產(chǎn)品創(chuàng)新是消費(fèi)品保持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的重要策略，隨著社媒蓬勃發(fā)展，承載著豐富多樣的內(nèi)容和創(chuàng)新玩法，不斷吸引著眾多目光，同時(shí)也推動(dòng)著新銳消費(fèi)品牌層出不窮、現(xiàn)象級(jí)爆品頻繁涌現(xiàn)。在產(chǎn)品創(chuàng)新的過(guò)程中，大數(shù)據(jù)的參與尤為重要。

01 什么是產(chǎn)品創(chuàng)新中的大數(shù)據(jù)

在產(chǎn)品創(chuàng)新的過(guò)程中，企業(yè)需要借助大數(shù)據(jù)力量洞悉存在于互聯(lián)網(wǎng)的消費(fèi)者行為、偏好、反饋和市場(chǎng)趨勢(shì)等信息，比如社交媒體上的消費(fèi)者發(fā)帖、消費(fèi)者評(píng)論；電商平臺(tái)的競(jìng)品產(chǎn)品信息；行業(yè)論壇的專家交流觀點(diǎn)等。這些數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)洞察消費(fèi)者需求，預(yù)測(cè)市場(chǎng)變化，從而指導(dǎo)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、改進(jìn)和創(chuàng)新。

02 大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品創(chuàng)新中的角色

在產(chǎn)品創(chuàng)新中，大數(shù)據(jù)不僅僅提供洞察的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，結(jié)合AI技術(shù)的大數(shù)據(jù)工具，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大據(jù)的處理及分析，高效精準(zhǔn)捕捉產(chǎn)品創(chuàng)新靈感：

1. 用戶需求：分析用戶在線行為和反饋，識(shí)別未被滿足的需求和潛在的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。
2. 市場(chǎng)趨勢(shì)：監(jiān)測(cè)行業(yè)動(dòng)態(tài)和消費(fèi)者趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來(lái)的市場(chǎng)走向。
3. 競(jìng)爭(zhēng)分析：通過(guò)分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品和市場(chǎng)策略，找到差異化的創(chuàng)新點(diǎn)。
4. 產(chǎn)品測(cè)試：利用A/B測(cè)試等方法，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析測(cè)試結(jié)果，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

03 大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品創(chuàng)新中的應(yīng)用場(chǎng)景

大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品創(chuàng)新中的應(yīng)用場(chǎng)景包括但不限于：

① 進(jìn)行市場(chǎng)研究：通過(guò)分析社交媒體、論壇和電商網(wǎng)站的用戶評(píng)論，了解消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的看法和需求。

② 分析用戶畫(huà)像：通過(guò)大數(shù)據(jù)及AI技術(shù)分析社交媒體用戶信息，構(gòu)建詳細(xì)的用戶畫(huà)像，幫助企業(yè)更好地理解核心人群的畫(huà)像、行為、喜好等，為產(chǎn)品創(chuàng)新方向提供依據(jù)。以數(shù)說(shuō)故事多模態(tài)技術(shù)為例，可以精準(zhǔn)識(shí)別用戶發(fā)表在社交媒體的帖子文字、圖片、音頻、視頻等，通過(guò)算法技術(shù)的識(shí)別提取，智能生成不同的分析標(biāo)簽，如品牌標(biāo)簽、產(chǎn)品標(biāo)簽、場(chǎng)景標(biāo)簽等，更好地理解產(chǎn)品背后的消費(fèi)者是誰(shuí)，TA們需要怎樣的新產(chǎn)品。

③ 進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)：利用用戶反饋和行為數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)更符合用戶期望的產(chǎn)品特性。

④ 完成產(chǎn)品測(cè)試：運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析用戶對(duì)原型產(chǎn)品的反應(yīng)，優(yōu)化產(chǎn)品功能和設(shè)計(jì)。

04 如何構(gòu)建產(chǎn)品創(chuàng)新的大數(shù)據(jù)策略

1）明確目標(biāo)：確定產(chǎn)品創(chuàng)新的目標(biāo)和預(yù)期成果。比如挖掘創(chuàng)新成分，進(jìn)行現(xiàn)有產(chǎn)品的升級(jí)，或是識(shí)別全新市場(chǎng)商機(jī)，進(jìn)行新品研發(fā)。

2）數(shù)據(jù)收集及分析：選擇合適的數(shù)據(jù)源和工具，收集相關(guān)的用戶行為和市場(chǎng)數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)并提取有價(jià)值的洞察。如數(shù)說(shuō)雷達(dá) · 行業(yè)風(fēng)向標(biāo)，它能夠融合社媒、電商、行業(yè)網(wǎng)站等三大類海量數(shù)據(jù)，多維度交叉分析，覆蓋消費(fèi)需求認(rèn)知、銷(xiāo)量效果評(píng)估、行業(yè)科學(xué)研究，綜合評(píng)定新概念新趨勢(shì)。

調(diào)用數(shù)說(shuō)故事已有多種算法和自研Social GPT大模型，觀測(cè)和捕捉行業(yè)中的品類、競(jìng)品和消費(fèi)者需求等趨勢(shì)，并對(duì)這些趨勢(shì)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)、賣(mài)點(diǎn)、口碑、內(nèi)容和人群等細(xì)分維度的分析，生成產(chǎn)品創(chuàng)意概念，來(lái)幫助企業(yè)解決產(chǎn)品創(chuàng)新側(cè)欠缺實(shí)時(shí)外部數(shù)據(jù)來(lái)源、高效數(shù)據(jù)分析和高質(zhì)量數(shù)據(jù)洞察結(jié)果的問(wèn)題。幫助消費(fèi)品企業(yè)提高產(chǎn)品創(chuàng)新的效率，加速產(chǎn)品創(chuàng)新的速度。

3）產(chǎn)品迭代：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，迭代產(chǎn)品，測(cè)試市場(chǎng)反饋及消費(fèi)者意見(jiàn)。

4）效果評(píng)估：通過(guò)大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品創(chuàng)新的效果，及時(shí)調(diào)整策略。

本文作者：數(shù)說(shuō)故事