存量竞争的时代， 消费者聆听是品牌持续增长的关键，借助大数据的消费者数据洞察，可以帮助品牌分析消费者的所思所想及行为特征，获取消费者对产品的需求痛点、使用感受，对品牌的评价口碑等，从而帮助品牌更好地调整策略和服务，制定更有效的市场策略，优化产品和服务，从而在竞争中脱颖而出。

那么，大数据时代下，品牌应该如何运用大数据工具洞察消费者，进行有效的消费者分析呢？数说故事提供以下行动建议：

1、明确洞察的目的‌：在开始消费者洞察之前，首先要明确洞察的目的，消费者数据庞杂且分散，他们的声音分散在各大电商平台、社交媒体及品牌私域场景的应用上，不同类别的数据可以为品牌达成不同的洞察结果，因此品牌需要先明确自身的需求，才能进行消费者洞察工具的选型和进行后续的业务改进实施。

‌2、多维度收集数据‌：明确需求之后，需要根据需求多方面收集数据，这是进行消费者洞察的基础。消费者数据通常包括：

● 基本信息‌：如消费者的姓名（虚构）、年龄、性别、地域等

● ‌消费特征‌：消费者的消费习惯、购买力、消费频次等

● ‌心理特征‌：消费者的兴趣爱好、价值观、需求动机等

● ‌社交特征‌：消费者在社交媒体上的活动情况‌，如发帖/互动/关注话题等行为

● ‌偏好数据‌：消费者的兴趣爱好、品牌偏好、产品偏好、社媒内容偏好等‌

‌了解了数据的分类，就可以针对性对数据进行收集，这些数据一部分需要从品牌私域数据库中获取，如消费者的工单数据，客服聊天数据，APP用户行为数据等；另一部分数据则来源社交媒体、电商平台评论等公域数据池中，借助数说故事大数据工具即可对这类大数据进行精准的采集。通过这些外部公域数据和多媒体内容的加入，不仅仅提供了更多新的声音，还全方位地将消费者旅程的每一个触点数据都囊括进来。

3、利用消费者数据分析工具，对收集到的数据进行清洗‌及处理，让品牌将“散装”的消费者VOC融合一起，这极大考验消费者洞察工具的技术能力。

以数说故事VOC洞察工具为例，一方面能够提供数据的获取，利用多模态AIGC识别技术提取图片、视频、音频信息，并进行数据处理、信息归类、标注标签，为消费者洞察提供丰富的数据维度；另一方面，通过数说故事自研的商业大模型SocialGPT，可以按实体识别归类VOC类型，精确定位不同的业务问题，以提炼出有价值的信息。如基于社交媒体数据，通过AI智能分析消费者的基础画像（如性别、年龄区间、社会角色）、兴趣偏好（如品牌关注偏好、品类关注偏好、内容话题关注偏好）、消费需求（如从产品评价信息中，提炼潜在的需求点等）。

品牌通过数说故事消费者洞察工具，可以根据消费者旅程，分阶段进行VOC洞察，针对性地挖掘每一个阶段的需求点、痛点、机会点，使得消费者洞察不再局限于售后跟进、体验优化、产品分析等层面，还能拓展至品牌营销、市场洞察、用户运营等业务场景。

通过以上步骤，品牌就可以系统地进行消费者洞察分析，从而更好地理解消费者需求，制定有效的营销策略和产品设计，提升品牌竞争力和市场表现。