠道
从前面的数据来看,大部分消费者都倾向于通过互联网获得家居信息,在电商如此发达的今日,是否大部分消费者都通过网上购买家居用品?实际上,消费者购买的渠道仍集中在线下商城。36%的消费者选择大卖场,25%的消费者选择家居专卖店以及15%会选择在百货商场。仅有21%的消费者选择网店。为什么消费者在获取信息渠道和购买渠道上表现不同?这和家居行业的特殊性有关。家居建材行业大部分商品需要售后服务,尤其是像墙纸、卫浴产品、门类等等,家装时都要考虑到售后安装和送货上门,以及售后维修的问题。同时,大件家具价格较高,还经常面临货不对版的问题,以致浪费消费者的时间和运费。综合以上问题,更多的消费者愿意选择当地可靠的卖场,或者品牌专卖店或商场购买。不可否认,网购的消费者越来越多,但是家居卖场仍占据明显优势。
家居消费之产品关注
最核心,最能够直接了解消费者的,就是消费者自身购买产品的关注重点。在经济不发达的年代,消费者最关心价格问题。随着生活水平上升,消费者的关注重点也发生了明显的变化。消费者选购产品,将近四成的消费者最关心产品质量,三成的消费者更关注价格,还有接近两成的消费者把产品的安全环保问题放在了选购商品的首位。目前在市场上也可以看到,为了迎合消费者的需求,企业在研发产品和进行产品定位时,也首先考虑到消费者的这三大关注重点。
家居消费之智能家居
智能家居的话题热度一直高居不下,显示了行业对智能家居的高度关注,也是消费者的期望之一。调查发现,90%的消费者对智能家居都十分感兴趣。这部分消费者认为,智能家居使用更加方便快捷,更加人性化,更加节能环保,功能更多,以及想尝试高科技的单纯愿景。的确,智能家居的高科技属性令人心生向往,大部分消费者非常期待智能家居产品面世。但同时,市场消费者并不乐观。仅两成消费者家居家里有使用智能家居产品,其中智能马桶和智能水龙头是主要使用的产品。消费者对智能家居望而却步的主要原因是智能家居产品价格太高,大部分消费者认为当前经济水平不满足智能家居的购买力。
运用大数据是互联网+的特征,而这也很好的帮助行业了解消费者的需求信息。综合以上调查,家居消费情况一目了然。通过家居消费分析,了解消费者的信息渠道,让宣传和广告投放恰如其分;了解消费者的购买渠道,线上线下结合创造更好的购物体验;了解消费者对产品的期待以及购买动力,研发设计更加出色的产品;了解消费者对智能家居的期待和要求,让智能家居真正的走向平民化。消费者需要的是什么,就是企业需要去做的。想消费者所想到的,想消费者所未想到的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20