第2章　需求洞察：引导与创造消费者需求

需求定位：精准锁定目标消费群

市场营销必须以准确的目标消费群体定位、清晰的消费场景、准确的获客为基础构建起来，如果定位不精准、获客不准确，营销体系就无法构建。在当前的市场环境下，企业要想开展市场营销必须率先解决以下几大问题：目标消费群体是谁、如何获取目标消费群体、如何与目标消费群体建立连接、如何对目标消费群体产生影响、如何高效地触及目标消费群体。

马斯洛需求层次理论指出，当人们满足基本的物质性、生理性需求后，就会追求更高层次的心理与情感性的价值，如尊重、社交互动、自我实现等。从体验营销的角度来看，企业应通过研究分析消费者需求实现精准的客户定位，进而从客户需求出发制定最佳的体验营销活动方案，为顾客创造良好的价值体验。

例如，对于购买高档住宅的客户来说，他们追求的内容已经超越了单纯的居住需求，更多的是希望获得一种心理和情感上的满足，将房产视为自我实现等价值的载体。因此，在面向这类人群进行房产推销时，除基本的价格因素外，企业更应做的是通过环境、布局、居住人群等的设计，搭建一种美好的未来家居生活场景，形成与客户心理情感的共鸣，从而获得客户认同与青睐，实现销售目标。

同样，汽车也早已超越了代步工具的简单意义，成为一种移动生活空间和品质生活的象征，从而为人们创造了远超汽车产品本身的更多的精神享受与价值体验。因此，体验营销对汽车销售来说意义重大，企业应突破汽车产品本身的范畴，以汽车和相关服务为载体为客户创造一种美好的移动生活体验场景，深度激发客户的心理情感共鸣，不仅要实现汽车销售目标，更要将客户培育成产品和品牌的忠诚粉丝。

在体验经济时代，优质体验已成为商品或服务吸引和留住消费者的重要“法宝”。如果商品或服务能为消费者创造美好体验，让消费者觉得非常有价值，消费者就不会在价格方面“斤斤计较”，购买商品或服务的可能性会无限增加，甚至会成为品牌粉丝。因此，商家在经营活动中要注重对消费者需求、行为、特质等多方面信息的采集整理和研究分析，实现客户精准定位，有针对性地为客户提供优质体验。

在目前的市场环境下，顾客需求表现出了极大的差异，如消费能力不同、消费诉求不同等。在此环境下，企业必须立足于满足不同顾客的体验需求，将其与自身的经营能力相结合，对不同消费时期、不同消费能力的目标消费群体进行精准定位。只有这样，企业才能有针对性地打造商品与服务，吸引目标消费群体购买，充分地满足其需求。

从零售业发展趋势来看，根据满足顾客体验需求的原则，零售营销必须建立在精准的目标消费群体定位和消费场景定位的基础之上。

戳中痛点：紧抓消费者需求痛点

市场痛点在各行业中普遍存在，然而很多行业却没有解决痛点的产品及服务。造成这种情况的因素有很多，包括用户习惯，技术阻碍，企业要保持现有的盈利水平、维护市场稳定，等等。

在痛点营销时代，对那些阻碍用户做出某种行为或决策的痛点进行精准定位，设计与之相匹配的营销方案，是企业提高产品销量、做好品牌建设的关键所在。在寻找痛点的过程中，对消费者体验产品或服务的思考可以分几个阶段进行，企业要思考哪些阶段会对他们的行动产生阻碍。

以品牌林立的国内手机市场为例，此前“渠道为王”是国内手机市场的典型特征，手机品牌商为了销售产品，必须给渠道商提供大量的利润回报，鼓励渠道商在全国广泛铺货，让消费者产生需求之后可以前往附近的线下门店体验并购买。

对于千元左右的智能手机，消费者最难以承受的痛点出现在什么阶段呢？通过实际体验很容易找到答案，那就是使用阶段。由于品牌商压缩成本，千元智能手机的性能普遍较差，给消费体验带来了较大的负面影响。

例如小米手机，它的崛起很大程度上就是针对这一痛点，对当时的手机性能进行全面优化，而不是像绝大多数手机品牌商一般，将时间与精力放在如何拓展更多渠道方面。

再如美图秀秀，在传统互联网时代，市场上存在很多用来处理图片的实用工具，Photoshop便是其中的典型代表。虽然Photoshop在图像处理方面具有明显的性能优势，然而普通用户在处理图片时，很多功能都不会用到，而且使用体验较差，没有学习过专业知识的普通用户很难熟练运用。美图秀秀就针对Photoshop使用不便这一痛点对相关功能进行了优化，再加上智能手机以及移动互联网的快速推广普及，实现了快速崛起。

由此可见，对于初创企业、初创品牌来说，寻找消费者痛点是其快速崛起的关键。企业寻找消费者痛点的三大方法如图2-1所示。

（1）垂直寻找。在相同的场景中，垂直寻找给用户带来负面体验的痛点。市场中的App应用能够获得成功，必然是解决了某种痛点，此时，企业可以通过对目标群体的差异化定位来寻找新的痛点，如已经成功的App虽然解决了大众群体的痛点，但却忽略了细分群体的痛点，企业就可以针对这一痛点开发产品及服务。

儿童和老年人就是一个可以深入挖掘需求痛点的群体，以老年人群体为例，由于消费习惯、需求特性、消费价值观等因素的差异，老年人群体对产品及服务的需求和年轻群体存在较大差异，很多品牌选择迎合年轻消费群体的需求，不会针对老年人的痛点开发产品与服务。

