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    祛痘類產(chǎn)品市場(chǎng)需求與挖掘分析
    ——以鄭州市為例

    2024-01-04 08:28:30管夢(mèng)妮
    北方經(jīng)貿(mào) 2023年12期
    關(guān)鍵詞:潛在用戶祛痘群體

    管夢(mèng)妮

    (安陽師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,河南 安陽 455000)

    隨著社會(huì)的發(fā)展,人們的消費(fèi)理念發(fā)生了較大變化,“顏值”經(jīng)濟(jì)時(shí)代,人們更加重視儀容儀表。調(diào)查顯示,中國(guó)約83%的居民曾存在不同程度的青春痘,95%的年輕居民存在粉刺、痤瘡、毛孔粗大等肌膚問題,痘肌問題位于消費(fèi)者皮膚問題的榜首,祛痘類護(hù)膚產(chǎn)品順勢(shì)成為近年來藥妝銷售前列。因此,研究消費(fèi)者在購(gòu)買祛痘類護(hù)膚產(chǎn)品時(shí)的行為特征,包括對(duì)產(chǎn)品價(jià)格、成分、功效、安全性、知名度等因素的關(guān)注程度,對(duì)于拓展市場(chǎng)份額具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    一、基于文本挖掘的問卷設(shè)計(jì)

    互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)大發(fā)展的條件得天獨(dú)厚,網(wǎng)購(gòu)成為人們購(gòu)物的主流方式之一,所占比重迅速增長(zhǎng),網(wǎng)購(gòu)的快速發(fā)展與全民網(wǎng)上消費(fèi)習(xí)慣形成正反饋制。數(shù)字化時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)上留下的文本評(píng)論成為研究的重要數(shù)據(jù)資源。網(wǎng)購(gòu)時(shí),消費(fèi)者購(gòu)買并使用產(chǎn)品后在賣家商品評(píng)論區(qū)的反饋構(gòu)成了對(duì)于產(chǎn)品使用的真實(shí)感受及效果評(píng)價(jià)。淘寶和京東作為兩大互聯(lián)網(wǎng)電商巨頭,其內(nèi)含的海量評(píng)論數(shù)據(jù)具有一定的代表性。本文利用Python 軟件爬取淘寶、京東平臺(tái)上有關(guān)祛痘產(chǎn)品價(jià)格及評(píng)論的原始數(shù)據(jù),并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。中文分詞工作通過Rstudio 軟件進(jìn)行,使用詞云圖等文本挖掘方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)文本評(píng)論數(shù)據(jù)隱藏信息的挖掘與分析,提取出高頻詞并畫出詞云圖,從而對(duì)樣本人群購(gòu)買祛痘類產(chǎn)品的現(xiàn)狀和主要重視因素進(jìn)行初步探討。在圖1 中,詞頻越高,詞的字號(hào)就越大。根據(jù)詞云圖分析發(fā)現(xiàn),真正吸引用戶的是產(chǎn)品自身的品質(zhì)效果,由此為設(shè)計(jì)問卷提供思路。

    圖1 詞云圖

    圖2 隨機(jī)森林示意圖

    基于文本挖掘結(jié)果,設(shè)計(jì)調(diào)查問卷包括六個(gè)維度,分別為:被調(diào)查者的基本情況、是否存在長(zhǎng)痘困擾、產(chǎn)品購(gòu)買意愿、了解渠道(多選題)、影響購(gòu)買的因素(矩陣量表題)、市場(chǎng)滿意度及發(fā)展建議。

    為了驗(yàn)證整個(gè)問卷的信度和效度,經(jīng)過計(jì)算得到問卷整體值為0.92,說明問卷通過了信度檢驗(yàn),具有較強(qiáng)的可靠性、一致性。檢驗(yàn)和球形檢驗(yàn)結(jié)果顯示,值為0.88,球形檢驗(yàn)顯著性為0.00,說明問卷通過了效度檢驗(yàn)。

    二、基于隨機(jī)森林模型的影響因素分析

    一款祛痘產(chǎn)品的推出要有后續(xù)的銷量和盈利,最主要的是它能夠持續(xù)地滿足消費(fèi)者的某些特征需求。但特征需求因不同消費(fèi)者身份等自身因素的不同而異,根據(jù)不同消費(fèi)者的關(guān)注點(diǎn),進(jìn)一步探究祛痘產(chǎn)品的持續(xù)發(fā)展因素。

