京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,你需要这样的品质生活指南
有观点认为,当一国人均GDP超过7000美元时,大众消费就开始从模仿式、排浪式的消费进入到个性化、定制化的消费阶段。
消费升级,从从众到个性化
《大西洋月刊》曾联合高盛全球投资研究所发布2015年《中国消费者新消费阶层崛起》,报告指出:中国城市中产消费者人数已经过亿,约 1.46 亿,人均年收入11733 美元。这一亿中产消费者连同另外2.36亿城市大众消费者,都“不再只花钱置办基本品”。
事实上,这种消费观念早已被发现并定义为“消费升级”(trading up),在这个阶段消费者开始追逐更个性化的需求满足。现实生活中,即使还没有明确的概念,但人们已经在这样做了:“多花点钱过更好的生活。”
无独有偶,阿里研究院也观察到,中国的网购消费已呈现出不可逆变化:模仿式消费日益向个性化消费转变。然而,对中国城市消费者来说,“消费升级”从将就到讲究并没那么容易。
消费达人+大数据打造品质生活指南
如何根据自身需求更准确、更从容地选择产品,这类精细化的消费需求没有明确的市场供给,中国城市消费者的指南在哪里?你也许不会想到,一些电商平台正在依托自身数据优势承担起这样的责任。
以聚划算为例。身处信息大爆炸的网络时代,背靠阿里巴巴这个商业帝国,聚划算拥有得天独厚的优势——海量消费数据。这其中,既有消费者的消费偏好,也包括消费行为,还包括阿里巴巴高端消费者——APASS消费数据。后者所展现的网购消费行为几乎代表了中国城市中产阶级的审美与购物倾向。
3月15-17日,聚划算推出“爸妈大赏”主题活动,就尝试以消费达人+大数据的方式,为中产爸妈升级育儿经验。
阿里大数据显示,在母婴这一细分领域中,阿里APASS会员对育儿消费上的支出明显更专业、也更注重细节:他们不再只满足于大牌的产品购买,更需要了解产品与产品、品牌与品牌之间的关联,从而为宝宝的成长找到更合适的选择。
新生代育儿指南是这样的
数据显示,美素佳儿、联合利华净水宝、全棉时代、新安怡、好奇、北鼎、强生、苏泊尔、飞利浦、惠人是最受APASS高端用户喜爱的十大网购品牌。这些品牌的一些单品,往往在细分领域具有长足优势。而聚划算通过数据挖掘,将进一步揭示其背后隐藏的消费产品关联,推荐给更多消费者,助推消费升级。
例如,通过对用户购买行为样本的关联分析,对于有奶粉购买需求的消费者,聚划算会同时推荐美素佳儿奶粉和联合利华净水宝,看似无甚关联的产品组合背后,却蕴涵着妈妈们可能没有关注过的内容。总是害怕宝宝上火,意味着妈妈缺少的也许就是这罐从鲜奶到灌装一次成粉的美素佳儿奶粉,其天然营养小分子,能帮助宝宝不上火不便秘;而为什么搭配推荐净水器?事实上,泡奶粉的水也会影响宝宝的营养吸收,现在水环境问题严峻,对家庭来说净水器是保障宝宝的用水安全的有效途径,而拥有FDA认证,产品材质达到食品级的联合利华净水宝,则是妈妈们的最佳选择。
据悉,本次“爸妈大赏”上线不到24小时,已成交好奇纸尿裤12000多件,全棉时代婴儿棉柔巾24000多件。毋庸置疑,数据+达人新模式,正在催生城市白领的育儿消费升级。
品质选品助推动消费升级
除了与更多国际品牌合作,推出更丰富的产品外,聚划算作为阿里巴巴的先锋官,也在不断探索和尝试各种新玩法。互动娱乐、数据赋能、产品创新,在过去一年里,先后在平台引入过熊本熊的“卖萌经济”、与元盛合作推出和牛夯实生鲜供应链,并帮助中华航天博物馆和故宫在衍生品经济进行转型,搭建“消费升级”时代品牌与消费者链接的创新平台。
对消费者来说,通过这次“爸妈大赏”,也让更多的时尚爸妈意识到,只有借助一些更专业的平台,才能让宝宝获得更专业的呵护。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12