CBNData年度洞察 | 2017第一财经数据盛典：大数据串联消费升级脉络(3)

重构数据分析方式

消费升级的场景之下，需求是消费升级的出发点，对消费升级的理解始与对消费者需求的洞察。CBNData研究发现，消费需求、商业模式、消费业态三者是一个螺旋上升的关系，缺了其中任意一环，消费升级都难以实现。。

杨钦对记者说到，需求端的升级是一个持续、缓慢而个性化的过程，传统市场研究的方式通常是从结果切入，利用消费市场呈现的现象作为描述消费升级的特征。但是导致这些现象的原因，究竟是新用户进入带来的用户结构性变化，还是老用户升级预示的需求本身的改变，我们无从得知。大数据基于对个体行为精细化的描述，为我们带来了全新的理解市场的方法。

“所以，有非常多很精细化的措施和策略在里面。”杨钦表示，以服装行业为例，阿里巴巴零售平台上，从今年的数据来看，年轻人的整体购买力和中老年群体相比，虽然还有一些差距，但是他们的购买力增长率达到了10%。“考虑到服装的可比价位在过去十几年基本没有增长，甚至有些还是下跌的，10%其实已经是一个非常快的上升速度。高购买力老用户持续留存成为市场中坚力量，低购买力新用户持续涌入拉低行业价格水平，年轻人购买力持续提升带动行业价格回升。这就是线上服装行业价格变化背后的三条核心逻辑。”

CBNData把平台上每年上亿的消费者数据在价格这个维度上提出一些指标，然后通过数据模型，自动去筛选购买力变化的模式，划分出来一个一个的垂直群体，真正实现了千人千面的消费者洞察。

杨钦认为，在“大数据商业”时代，传统基于性别、年龄、收入等人口统计特征维度的消费者细分方式失效，基于消费者偏好的兴趣标签，以及基于消费者消费模式的行为标签成为更加精细、更加有效的用户特征刻画方式。

他接着指出，这种精细化的策略会对商家和平台的数据运营提出非常高的要求。

CBNData正是在此基础上搭建全新数据用户模型，比如给有消费能力的群体，贴上“高购买力人群”的标签，甚至更精细化的划分一些档次。在这种情况下，平台想针对不同的用户做精细化运营的时候，就可以直接实现。基于大数据人群的维度非常多，未来的标签一定是基于这个人本身的标签，而不是传统的简单维度的标签。