基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式研究

摘要：品牌培育是企业在市场竞争过程中达到差异化目的的重要方法，而消费者的认知与体验对品牌培育尤为重要。基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式是一种以重塑消费者价值为核心的品牌培育对策。本文首先阐述了相关概念，然后分析了基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式的重要性，最后探讨了基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式的实施对策，以供参考。

关键词：消费数据；价值流；品牌培育；培育模式

DOI：10.12433/zgkjtz.20242519

在市场竞争愈加激烈的形势下，培育品牌对于企业发展而言是一条重要的途径。企业通过塑造品牌，聚集消费者，形成规模经济，从而做大做强。在时代变化下，品牌培育需要从传统模式跳脱出来，从消费者的角度出发，依托消费数据价值流，对品牌培育进行重塑，确保品牌塑造取得理想的效果。品牌需要借助消费数据价值流重塑其品牌培育模式。经过深入挖掘与分析消费者数据，品牌能够获得宝贵的洞见，该洞见将引导品牌做出更准确的决策，以此优化品牌策略，提高品牌价值，满足消费者需求。

一、相关概念

（一）消费数据价值流

消费数据价值流是指从消费者行为数据的收集、分析、应用到提升消费者价值感知与品牌价值的整个过程，该过程涵盖了数据的获取、处理、分析、应用四个关键步骤。消费数据价值流旨在通过系统化的数据处理流程实现对消费者行为的进一步的理解，从而合理优化产品与服务，提高品牌价值。

（二）基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式

基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式是一种以消费者为核心，经过采集、分析、应用消费数据优化品牌策略与提高品牌价值的方法论，该模式突出利用大数据与智能分析工具理解消费者行为，进行市场趋势预测，同时基于此调整产品与服务，从而满足市场需求。下面是这一模式的几个重要步骤：

1.数据收集。利用线上和线下各种渠道，比如社交媒体、在线销售平台、客户反馈系统等，收集消费者数据，如消费者购买行为、搜索行为、社交媒体互动、产品评价等，这些数据可以为品牌提供有关消费者的需求、偏好、行为，可以确保数据的质量与完整性，有利于进行准确的分析。

2.数据处理和分析。采用先进的数据分析技术，清理、整合、挖掘采集到的消费数据，继而提取出有价值的信息，这些信息有助于品牌了解消费者的实际需求、市场趋势、潜在机会。

3.洞察提取。从数据处理和分析过程中获取有关消费者的需求、满意度等方面的信息，并明确改进产品与服务的机会点。

4.数据应用。借助消费数据分析客户的各个群体和特定需求，接着为每个细分市场定制个性化的产品或服务，提高客户满意度与忠诚度。按照消费者行为与反馈数据调整产品特性或者是服务流程，充分满足市场需求，提高用户体验感。使用历史数据与高级分析方法，如机器学习法，预测市场趋势、消费者行为、产品表现，以便拟定科学的库存管理与产品开发对策。

二、品牌培育基于消费数据价值流重塑的重要性

消费数据价值流本质上是消费者的消费数据，能从多个方面反映出消费者的消费能力、习惯、品牌喜好、品牌忠诚等。对于企业而言，这些数据在品牌培育方面具有重要的参考价值。紧扣消费数据来重塑品牌培育模式，可以让企业的品牌培育更加具有针对性和实效性。基于消费数据价值流重塑品牌培育，对现代企业的品牌建设至关重要，其重要性体现在如下几个方面：

