体育服饰品牌如何进行大数据营销

⑴ 如何用数据“量化”品牌营销和效果营销

互联网营销现在越来越重视数据，越来越重视精细化营销，通过数据的指导来衡量营销的效果，每一步微型调整都会引起数据的变化，再根据数据的变化进行调整。

忠诚度更多的是指复购率是多少，尤其是一年复购的用户比例，三年复购的用户比例是多少，有了这些数据标准就可以量化进行统计。

在量化前，先记录品牌活动之前的数据指标都是多少，然后品牌活动后，看数据指标变动了多少，再跟以往的活动数据效果进行比较，就能查看这次品牌营销活动的效果如何了。

二 效果营销的数据“量化”

这一块是目前做的比较成熟的，因为每一步数据都是可以跟踪的，从曝光，到点击，再到咨询，购买，复购，一个用户所有的购买流程都能记录下载，在每个页面停留了多长时间，页面浏览热力图是什么样子的，最后是在哪一个按钮上进行了成交。

所有的效果营销平台都提供了详细的数据报表，不需要我们进行二次开发，我们只要根据自己的业务，罗列好计算公式，找到各个数据指标，然后再到数据报表后台找出相关数据，进行横向和纵向的比较就可以了。

⑵ 如何用好大数据，给企业品牌营销创造实际价值

当前各种信息呈现爆炸式发展，各种数据分析及其应用程度也越来越广，但是大数据的价值密度较低，现在可利用和分析的数据只是冰山一角，数据里的价值远没有被发掘出来，所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
通过利用大数据分析，不仅可以发展信息优势，且可从使用数据了解过去品牌价值的积累，使用大数据中包含的信息，预测和把握将来品牌发展机会，主动转变为品牌营销方式，形成自身的优势。在用于处理数据的底层技术、平台和分析功能不断革新以及用户行为变革的推动下，大数据的可能性将继续快速演变。使用大数据技术和分析将成为关键竞争指标，且可能会给行业带来新的竞争对手或竞争方式。

⑶ 大数据精准营销如何做

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

⑷ 大数据营销的流程是什么

1.数据采集

数据采集其中分为线上与线下，而在这其中可以分为线下门店数据采集器安装、在特殊场景利用数据采集、利用LBS技术通过地域区分数据与通过线下采集数据来进行线上数据分析对比。

线下门店数据采集与在特殊场景利用数据采集：线下门店数据采集是在指定的门店中安装一个数据采集器，采集到店顾客手机识别码；特殊场景采集数据是利用数据采集器，采集指定区域的手机识别码。

LBS技术通过地域区分数据：LBS通过指定区域、地点来精选数据采集调取。通过铺设的数据采集器来进行实时的数据采集，而通过LBS来进行把所需要区域的数据调取出来，加以利用。

2.数据清洗

原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据，而且数据大量存在重复、缺失、错误等问题。所以需要进行数据清洗也就是数据画像分析，并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。

原始数据中可能携带一些用户隐私相关的数据，在数据清洗时，需要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。

对于非结构化的数据我们也需要通过大数据平台进行数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据，这样才能后续统计分析的速度。

3.数据运用

前面二个运用只是基础的环节，最重要的是如何利用数据来达到营销效果。

数据可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口，通过这个窗口可以让更多的、各级工种得到数据传递的规律和价值，并使数据在工作决策中起到十分重要的作用。

除了数据可视化，用户画像分析也是重要的营销手段，通过线下数据和线上数据分析，进行精准客户一系列分析会更加了解客户他们的喜好、浏览习惯、是否拥有消费能力等等，根据这些还可以制定出符合精准客户痛点的营销方案，力求营销最大化。

⑸ 企业如何完成一次大数据营销

企业如何完成一次大数据营销

当企业找到了合适的数据平台，大数据营销的步骤就相对简单很多了，尼尔森认为，营销者只要一句以下5步，即可完成一次全流程的大数据驱动的精准营销活动。

一、确定对象：

一般而言，大企业往往有自己的市场细分模板，以及品牌传播目标人群定位，当大型企业在营销活动时与大数据平台对接，现实中往往是一个经验指导的人群选择。因为大型企业自身的客户细分模型与大数据平台的客户标签未必能够建立一套无缝的“对话机制”。尼尔森在美国已经建立了连接大数据管理平台与企业个性化细分模型之间的“对话机制”。尼尔森中国的行为标准细分模型也已经落地实施，以满足企业界对大数据营销与战略市场细分相连接的需求。