    本部分依賴于矩陣量表問題:“如果您購(gòu)買祛痘護(hù)膚品,請(qǐng)您根據(jù)自身的重視程度對(duì)以下因素進(jìn)行選擇”,影響因素包括基本特征(品牌、價(jià)格、包裝、氣味)、使用效果(安全性、產(chǎn)品效果)、相關(guān)合作(明星代言、是否與醫(yī)療合作)三個(gè)維度八項(xiàng)子指標(biāo),對(duì)于每一個(gè)陳述性描述,參考李克特五級(jí)分類量表,設(shè)置答項(xiàng)為“不重視、不太重視、一般重視、比較重視、十分重視”。根據(jù)樣本群體對(duì)祛痘類產(chǎn)品影響因素的重視程度,研究消費(fèi)者的特征需求。

    (一)模型構(gòu)建

    隨機(jī)森林算法是通過從原始數(shù)據(jù)集N中不斷有放回地、重復(fù)隨機(jī)地抽取k個(gè)樣本,以生成新的訓(xùn)練樣本集合。因?yàn)槭怯蟹呕爻闃?,所以有些樣本?huì)被重復(fù)抽取,同時(shí)隨機(jī)漏掉一部分樣本,經(jīng)過采樣后的訓(xùn)練集樣本大小通常為原始樣本大小的三分之二。在此基礎(chǔ)上,每個(gè)訓(xùn)練集分別建立決策樹,新數(shù)據(jù)的分類結(jié)果根據(jù)分類樹上的票數(shù)決定。

    隨機(jī)森林算法本質(zhì)上是一種改進(jìn)的決策樹算法,包含多棵決策樹并將它們結(jié)合起來,每棵決策樹都是建立在一個(gè)獨(dú)立樣本上的,且森林中每棵樹的分布相同。其類誤差依賴于每棵樹的分類性能以及樹與樹之間的相互關(guān)系,并對(duì)各種情形下產(chǎn)生的誤差進(jìn)行對(duì)比,識(shí)別內(nèi)在估計(jì)的誤差、分類效果和相關(guān)性等,克服決策樹容易過擬合的問題,減小預(yù)測(cè)方差,使得預(yù)測(cè)值不會(huì)因訓(xùn)練數(shù)據(jù)的小變化而劇烈變化。隨機(jī)森林的特征選擇是根據(jù)隨機(jī)原則來分裂各個(gè)節(jié)點(diǎn)。具體實(shí)現(xiàn)過程如下:

    輸入:訓(xùn)練集

    S={(xi,yi),i=1,2,...n},(X,Y)∈Rd×R;

    待測(cè)樣本xt∈Rd;

    For i=1,2,3,...,Ntree;

    Step1:對(duì)原始訓(xùn)練集S使用bootstrap抽樣,生成訓(xùn)練集Si;

    Step2:使用Si生成一棵不剪枝的樹,在樹的每個(gè)節(jié)點(diǎn)處從總體的M個(gè)特征變量中隨機(jī)抽取m個(gè)特征(m<M),依據(jù)Gini指標(biāo)從各節(jié)點(diǎn)選擇分類能力最好的特征;節(jié)點(diǎn)分裂直到達(dá)到生長(zhǎng)上限。

    End

    輸出:樹的集合{Hi,1,2,3,...,Ntree};

    對(duì)待測(cè)樣本xt,決策樹Hi輸出Hi(xt)

    (二)模型結(jié)果

    模型的因變量為被調(diào)查者是否使用祛痘類產(chǎn)品,自變量為購(gòu)買祛痘產(chǎn)品的影響因素。進(jìn)入模型的自變量共有八個(gè),分別為品牌、價(jià)格、包裝、氣味、安全性、產(chǎn)品效果、明星代言、是否與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作。本文將數(shù)據(jù)集以7:3 的比例進(jìn)行隨機(jī)抽樣,將原始數(shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練集和測(cè)試集,利用訓(xùn)練集來對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

    針對(duì)模型,利用Python 軟件繪制變量重要性排名(如圖3 所示)。

    圖3 變量重要性排名

    圖的索引值對(duì)應(yīng)變量如表1 所示。

    表1 索引值對(duì)應(yīng)變量表

    根據(jù)隨機(jī)森林模型結(jié)果可知,人們?cè)谶x擇是否購(gòu)買祛痘產(chǎn)品時(shí)考慮的因素按照重要性排序依次為:安全性、產(chǎn)品效果、明星代言、是否與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作、價(jià)格、品牌、包裝、氣味。