1.市场适应性。经过对消费数据的全面分析，品牌可以及时响应市场变化与消费者需求的变化，继而迅速适应。

2.创新优化产品。通过消费数据，能够给予产品开发、创新以正确的指导，从而使产品和服务与市场和消费者的实际需求相符。

3.提高品牌竞争力。进一步分析消费数据可以帮助品牌发现新的市场机会与潜在的竞争优势，提前对竞争对手进行策略调整。

4.个性化营销。消费数据有助于品牌了解各种消费者的特定需求与偏好，继而实施个性化的营销策略，提高客户的个性化体验。

5.风险管理。借助数据分析预测市场趋势与消费者行为有利于品牌规避风险，从而做出更为谨慎的商业决策。

6.优化资源。数据驱动的决策支持有助于品牌更加合理地分配资源，防止资源被浪费，提高企业运营效率。

7.提高客户忠诚度。运用消费数据价值流能够有效改进客户服务，提供更好、更有价值的体验，从而提升消费者对品牌的忠诚度。

8.维护品牌声誉。正面的消费者体验可以提高品牌的口碑，而消费数据有助于品牌及时发现并解决可能损害品牌声誉的问题。

9.推动持续增长。通过持续的数据分析与应用，品牌可以不断地学习与优化，实现可持续的增长与扩张。

三、基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式的实施对策

在消费数据价值流重塑的品牌培育模式实施过程中，需要严格围绕以下方面进行实施，比如构建品牌格局优化模型、制定明确的品牌定位、监测和评估消费者对品牌的认识与体验、合理制定营销策略等，这样才能有效推动基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式得到可持续发展，充分发挥出其价值和作用。

（一）构建品牌格局优化模型，了解消费者的需求规律

品牌格局是指导品牌培育进行的战略地图，特别需要利用数据进行规律分析，把控整个局面。故而需要从多个方面构建数据分析模型，比如，构建基于消费数据的品牌成长性评价指标体系，转变以零售客户购进数据为评价基础的情况，根据消费者维度全面量化评价品牌成长性，选出消费需求一般的产品或服务，在源头上减少外流风险，促使落地销售和消费；全面分析品牌从新品至潜力、潜力至护卫、护卫至主导的迁移过程，认真分析品牌成长的基本规律；需要对线上云POS系统的零售顾客实施社会库存消化曲线分析，深挖主导品规和非主导的社会库存变化规律，准确识别对主导品规有一定取代潜能的规格。运用数据模型分析结构，构成消费信息的品牌布局建议，确定不同品类主导、护卫和潜力品规布局标准，严格遵守市场发展导向，基于品牌的优化，持续促进不适销规格的清理推出，削减规格线，提高品牌活力，促使品牌规格充分满足不同的消费需求，构成统一的品牌发展格局，形成品牌张力。

（二）明确品牌定位

明确品牌定位是基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式中的主要实施方法之一。品牌定位需要和消费者的需求相吻合，同时和竞争对手区别开来。要深入分析消费数据，如购买行为、反馈、市场趋势等，揭示消费者的偏好与需求，积极使用收集到的消费数据建立具体的消费者画像，描述目标消费者的特点、生活方式、价值观、购买行为。经过消费数据明确品牌的卖点，找到可以和竞争对手区分开的优势。要基于消费数据与品牌优势，确定品牌的主要价值，保证这一价值主张可以和目标消费者产生共鸣。为品牌建立具备吸引力的个性与故事，使用数据分析了解哪些故事元素最能够触动目标客户。保证一切营销活动、产品对策、通信均和品牌定位一致，利用科学的数据来指导决策。

（三）监测与评估消费者对品牌的认识与体验

基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式实施方法之一就是监测和评估消费者对品牌的认识与体验，实时调整与优化品牌策略，从而不断提高消费者的价值感受。比如，需要构建系统化的反馈收集流程，激励消费者在购买后提供产品或者是服务评价；借助社交媒体跟踪消费者对品牌的公共感与讨论；定期调查客户满意度，了解消费者对品牌的整体感受与特定产品的体验；通过分析网站上的用户行为，了解消费者如何与品牌数字内容进行互动；追踪客户忠诚度指标，了解消费者对品牌的长期承诺；定期开展调查研究，了解目标市场中品牌的认识度、品牌形象、品牌知识；对营销活动、广告、网页设计等实施A/B测试，从而确定哪些元素最能够提升消费者响应；通过定期的产品使用研究与服务质量评估，了解消费者的实际使用体验。