二、确定预算：

数字媒体最大的优势是，无论是大花费还是小金额，营销者都可以精准找到自己希望找到的消费者。当然，话费金额较小时，可能能够触达到的目标消费者也相对有限。确定数字媒体预算时，尼尔森的建议做法是基于历史数据通过营销投放优化模型，在电视、互联网、平面、户外等媒体之间确定合适的花费比例：在互联网媒体上，根据不同媒体的贡献程度，进一步分配在搜索、展示、视频、邮件、官网等分配合理的预算。如果大数据平台支持以及数字推广媒体方支持，可根据不同的消费者，在不同的广告位置进行精准竞价投放，以最大限度的利用推广话费所获得的回报。

三、实时监测：

推广投放之后，企业必须知道自己的推广投放是否有效，是否触达了当初设计的目标消费人群，是否引起消费者共鸣，消费者是否能够记住广告，记住品牌等。一般而言，很多消费者会针对推广曝光和非曝光组合进行对比，再进行推广实时效果测试，并对比不同平台、不同形式的推广之间的表现差异；同时大企业的营销者希望对比电视广告的人群特征与互联网广告人群的特征，对比DRP（毛评点）和IGRP，为后续的推广决策做支持。

四、效果评估与优化：

推广投放之后，一般而言，线上线下的销售都会得到一定的提升，企业的品牌认知度等指标也会得到提升，但到底提升了多少，投资回报怎样，往往是营销决策者关心的问题。

五、资产入库与整理：

实质上应该在推广投放的同时就进行数据收集，企业在自身能力与资源允许的情况下，可以通过收集每次营销获得消费者响应、关注、兴趣或搜索、点击等数据，来丰富和壮大自己的消费者数据管理平台。

以上是小编为大家分享的关于企业如何完成一次大数据营销的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑹ 网络营销大数据实际操作七步走

网络营销大数据实际操作七步走

对很多企业来说，大数据的概念已不陌生，但如何在营销中应用大数据仍是说易行难。其实，作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域，网络营销的数据化之路已有成熟的经验及操作模式。

一、获取全网用户数据

首先需要明确的是，仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。在收集、打通企业内部的用户数据时，还要与互联网数据统合，才能准确掌握用户在站内站外的全方位的行为，使数据在营销中体现应有的价值。在数据采集阶段，建议在搜集自身各方面数据形成DMP数据平台后，还要与第三方公用DMP数据对接，获取更多的目标人群数据，形成基于全网的数据管理系统。

二、让数据看得懂

采集来的原始数据难以懂读，因此还需要进行集中化、结构化、标准化处理，让“天书”变成看得懂的信息。

这个过程中，需要建立、应用各类“库”，如行业知识库(包括产品知识库、关键词库、域名知识库、内容知识库);基于“数据格式化处理库”衍生出来的底层裤(用户行为库、URL标签库);中层库(用户标签库、流量统计、舆情评估);用户共性库等。

通过多维的用户标签识别用户的基本属性特征、偏好、兴趣特征和商业价值特征。

三、分析用户特征及偏好

将第一方标签与第三方标签相结合，按不同的评估维度和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户划分成不同属性的用户族群，对用户的静态信息(性别、年龄、职业、学历、关联人群、生活习性等)、动态信息(资讯偏好、娱乐偏好、健康状况、商品偏好等)、实时信息(地理位置、相关事件、相关服务、相关消费、相关动作)分别描述，形成网站用户分群画像系统。

四、制定渠道和创意策略

根据对目标群体的特征测量和分析结果，在营销计划实施前，对营销投放策略进行评估和优化。如选择更适合的用户群体，匹配适当的媒体，制定性价比及效率更高的渠道组合，根据用户特征制定内容策略，从而提高目标用户人群的转化率。

五、提升营销效率

在投放过程中，仍需不断回收、分析数据，并利用统计系统对不同渠道的类型、时段、地域、位置等价值进行分析，对用户转化率的贡献程度进行评估，在营销过程中进行实时策略调整。

