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(4)

此前，这种数据分析方式已经在CBNData和多个美妆品牌的合作中得到了实践应用。

杨钦对记者说，美妆行业的品牌国别属性特别鲜明，不同国别的品牌都有自己的忠实用户。基于这些用户以往的浏览和消费行为，可以给每位用户打上“国别偏好”这样的标签，在实际应用中，它的转换率有非常显著的提升。在这种模式下，我们无需回答诸如他们是谁，他们为什么会这样的问题，而是直接在业务上实现了用户的精细化触达，这就是大数据对传统商业和数据应用方式的颠覆。

另一个有趣的案例是牛仔裤。CBNData曾经做过一个男士牛仔裤的研究，在传统的消费者认知里，男士购买牛仔裤的周期很短，很快就会做决策，于是，很多商家都会采取“短周期用户重定向”的营销策略。“这些用户有购买需求，我要想办法拉他回来，这是很典型的做法。”杨钦指出，这未必是最佳的策略。CBNData的研究发现，男士牛仔裤新用户的决策过程很短，大部分发生在浏览的第一天，而老用户的决策周期则很长，很多用户甚至超过一个月。在这任何一种情况下，当用户访问过店铺后在短期内通过营销手段追回客户的做法都是一种资源浪费。

因此，对于商家来说，用这种方式做人群分类之后，如果碰到一个新用户来看店铺但没购买，就不要再向其做定向推广，这样可以提升运营效率。

基于消费偏好和用户行为的洞察可以大幅提升店铺运营效率，而“竞品识别”是品牌在决策层面非常关心的一个话题，它回答一个基本的商业问题：在互联网时代，品牌如何定义自己的竞品?

CBNData提出了“基于用户行为的竞品识别”的方法。杨钦解释到，在电商这个虚拟的线上平台，品牌无法通过“商圈”的概念识别竞品。线上消费者与线下存在很大差异，品牌在传统行业积累的认知在线上通常会产生误差。这两个原因都会带来传统竞品识别方法的失效。“回归到竞品这个概念最原始的定义，当别的品牌与你在争夺同一群用户的同一笔预算的时候，它就是你的竞品。所以，利用大数据，竞品识别的问题就迎刃而解：在你所触达的用户浏览、购买的其他品牌里，剔除非相关性品牌，就是品牌在线上的直接竞争对手。我们甚至可以更深入的刻画品牌相互之间的竞争关系。”基于对用户行为数据的深入挖掘，CBNData完美地解决了线上品牌的竞品识别。