目前，很多国外创业公司推出了专门服务老年人群体的App应用，如提醒老年人按时运动、喝水、吃药的App，部分App还能在老年人遇到突发心脏病等紧急状况时发出求救信息。

当然，为了能够快速赢得用户认可，面向小众群体的产品及服务需要强化自身的核心功能，让目标群体在某方面的需求能够最大程度地得到满足，抢占用户心智，促使用户主动进行营销推广。

（2）水平寻找。水平寻找的逻辑是从竞争对手尚未关注的领域寻找痛点。例如，小米手机在其他手机品牌商关注购买阶段时，将精力放在手机使用阶段。在汽车领域，车主普遍会经历购买、使用、维修及转售几个阶段。最初欧洲绝大部分的汽车品牌商都将精力放在使用阶段，大众甲壳虫则通过经济耐用性、便于维修等优势，解决了用户购买阶段及维修阶段的痛点，快速成为欧洲最畅销的车种，不久后又占领了美国市场。

（3）场景+角色+产品。这是产品痛点获取公式。人们的消费需求不断变化，痛点也会随之发生改变。当一个痛点被解决后，人们又会渴望获得新的产品或服务来满足自己更多方面的需求，从而催生出新的痛点。因此，为了解决层出不穷的痛点，企业需要不断地对产品进行更新迭代。

在用户主导的新消费时代，用户群体分析变得尤为关键，而在对用户群体进行分析的过程中，了解其使用场景无疑是一个重要环节，通过对使用场景进行分析可以精准定位用户痛点。

一个场景可能会涉及多个角色，如服务人员、消费者、平台方、供应商等，不同的角色关注的事物不同，会产生不同的痛点，而企业推出的产品很难让所有痛点同时得到解决，所以，在进行产品设计时，需要重点考虑用户在场景中扮演的角色特性。

很多时候，品牌营销人员想要让消费者选择自己的产品或服务，需要改变人们的某种习惯，如戒烟产品是要改变人们抽烟的习惯等。众所周知，改变习惯是一件非常困难的事情，为了改变抽烟习惯，需要对人们抽烟的整个过程进行分析，通过对某个或多个环节的控制来施加影响。

用户画像：基于大数据精准洞察

大数据精准营销是当前营销领域关注的一个热点话题，不过想要开展大数据精准营销，必须准确绘制目标群体用户画像。如果用户画像不精准，即便投入再多资源也很难达到预期效果。

从本质上看，用户画像可以被看作一种标签化的用户模型，它反映出了用户的基本特征、兴趣爱好、社会特性、消费习惯等，其涵盖的内容如表2-1所示。

为了描绘出更精准的用户画像，企业可以按照三个步骤进行，如图2-2所示。

◆采集和清理数据：用已知预测未知

首先需要有多元化的渠道获取用户数据，保障数据的全面性。目前，企业获取数据的主流渠道包括社交媒体、电商平台、搜索引擎、企业官网及App等，其中通过企业官网和App获取数据尤为关键。

当用户登录企业官网后，Cookie会被记录在浏览器历史记录中，用户点击的按钮、浏览的页面、评论内容、访问路径等都可以被企业获取。企业通过对这些数据进行分析，可以找到用户的兴趣爱好。微信、微博等社交媒体也是企业获取用户数据的有效渠道，很多人会在这类社交媒体中分享购物、旅游、餐饮等多种信息，相对比较真实地反映出自身的生活状态、兴趣爱好等。

通过对多元化的数据进行深入分析，不仅可以帮助运营人员更好地维护用户关系，还能找到用户的潜在消费需求，指导研发部门开发更多的新产品及服务。

◆用户分群：分门别类贴标签

描述分析是一种应用较为广泛的分析统计方式，主要由数据描述和指标统计两部分组成。

·　数据描述。通过数据总量、来源、获取时间等描述数据的基本情况。

·　指标统计。通过数学模型对关键指标进行统计与分析，主要模型包括客户倾向性模型、响应率分析模型等数据挖掘模型。

对数据进行分析时，通过将数据转换为影响指数，实现高效精准的定制营销。例如，一个90后用户通常在下午4点在盒马鲜生App下单买菜，晚上6点半回家做饭，周末通过神州租车和家人、朋友自驾游。对该用户进行分析并将数据转换为影响指数后，就可以针对“90后”“下午4点”“生鲜”“自驾游”等个性化标签推送定制内容。

◆制定策略：优化再调整

根据用户画像，企业可以更好地和顾客沟通交流，引导用户通过朋友圈对企业产品及品牌进行传播推广等。例如，在上面提到的90后案例中，营销人员可以将产品及品牌植入介绍生鲜产品的文章中，并提供将文章转发朋友圈赠送神州租车代金券的奖励等。

针对不同特性的用户群体，企业必须采用差异化的推广策略，并对实施效果进行实时监测，分析策略实施后相关指标的变化。如果实施效果良好，就可以考虑如何达成更高的转化；如果效果不佳，就要及时进行优化调整。

需要指出的是，数据分析和数据挖掘存在一定的差异，前者的关键点是掌握数据的波动情况及背后的原因；后者的关键点是通过数学模型来研究数据，寻找数据背后的联系与规律，让企业对产品及服务进行优化完善，改造业务流程等。

目前，市面上主流的数据分析与挖掘软件主要有SAS、WEKA、R、Python，前两种成本相对较高，而且在做页面和服务级API方面难度较高，后两种都提供了强大而丰富的类库，能够和主流API及程序实现无缝对接，非常适合中小企业使用。