    安全性作為消費(fèi)者第一重要因素,產(chǎn)品所包含成分的安全性、是否會(huì)引起皮膚二次過敏或者其他不良反應(yīng),直接影響消費(fèi)者的購(gòu)買選擇,因此確保安全性是一款產(chǎn)品在市場(chǎng)中打下根基的前提。產(chǎn)品效果是檢驗(yàn)一款產(chǎn)品質(zhì)量?jī)?yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn),尤其對(duì)于功效類護(hù)膚品,能產(chǎn)生顯著效果的往往更受青睞。明星代言在流量為王的時(shí)代能夠制造話題引流,提高產(chǎn)品知名度。與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作,能夠提高品牌的權(quán)威性、專業(yè)性,一定程度上能夠提高產(chǎn)品的安全性。價(jià)格作為影響因素,反映了經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“需求定律”,對(duì)于正常品而言價(jià)格過高,那么市場(chǎng)的需求量不會(huì)高。品牌方面體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)學(xué)原理中的“替代效應(yīng)”,當(dāng)產(chǎn)品幾乎完全同質(zhì)的情況下,那么選擇任意一種都能夠達(dá)到相同的效果,而并不局限于某一特定的品牌。包裝、氣味是消費(fèi)者在進(jìn)行決策時(shí)最不看重的因素,只要產(chǎn)品效果好,可以彌補(bǔ)包裝、氣味方面的不足。

    (三)模型檢驗(yàn)

    利用訓(xùn)練集得到分類模型后,將測(cè)試集數(shù)據(jù)代入模型,以檢驗(yàn)隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,利用Python 軟件繪制出ROC 曲線(如圖4 所示)。

    圖4 ROC 曲線

    圖5 潛在客戶特征分析圖

    一般情況下,AUC 的值越高,分類器越好,預(yù)測(cè)效果越好。最終計(jì)算出隨機(jī)森林模型的準(zhǔn)確率為94%,效果較好,進(jìn)一步證明結(jié)果的準(zhǔn)確性,說明研究結(jié)果具有較高的可靠性。

    三、基于聚類的潛在用戶挖掘

    (一)模型建立

    1.潛在用戶定義

    為提出更有針對(duì)性的建議,以便為企業(yè)提供參考,需要對(duì)潛在客戶進(jìn)行挖掘。本文對(duì)于潛在用戶的定義為:“有購(gòu)買某種產(chǎn)品或服務(wù)的需要并且具有一定的購(gòu)買能力,對(duì)產(chǎn)品在當(dāng)下或者未來的某一段時(shí)間所提供的功能有需求的用戶。”調(diào)查問卷顯示,有一部分被調(diào)查者存在長(zhǎng)痘困擾但暫未使用過祛痘產(chǎn)品或不了解相關(guān)類型產(chǎn)品,將這一部分群體視為目前最有可能挖掘到的潛在客戶群體。通過建立潛在客戶價(jià)值模型,利用聚類分析識(shí)別并挖掘有價(jià)值的潛在客戶。

    2.聚類因子的選取

    針對(duì)潛在用戶進(jìn)行聚類分析,因此先選取問卷中針對(duì)非用戶的問題。理論上,所有非用戶群體均應(yīng)被視為潛在用戶,但為了挖掘出更有可能購(gòu)買產(chǎn)品的用戶群體,針對(duì)問卷問題:“您沒有使用祛痘護(hù)膚品的原因”進(jìn)行潛在客戶的篩選。

    選取六個(gè)因子進(jìn)行聚類分析,分別為:行業(yè)(business)、膚質(zhì)類型(skin type)、飲食習(xí)慣(dietary habit)、熬夜頻率(frequency of staying up late)、化妝頻率(makeup frequency)、特征重視度(feature value),并分別記為:B、S、D、L、M、F。

    表2 潛在客戶任務(wù)指標(biāo)含義表

    其中B、S、D、L、M對(duì)應(yīng)問卷中被調(diào)查者基本情況部分的題目,F(xiàn) 為問卷中矩陣量表問題(此部分與第二部分隨機(jī)森林模型分析所用的為同一量表),通過將問題答項(xiàng)依次賦值為1、2、3、4、5,計(jì)算得到特征重視度,并假設(shè)特征重視度值越高,購(gòu)買意愿越強(qiáng),成為潛在用戶的可能性越大。