对渠道依存关系进行分析：分析推广渠道的构成类型与网站频道、栏目的关联程度(路径图形化+表格展示);

对流量来源进行分析：分析网站各种推广渠道类型的对网站流量的贡献程度;

对用户特征及用户转化进行分析：分析各个类型的推广渠道所带来的用户特征、各推广渠道类型转化效率、效果和ROI。

六、营销效果评估、管理

利用渠道管理和宣传制作工具，利用数据进行可视化的品牌宣传、事件传播和产品，制作数据图形化工具，自动生成特定的市场宣传报告，对特定宣传目的报告进行管理。

七、创建精准投放系统

对于有意领先精准营销的企业来说，则可更进一步，整合内部数据资源，补充第三方站外数据资源，进而建立广告精准投放系统，对营销全程进行精细管理。

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⑺ 如何进行大数据营销

可穿戴的大数据

看看可穿戴技术，会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲，这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方，还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用，这些都是他们可以用来分析的数据，来提高你的总体体验，还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你，这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的炒作，还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。

不管是大方向还是小方面，年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式，以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展，可以公正地说，大数据的使用是越来越有创造力。

⑻ 大数据时代，怎么做好数字营销

移动互联网时代，数字营销的本质是构建品牌在数字化媒体（PC端及移动端）的内容分发能力。而品牌内容的分发能力，已经成为品牌在数字化时代是否能够成功的核心能力，不是可选，而是必选。

那么，企业如何建立自己的品牌数字化内容分发能力、如何通过数字手段进行品牌认知性攻击，构筑品牌内容资产及被动流量？一场成功的数字营销战役怎么打？至少需要具备五大成功要素：

广告营销首先不是一种创意工作，首先是一种关于消费者心智的科学，营销的本质是要占领消费者心智，所以我们要研究品牌的核心价值是什么？需要占领消费者的心智点是什么？在目前的竞争环境中，品牌如何营销才能有效地占领该消费者心智点，采取怎样的竞争策略？不同的竞争策略决定了之后营销的赤裸创意点完全不同，比如采取捆绑第一名的竞争策略，就需要采用强冲突及挑战性的创意内容；不对称竞争的差异化竞争策略，就需要采取自成一派的差异化创意内容等等。

创意是数字营销的起点，也是根本；优秀的创意才能赋予内容自传播效应、病毒传播的能力，才能真正使用到移动互联网营销的最大的优势，赤裸大创意才会让这场数字营销战役还未开打，就具有了核弹裂变的能力，就如孙子兵法所说，未战而先胜。

移动互联网时代的数字营销战役无疑都是在社会化媒体上发起的，也无疑要在手机端进行传播；而移动互联网时代品牌营销最大的区别在于：广告失效了。为什么广告在移动互联网时代会失效呢？道理很简单，因为在移动互联网时代，消费者的主权被无限放大，用户可以自主地选择是不是看广告，这样选择的结果很自然的是用户自动跳过了广告；在移动互联网上，用户不消费广告，而是消费内容。所以说，电视的时代是广告的时代，而移动互联网时代则是内容的时代。