（四）合理制定营销策略

制定营销策略，需要合理运用消费数据设置具体的营销目标，比如，提升品牌知名度、增加市场份额、提高客户满意度等。需要进一步分析消费者的购买行为、偏好、需求、市场细分，继而识别最有价值的客户群体。评估竞争品牌的对策与市场表现，明确不同的营销机会。要严格根据消费者数据定制个性化的营销信息，从而构建起更加全面的个人联系。建立和消费者需求与偏好有关的内容，提高品牌价值和消费者参与度。合理运用社交媒体数据分析，增强品牌故事叙述，和消费者进行友好互动。按照消费者的购买历史与行为预测，合理规划更加有效的促销活动。此外，营销策略制定还需要结合长时间的品牌发展目标与短时间的市场动态，灵活调整对策。总的来说，通过以上策略的制定，品牌不但可以制定出反映消费者需求还具备操作性的营销策略，实现基于消费数据价值流的品牌培育。

（五）构建订单智能化推送模型，促使品牌和消费者对接

消费者的购买场所主要为零售终端，品牌布局规划要根据零售顾客的订购才可以贯彻落实下去。而零售顾客的订购订单就变成了品牌和消费者对接的桥梁。为利用零售顾客的订单促使消费者和品牌对接，按照品牌属性，需要从不同方面构建零售顾客订单智能推送模型。

第一，常规在销品牌智能化推送。目标在于运用消费数据的深入分析结果，为零售顾客的订购决策提供精准指导，旨在消除因经营中的盲目跟风与单纯逐利倾向所造成的供需不匹配问题，从而增强订购商品规格的市场适应性和销售潜力。在构建订单智能推送系统时，应综合考虑纵向（如时间序列、历史趋势）与横向（如市场竞品、顾客群体特征）多维度信息，构建两大核心模型：一是零售顾客订购与销售数据的高度匹配分析模型，以量化评估订购策略的有效性；二是针对同类顾客群体的热销商品规格智能推荐模型，通过大数据分析识别并预测受欢迎的产品组合。此系统将进一步整合信息，将那些服务目标消费群体高度相似且市场表现优异的零售顾客热销商品规格，智能添加到目标零售顾客的建议订单列表中，形成个性化的推荐目录。

第二，需要对新品进行精准选点以及培育。要根据精准选点步骤实施选点工作，尊重零售顾客的新品经营权和成长权。首先，需要从多维度出发，包括品牌价值、文化内涵、消费价值认知及消费者心理等，提炼出能够有效区分品牌特性的标签，并据此构建一个全面的标签库，以实现对品牌特性的精准描述与区分。其次，利用这一标签库，对新推出的产品或现有品牌下的新品进行评估，通过比对标签与品牌特性的匹配度，筛选出与新品最为契合的产品规格或系列，确保新品能够无缝融入并强化品牌形象。再次，持续追踪这些选品的销售动态，运用数据分析手段精准识别出那些销售势头强劲、市场需求尚未充分满足的零售顾客群体，作为新品推广的重点目标。最后，针对这些适销顾客，从新品购买意愿及销售潜力两个维度进行量化评估，综合考量其对于新品的接受度及实际销售能力，从而编制出一份具有潜力的新品销售备选名单，重点进行培育。

四、结束语

总而言之，基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式在市场竞争中具有重要意义，这一品牌培育模式为品牌提供了一个非常全面且动态化适应市场的框架。通过持续的数据分析与对消费者的需求、行为的洞察，品牌可以持续调整其产品、服务、营销对策，从而保证产品或服务和消费者的需求、期望一致，为消费者提供高品质的产品与独一无二的用户体验，同时传递良好的品牌形象与价值观，提高消费者的感知价值，培育出影响力较大的品牌。但是实施基于消费数据价值流重塑的品牌培育模式，需要企业明确品牌定位，且持续优化与监测品牌的表现，从而满足消费者的需求与期望。如此一来，品牌塑造可以为企业带来更高的消费者满意度、更强的品牌忠诚度和更大的市场份额。未来，随着科技的进一步发展，预计那些能够有效利用消费数据的品牌将在市场上占据主导地位。

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作者简介：李开华（1978），男，汉族，山东省沂水县人，研究生，中级经济师，主要研究方向为品牌培育。