
互联网呈席卷之势 橱柜企业如何拥抱大数据_数据分析师考试
大数据舆情智库建立 橱柜等家居企业饱受利好
此前,中国家居建材大数据舆情智库正式建立,它是由中国建筑装饰协会橱柜工程委员会联合家居建材领域的相关行业机构等共同打造的,这对于行业而言无 疑是一个好消息。它意味着橱柜企业可利用这一平台进行舆情监控、数据调研,把握消费方向。橱柜企业如何准确把握橱柜消费行为趋势,重构企业的营销流程,提 升品牌竞争力,在大数据库的指引下都能找到方向。
目标客户细化定位
客户在哪里?这是许多橱柜企业都在考虑的问题。研究数据表明,我国家庭中,为子女装修房屋和出租用房的装修中,更加重视厨房的装饰装修。从装修预算 来看,90平方米至180平方米的房屋当中单面积的装修预算最高。华东地区不仅购买力强,装修预算也是最高的。从细分的客户人群来看,一线城市的成熟消费 者“不差钱”,二三线城市的年轻消费者舍得花钱。
“要把握家居行业发展趋势,就要通过对数据的跟踪挖掘和调研分析,主动关注产品材料的变化、技术的变化和市场需求变化,进行提前性的、趋势性研究。” 中国建材品牌发展联盟发起人表示,生产企业要从专业的角度,对产品的功能、设计、服务以及价格进行研究定位。
“网络” “传统”同步共建
从目前来看,消费者在橱柜等家居产品信息搜集的过程中,基本依靠的仍是人际关系渠道、传统购买渠道和网络渠道。随着网络电商的兴起与繁荣,网络渠道使用的比例逐年上升。但由于收入和年龄的不同,网络渠道又有其自身特点。
“目前,有40%的消费者通过互联网购买家装产品。他们普遍认为在互联网上购买家装产品的价格因素、质量因素、便捷因素、信息因素明显优于线下采购。”中国建筑装饰协会橱柜工程委员会秘书长介绍说。
他认为,由于橱柜产品品类特殊,消费者在网络消费时往往心里没底。因此,未来橱柜产品的销售渠道还是线上线下结合,线下实体专卖店还将长期存在,只不过存在方式会发生更加多样性的变化。
动态确定研发新方向
“互联网快速发展下,生产厂家掌握消费者需求的信息也越快越准确。通过网络销售情况,可分析出不同消费群体对橱柜等等家居建材产品品质、性能和价格等的需求变化。”家居家装电商研究院首席专家介绍道。
比如,在《大数据下的橱柜消费行为趋势研究报告》中,“80后、90后”新生代消费群体对家装品质要求比较高。他们对于厨房的重视程度,仅次于客厅和卧室。在价格上,他们购买橱柜产品之前,通常会去网上查口碑、比价格,然后再出手购买。
在互联网影响日益深远的今天,橱柜企业要依靠互联网优势掌握产品和市场变化的数据,通过数据分析了解消费者对家居建材产品的心理需求、对产品现状的看法,进行个性化销售,提供个性化服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22