第四、传播路径的选择

第五、饱和度的资源放大

以上就是数字营销需要具备的五大成功要素。一场成功的数字营销战役并不简单，但企业做好了数字营销，能为传播扩散起到强力支撑的作用，带来高营销的精准流量。

⑼ 企业的大数据营销方案该怎么去做

企业要做大数据营销就需要通过大数据平台，将企业码卖各个部门之间的数据打通，串联并相互融合，从而指导企业制定科学的营销方案。
首先把各个部门的数据汇总到一起，通过对这些数据分析，掌握用户的精准信息，建立用户画像，定义用户属性。同时企业要知道自己产品的定位是什么，产品卖点是什么等，对不同的对象采取不同的营销策略，直击痛点，实现转化。
然后搜集客户的个性化信息和需求，推送购买建议和相关促销信息，到提供跨渠道的客户购买体验，以及激发相关的品牌联系。利用小蜜蜂大数据平台进行数据挖掘和分析，发现客户思维模式和消费行为模式，指导产品的研发与新技术方向。
最后进行全渠道营销：整合并分析用户在终端的行为数据，帮助企业打通外部广告营销、自有终端平台、会员营销、商品分析等多种营销渠道。其具体具体流程可归纳如下：
1.数据采集
数据采集其中分为线下与线上。线下是在指在门店或某个商圈族搭内放置一个数据采集装置，采集周围用户的手机资源。线上是指利用LBS技术对指定区域、地点来精选数据采集调取。
2.数据清洗
原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据，而且数据大量存在重复、缺失、错误等问题。所以需要进行数据清洗，也就是数据画像分析，并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。 
原始数据中可能携带一些用户隐私相关的数据，在数据清洗时，需要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。
对于非结构化的数据我们也需要采用数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据，这样才能加快统计分析的速度。
3.数据运用
前面二个运用只是基础的环节，最重要的是如何利用数据来达到营销效果。
数据可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口，通过这个窗口可以让更多的、各级工种得到数据传递的规律和价值，并使数据在工作决策中起到十分重要的作用。
除了数据可视化还是用户画像分析也是重要的营销手段，通过线下数据和线上数据分析，进行精准客户一系列分析会更迟穗逗加了解客户他们的喜好、浏览习惯、是否拥有消费能力等等，根据这些还可以制定出符合精准客户痛点的营销方案，力求营销最大化。

⑽ 品牌营销利器！如何通过大数据推出爆款新品

传统的新品在洞察市场机会时，往往是根据市场部，咨询公司或者其他行业报告进行分析的，然后再粗略的预估新品的市场潜力。对于品牌来讲，这种方法限制的新品的研发效率，并且不确定是否符合市场期望。

孙子兵法有云： 知己知彼，百战不殆 。如果把这句话搬到新品研发过程中，依然适用，可以这样理解，

知己 ，了解品牌自身情况，市场占有率，内部运作流程，品牌影响力，品牌运营以及品牌的短板。

知彼 ，了解品牌的消费者在哪，消费者是谁，消费者的兴趣倾向；了解品牌的竞争对手，他在哪，什么样的，有哪些优势和弱势。

接下来，我们就聊聊，再者大数据时代，怎么洞察市场，挖掘具有竞争力的新品。

人人都在讨论大数据，那么大数据的核心价值是什么？能做哪些事情？我们拆解一下这个词，分为 “大” 和 “数据” 。

何谓“大”？简单来讲，可以理解为它的覆盖面广，全面，无所不能，庞大的。

何谓“数据”？即为根数据（Metadata），散落在各处的信息，咨询，资料等。

两个字组合起来可以转译为，人类可以通过庞大的根数据，应用到生活的各个方面。

大数据的核心价值就在于它的 商业价值 。通过从庞大的数据中，挖掘最有价值的信息，并应用到实际场景中。

大数据时代，人与互联网紧密相连。标记和记录一个人的信息，不再仅仅是通过身份证，而是有无数个根数据组成。根数据不是对象本身，它只描述对象的属性。例如，描述人的通俗的话语：

其中根数据为，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窝，对应的值为一米二，身高一半，黄，臭和上锈。

当然，我们也可以通过根数据，了解整个人的信息，也就是所谓的用户画像。

以往，传统线下商店里，消费者买了什么，是谁买的，为什么买，他有什么特征，这些资料对于商店来说，是完全不清楚的。不过，这些事情对于大数据，简直是轻而易举。消费者在网上的记录十分详细，他的收入情况，地址甚至是生活习惯都可以探查清楚。

这也是大数据的魅力所在，当然，我们也可以将大数据能力矩阵，赋能在品牌新品的创新上，通过洞察市场机会，甄选产品概念并预估市场潜力。

盲目的投放和发布新产品，会受到市场的打击，提前预知消费者的兴趣倾向，购买喜好将会对新产品起到积极的正向作用。

用户在互联网上的多年的行为数据，都会详细记录在服务器，数据可能会散落在各个网站。但，这些数据能够详细描述用户的特征，都需要哪些数据？

用户基础数据

这部分数据描述了用户的基本特征，能够确定 用户是谁 。具体可以包括，

姓名，性别，年龄，职业，收入，地域，注册地，常用ip，手机型号等。如果该用户是实名注册，那这些数据可以很容易获取。但若是非实名，就需要后期通过模型推断其各个属性，如用户的性别判断，笔者在之前的文章中也有所描述，可以参考下《 AI驱动的电商用户模型：性别属性是如何确定 》。