    (二)模型結(jié)果

    模型結(jié)果包括兩部分:第一部分根據(jù)上述六個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù),對(duì)客戶做聚類分群;第二部分結(jié)合具體項(xiàng)目對(duì)客戶群進(jìn)行特征分析,分析客戶價(jià)值,并對(duì)每個(gè)客戶群進(jìn)行排名。

    1.潛在客戶聚類

    借助SPSS 軟件進(jìn)行聚類分析,將潛在客戶分為三類(具體劃分如表3 所示)。

    表3 潛在客戶類型聚類中心表

    2.潛在客戶價(jià)值分析

    針對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行特征分析,如圖4 所示,分別分析三個(gè)客戶群在各個(gè)屬性上的情況,從而總結(jié)出每個(gè)客戶群的特征。

    根據(jù)潛在客戶類型聚類中心表和特征分析圖,發(fā)現(xiàn)每個(gè)客戶群都有顯著不同的表現(xiàn)特征,基于該特征描述,將潛在用戶分成三類:重要潛在客戶、重要發(fā)展客戶、次要潛在客戶。對(duì)每類潛在客戶所具備的特征進(jìn)行如下分析:

    重要潛在客戶。這類潛在客戶是第Ⅰ類潛在客戶,該群體主要是學(xué)生,油性膚質(zhì)且飲食習(xí)慣非常不健康,偏好油炸、辛辣食物,并且總是熬夜,總是化妝。通過分析,這類客戶是非常重要的潛在客戶,在未來存在很大可能性會(huì)成為購(gòu)買祛痘類產(chǎn)品的群體。學(xué)生群體在產(chǎn)品選擇方面也許會(huì)存在更挑剔的要求,對(duì)產(chǎn)品的效果、安全性要求較高。針對(duì)此類學(xué)生群體,企業(yè)需從產(chǎn)品質(zhì)量方面著手,重視產(chǎn)品效果,同時(shí)降低價(jià)格,生產(chǎn)具有高性價(jià)比的產(chǎn)品,擴(kuò)大學(xué)生消費(fèi)群體總量,實(shí)現(xiàn)整個(gè)市場(chǎng)份額的增量擴(kuò)容。

    重要發(fā)展客戶。這類客戶是第Ⅱ類客戶,該類客戶針對(duì)金融信息行業(yè),混合膚質(zhì)且飲食習(xí)慣較不健康,經(jīng)常熬夜,經(jīng)?;瘖y。這類客戶是比較重要的潛在客戶,且對(duì)產(chǎn)品效果也有所要求。與第一類客戶不同的是,該客戶類群主要包含上班族,具有一定的消費(fèi)和購(gòu)買能力,對(duì)于產(chǎn)品品質(zhì)追求更高。因此針對(duì)該類客戶,需要研發(fā)特色產(chǎn)品,達(dá)到效果的同時(shí)提高產(chǎn)品辨識(shí)度,只有更加專門化、細(xì)分化的品牌才能穩(wěn)穩(wěn)抓住產(chǎn)品變革的新機(jī)會(huì),成為激烈競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出的贏家。另外,有針對(duì)性的營(yíng)銷宣傳對(duì)于增加品牌認(rèn)知具有一定的促進(jìn)作用。

    次要潛在客戶。這類客戶是第Ⅲ類客戶,主要是除了學(xué)生和金融信息群體之外的其他行業(yè)群體。該類用戶主要是干性混合膚質(zhì)且飲食習(xí)慣比較健康,偶爾熬夜,偶爾化妝。這類客戶群對(duì)祛痘類產(chǎn)品的購(gòu)買意愿比較一般,生活習(xí)慣相對(duì)較好,針對(duì)該類客戶,企業(yè)可以考慮適當(dāng)增加產(chǎn)品在其他方面的功效,比如美白、抗衰等,進(jìn)而達(dá)到刺激消費(fèi)的目的。

    四、結(jié)論與建議

    本文通過對(duì)祛痘類產(chǎn)品市場(chǎng)需求調(diào)研及潛在用戶挖掘分析得出如下結(jié)論:第一,長(zhǎng)痘人群較為年輕化,年輕群體祛痘需求更多,初次長(zhǎng)痘年齡為10~18 歲的占比為71%,19~25 歲的占比17%。第二,產(chǎn)品了解渠道多樣化,其中線上平臺(tái)小紅書、抖音占比分別達(dá)到76%、53%。第三,基于隨機(jī)森林模型的購(gòu)買影響因素重要性排名發(fā)現(xiàn),安全性和產(chǎn)品效果排名前兩位。第四,學(xué)生群體、油性膚質(zhì)人群、化妝頻率較高的群體對(duì)于祛痘產(chǎn)品的需求更多。第五,祛痘產(chǎn)品市場(chǎng)整體滿意度不高,主要表現(xiàn)為產(chǎn)品效果不明顯、虛假宣傳、價(jià)格過高。基于以上結(jié)論,提出以下建議:

