京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
澳柯玛领衔家电品牌好口碑 大数据推动企业走向消费者对话
冷柜是专为家居生活量身打造的时尚又实用的家电,在中国,节能、不结霜的家用冷柜正掀起新一轮变革,在普通家庭中快速普及。2014年最新统计数据显示,目前中国冷柜尽管与冰箱每年8000万台的市场规模还有很大差距,但正以每年30%的涨幅高速增长。在冰箱、彩电、空调等传统大家电商场日趋饱和的情况下,冷柜名副其实地成了家电行业最大的“潜力股”。面对电视、报纸等五花八门的广告营销宣传,消费者如何在品牌胶着状态下选出满意的产品?好的品牌口碑则显得尤为重要。
俗话说:金杯银杯,不如老百姓的口碑! 近日中国统计信息服务中心(CSISC)大数据研究成果《2014中国冷柜品牌口碑研究报告》(以下简称《报告》)为我们提供了参考,《报告》对市场表现比较活跃的17个品牌进行了公平监测和比较研究,分别是奥马、澳柯玛、白雪、冰熊、海尔、华美、美的、美菱、容声、统帅、香雪海、小天鹅、新飞、星星、雪花、伊莱克斯、樱花。
综合品牌知名度、消费者互动度、质量认可度、企业美誉度、产品好评度和品牌健康度6项指标,澳柯玛、海尔以及星星三者整体表现优异。其中,作为冷柜行业领导者澳柯玛凭借在品牌知名度、质量认可度、企业美誉度等多个维度的出色表现,以12.14的口碑指数突出重围,领跑网络口碑总指数。海尔、星星表现也相当可圈可点,分别占据消费者互动度和产品好评度的高地。这是品牌积极探索借助互联网进行转型升级的结果,也是市场及消费者对澳柯玛等品牌企业持续不断改进其产品、渠道、服务等的肯定。
品牌需要产品对其形成强有力的实证性支撑,帮助品牌成长。因此,品牌与产品不能脱节。只有企业积极跟进市场,根据消费者需求不断创新才能获得消费者更大程度上的认可。《报告》显示,澳柯玛、海尔、美菱等品牌的品牌知名度指数和质量认可度指数皆在三甲之列。但整体来看,冷柜品牌的知名度在网民中并没有形成较为清晰的分布,各大品牌商产品定位趋同。
目前,不管是冷柜还是其它家电,全球产业的发展都从产品竞争力时代进入到品牌竞争力时代。原来消费者只是产品的购买者,而互联网时代消费者买产品的同时也在“卖产品”,一个品牌受青睐一定离不开消费者对购买和使用体验的好评,消费者强烈的个性化价值导向正在颠覆传统家电厂商的思维惯性。《报告》显示,虽然澳柯玛凭其在制冷领域多年经验的积累,在行业中处于领先地位,但在以自媒体平台为主的消费者互动度中较海尔却略显不足。而在综合京东、淘宝两大电商平台的好评中,澳柯玛、海尔等依然保持领先,星星也在电子商务方面狠下功夫,成为了此项指标的黑马。
此外,消费者不仅对电器类产品的质量格外关注,其产品的技术创新也逐渐成为人们关注的焦点,而智能、节能、环保等领先技术也正成为家电产业的发展趋势。而提升企业美誉度,不仅包括企业参与社会公益事业等活动,加大技术创新力度也能达到相同的效果。《报告》显示,各大冷柜品牌对自身企业美誉的建设都做了一定的工作,其中澳柯玛、海尔、新飞、星星等表现优异。
业内专家认为,在互联网时代,大数据为我们搭建了走进消费者的桥梁,让我们更加主动的站在全价值链角度,用市场的眼光,以顾客的思维方式选择自己的品牌战略,将企业生产、销售、研发与供应链管理等资源有效地结合起来,通过对产品进行准确的市场定位,开发符合市场需求、科技含量高、附加值高的产品,从而增强品牌在国内、国际市场竞争力。“山至高处人为峰”,作为中国的世界名牌,澳柯玛等冷柜不仅实现了自身的品牌价值助力企业稳步发展,也为中国家电品牌树立好的口碑形象提供了一个很有价值的学习样板。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16