购物数据

购物数据，是用户在电商网站上发生了购买行为，所记录下来的数据，从购买数据中可以提取出很多有价值的信息。

当用户对某件商品发生了购买行为，就意味着对商品有需求，商品对他有价值。

紧接着，如果用户周期性购买，那么用户就是该商品的绝对忠诚用户。

再者，用户浏览，搜索，加购，关注行为，也能反映用户对商品的倾向

不同的购买行为，能够对用户定义不同的标签，从而衍生了如下的数据维度：

购买力： 通过历史消费记录，收集订单价格信息，再根据其消费额度，判断用户的购买力，详情也可以查看笔者之前文章《 电商购买力模型：用大数据解锁智慧营销的新姿势 》

促销敏感度： 用户订单中，有优惠的订单比例。这个数据能够对品牌商的促销和促销力度提供指导作用。

还有，用户忠诚度，复购周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。

行业数据

当然，不单单要知道用户的信息，还需要了解自己和对手市场情况，有针对性做分析。

首先，聚焦自身品牌粉丝，探查粉丝不同性别，区域和年龄层对产品属性的青睐。举个简单例子，YSL粉丝群体中，一线城市品牌的金牌会员，年轻人更喜欢粉红色的口红，又喜欢短款，那么品牌可以针对这些人群有的放矢的研发新产品。

其次，了解竞品情况，跟进竞品市场。每个品牌的产品线不一定相同，sku池深度迥异。对于竞品品牌的爆品，我们可以针对性拉取爆品的粉丝，了解他的用户群体，并应用到新品研发策略中。

社交数据

社交数据能够更全面的认识品牌的人群，深度的理解用户的社交属性，在媒体上的发声态度，可以更加立体的理解用户群。

根据上述数据标签，能够充分的了解用户的需求点在哪里，新产品做到有的放矢。再通过大数据能力输出与产品匹配程度较高的用户群体，这可以为新产品的冷启动带来一批种子用户。

新品营销和品牌营销的套路基本相同，任何的新品对于用户来说，都需要经过“接触-认知-认识-认可”的一个过程。不过，在新品上市时，我们需要通过大数据，来完成用户对新品的接触和认知过程。也可以认为，这是新品的冷启动过程。

做过社区的朋友都应该知道，冷启动的种子用户，对于新产品有多么的重要。寻找精准的流量对新品带来的效果将是不可估量的。

这部分精准流量的筛选，可以分为三个阶段，预热期-爆发期-收尾期

预热期：扩大人群范围

预热期的目标就是希望可以让更多的人了解新品，让用户能够真的感知到新品的优势和创意点。此时，需要挖掘新品可能存在的潜在用户流量，把数据范围扩大新品所在品类，甚至相关品类。凡是对新品所在品类或者相关品类有过购买，浏览，搜索，收藏或者加购行为的用户，都要进行触达。

爆发期：寻找精准流量

爆发期即为收割期，春季栽的稻子该去收割了。其实就是把预热期触达的用户，进一步精准筛选，选出头部流量。此时，可以结合公司内外的资源对这部分用户进行邀请制的测试，使用新产品，优惠补贴，评测或媒体公关。进而将头部流量转化为已购用户和品牌粉丝，再通过这部分人群的口口相传，达到很好的口碑传播效应。

收尾期：人群二次触达

当然，并不是每个精准用户都会买单，各种各样的原因导致部分用户掉队。可能是当时忘记了，可能当时手头上有其他工作，可能对促销不是很满意，等等。对于这部分人群，我们仍需要再次触达。通过数据筛选出这部分用户群，然后进行大力度促销，最后在观察其数据情况。

当然，以上只是新品冷启动过程中，对人群的玩法。后续还有很多，涉及营销策划、创意、传播、新媒体、商家/货品，线上&线下联动营销等。但，核心的点仍然是 洞察市场和了解用户偏好 ，这样才能推出爆款产品。