    (一)重視產(chǎn)品安全性和產(chǎn)品效果,形成用戶忠誠(chéng)度

    問卷顯示,存在長(zhǎng)痘困擾的被調(diào)查者占比達(dá)70%,痘肌群體中,選擇購(gòu)買祛痘產(chǎn)品的占比為70%,且其中又有80%會(huì)根據(jù)產(chǎn)品體驗(yàn)情況選擇復(fù)購(gòu)。因此,市場(chǎng)需求空間廣闊,企業(yè)在保證產(chǎn)品自身核心配方的同時(shí)需要不斷適應(yīng)時(shí)代變化,研制更加安全、高效、值得信賴的產(chǎn)品,提高用戶忠誠(chéng)度,延長(zhǎng)產(chǎn)品生命周期。

    (二)產(chǎn)品主要功效標(biāo)識(shí)更加直觀,提高用戶及潛在用戶購(gòu)買欲望

    痘肌群體中,還存在40%比例的人群態(tài)度為順其自然、放任不管,那么這部分群體可能成為潛在用戶。由于對(duì)長(zhǎng)痘的了解程度會(huì)影響消費(fèi)者的購(gòu)買欲望,因此企業(yè)在廣告中可適當(dāng)提及產(chǎn)品主要功效及適合的人群特征,可以增加有相應(yīng)特征的人群和潛在用戶聯(lián)系自身情況,考慮祛痘產(chǎn)品的使用效果選擇有針對(duì)性購(gòu)買。

    (三)加大線上平臺(tái)宣傳力度,通過明星代言、直播帶貨等提升品牌知名度

    問卷顯示,76%的被調(diào)查者表示通過新媒體社交平臺(tái)了解祛痘產(chǎn)品相關(guān)訊息,因此,建議該類產(chǎn)品的廣告營(yíng)銷多從新型網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行宣傳。另外,隨機(jī)森林模型結(jié)果發(fā)現(xiàn),明星代言對(duì)于消費(fèi)者是否購(gòu)買一款祛痘產(chǎn)品的重要性排名第三,因此,可以適當(dāng)邀請(qǐng)流量明星、知名演員等公眾人物代言或者通過網(wǎng)絡(luò)短視頻平臺(tái)直播帶貨,增加產(chǎn)品在新媒體社交平臺(tái)的宣傳力度,通過直播環(huán)節(jié)與消費(fèi)者互動(dòng),促進(jìn)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品功效的了解,利用“名人效應(yīng)”實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。

    (四)推出差異化及多功效產(chǎn)品,同時(shí)嚴(yán)控產(chǎn)品價(jià)格

    本次調(diào)查發(fā)現(xiàn),針對(duì)不同的用戶群體及可能成為用戶的潛在群體,企業(yè)需要充分挖掘需求特征,研發(fā)面向特定需求的差異化產(chǎn)品,提高品牌辨識(shí)度,擴(kuò)大品牌影響力。另外,除了祛痘需求之外,消費(fèi)者可能存在的其他的護(hù)膚需求為補(bǔ)水保濕、祛除痘坑痘印、修復(fù)敏感肌、美白等。其中補(bǔ)水保濕、祛除痘坑痘印需求處于第一梯隊(duì),占比分別為62%和61%;修復(fù)敏感肌、美白需求處于第二梯隊(duì),占比分別為51%、50%。最后,在產(chǎn)品價(jià)格上,選擇價(jià)格200元以內(nèi)、200~500 元、500 元以上的被調(diào)查者占比分別為70%、25%、5%,說明價(jià)格接受度普遍較低。在功效為王的消費(fèi)特征需求下,企業(yè)需研發(fā)差異化及多功效產(chǎn)品,探索新興商業(yè)應(yīng)用模式,在保證產(chǎn)品效果的同時(shí)嚴(yán)控產(chǎn)品價(jià)格,以提升市場(chǎng)份額,開啟新增長(zhǎng)藍(lán)海。

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