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6. 医美人群用户画像数据研究-医美心理习性
发布时间:2020-10-31 15:57:35 浏览次数:483
医美整形是医疗行业里市场化程度最高的一块领域，既呈现出基础医疗一贯的需求刚性，又受到个性化服务与消费升级的强劲驱动，自2015年起，中国医美行业增速达到40%，远超全球7%。
据中商情报网发布《2015-2020年中国医疗美容行业投资前景分析报告》预测2020年，国内市场规模将超过10000亿元。
营销界流传这样一句话：“我知道我的广告费有一半浪费了，但我不知道浪费的是哪一半。”这句话同样适用于医疗美容行业，一家医美机构每年投入几百万乃至上千万的营销费用，但巨额营销费用带来的“投入产出比”并不高，很多机构辛辛苦苦忙了一年，年终总结时发现并没有赚什么钱。究其原因，是机构的营销不够精准，太多的钱浪费在了非准客户上。
这一问题主要表现为两方面，一是目标人群不够精准，误将现有用户或忠实用户当做产品的核心用户；二是轻视用户行为，仅凭基本的社会属性来定义用户。
因此，精准营销成败的前提是，是否有足够精确的“用户画像”来做支撑。
用户画像，即顾客信息标签化，是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出用户的商业全貌，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。
通过“顾客职业比率图”，我们可以很快找到顾客的职业分布，然后再根据顾客的职业判定顾客的多项信息。
根据上图，我们可以发现，机构的只要顾客是职业白领，说明机构在当地的职业白领中有很高的影响力。因此机构在产品线布局、营销费用、投放媒介、产品solgan等方面应尽可能向这方面倾斜，精耕职业白领这一细分领域，避免在非主要用户上投入过多，以最少的资金投入打造企业独有的竞争优势。
通过“顾客性格比率图”，可以很快找出机构顾客性格，再根据结果适时调整机构的内饰、服务、话术、宣传材料等资源。
例如从上图中我们发现，追求完美型顾客占比较大。而心理学中把完美型顾客看成“思想家”，数据、表格、背景资料是他们重要的决策依据，机构要征服完美型顾客需要打更多的理性牌（专家、技术、成功率、满意度等），完美型顾客较多的机构这类资源必不可少。
通过“消费习惯比率图”，可以发现整体顾客消费习惯分布。然后根据大部分顾客的消费习惯来布置各销售环节，以达到促进成交的目的。
例如从上图中，我们发现机构中冲动型消费的顾客比较多，因此机构在日常运营中可以推行一些力度大的销售政策，准备更诱人的礼物，适当针对这类顾客推出会销、抽奖等活动，促成这类顾客的成交。反之，假如机构中理性的顾客较多，就应减少大力度的促销活动，为机构节约成本。
销售的终极状态就是与顾客成为朋友，而成为朋友最好的办法就是有共同的爱好。机构要与顾客产生互动、建立粘性，从顾客兴趣着手是一个不错的办法。
例如上面的“兴趣喜好比率图”，我们可以发现，机构的顾客群中对玩车的有兴趣的所占比例最多。
针对这一情况，我们可以举办一些与车有关的活动，例如自驾游活动、车友会活动等，吸引顾客参加然后进行转化。也可以准备一些与车有关的抽奖活动或赠品，提升顾客消费的热情。还可以适当在玩车的人群进行推广，以达到拓展新客的目的，为机构的发展带来更大可能。
“求美初发心”是求美者选择整形的原始动机，通过分析顾客求美初发心的分布，对于达成成交和二次开发有很大帮助。
例如上图中，通过云计算分析得出，机构顾客中因情感需求而选择整形的顾客比例较大。机构在宣传推广、设定话术、销售道具等方面应向情感需求上去塑造，如采用讲故事、说案例等方式，让顾客产生共鸣，最终实现成交目的。
90后对于医美具备较高消费倾向，且追求医美效果，不计医美消费价格，对于医美项目有明确比例追求。
求美初心及求美者的顾虑数据中，可以看到女性自我意识加强——更多人整形为愉悦自己，超过七成的人，都会考虑3个月以上；像隆鼻，隆胸等项目考虑时间更长甚至长达几年；消费者一般通过线上咨询 医生沟通、机构对比 身边熟人推荐等方面做更多的了解 。消费者更多的考虑是项目本身以及最终效果，价格担忧反而不是最大问题。
热门整形城市TOP10里面，除北上广等一线城市上榜之外 二线城市也相继崛起，重庆异军突起，超越广州，深圳。
求美人群趋于综合化。
据显示整形人群中 女性占79%，男性占21% 男女比例大于1:4，男性在整形用户中需要抗衰老的75后 及95后新人群增加比较明显。
超过九成以上的整形人群 是本科及以上学历，用户学历阶层占比有明确的分割线。调查显示收入越高，变美欲望越强，月薪3万以上女性 80%的想整，10%的敢整 5%的人年度支出曾在20万以上。
1. 传统的营销工具在市场使用中各占一手，基于微信社交生态体系营销，在市场占据重要比例。
2. 充分考虑B端用户规模与数据规模的增长，做好数据资产积累的准备。 采集足够全面的属性、维度、指标，让积累的数据资产更加优质。 提高数据采集的时效性，从而提高后续数据应用的时效性。多种数据源，多种方法全量采集，贯穿用户使用产品的整个生命周期。
