自人类开始埋藏贵重物品以来,寻宝游戏的概念就一直存在。虽然无法明确查明人们从何时起开始对搜寻宝藏感兴趣,但有组织的寻宝游戏的现代做法很可能起源于 19 世纪。当时 Heinrich Schliemann 研究并分析了荷马的《伊利亚特》,在土耳其找到失落的城市特洛伊。
随着技术的进步,寻宝范围已相应扩展,可以在之前无法到达或未知的位置寻宝,为世界带来崭新的洞察。
使用大规模抓取对消费者趋势建模,就类似于寻宝游戏。正如寻宝者使用地图和铲子来发掘隐藏的财富那样,市场研究人员使用软件和数据库来发掘关于消费者行为的隐藏洞察。
数据驱动的决策是如今企业日益重要的一环。企业随时掌握消费者对什么感兴趣,就能调整产品系列,以满足目标市场的需要并领先于友商。因此,公司通过主动出击,预期消费者趋势,就能更好地获得成功。
监控消费趋势
消费趋势揭示了消费者在产品和服务方面的模式和行为。可能影响这些趋势的因素五花八门,包括消费者偏好的变化、经济状况以及新产品和技术的涌现。麦肯锡的研究人员还预测了相当大比例的行业变化。他们认为,企业要在 2030 年跻身顶尖行列,就必须研究未来趋势,并立即着手规划。
同一研究表明,要利用数据和分析,企业需要选择各种来源的数据并恰当进行管理,构建模型来从相应数据提供情报,并有效使用获取的洞察。这样就需要大规模分析能力,这种能力常常是从外部获取的。
此外,为了领先于友商,企业需要持续监控消费趋势。这可能令人望而生畏,尤其是考虑到在线可用的海量数据。幸运的是,大规模抓取可以帮助更轻松、更高效地完成此过程。
企业要监控消费者行为趋势并做出相关的决策,一种方法是抓取公开可用的数据。大规模抓取用于从互联网收集大量数据,这需要使用专门软件从网站和其他在线来源提取信息。
拥有这些有价值的洞察之后,企业就可以在营销策略、产品开发和客户服务流程中做出更好的决策。因此,企业要采集关于消费趋势的数据,可以利用网络抓取这个很有价值的工具。
针对消费趋势建模的网络抓取
由于人们平均每天花费接近 7 小时上网,随着人们沉浸于数字世界,这必然会产生关于其态度、偏好和行为的巨量数据。
关于《针对消费者研究的网络抓取》的一项研究表明,任何人研究消费者都可能从这些数字足迹中获得丰厚回报。利用公开可用的数据,可以通过无与伦比的视角了解消费者行为,这样研究人员可以评估原本很难注意、记录和检查的社交和使用行为。
但是,为了揭示消费趋势,需要了解处理为网络抓取的数据的原理和细节。为了使用大规模抓取对消费趋势建模,企业通常会首先定义要分析的内容。这可能包括消费者偏好的变化、采用新技术或消费习惯的变迁。
企业将使用抓取工具从各种在线来源收集数据,例如电商平台、财经或新闻网站等。这些数据会进行整理,同时使用统计和分析方法识别并分析其中的趋势。
识别并分析消费趋势后,企业可以使用这些信息做出更明智的决策和策略,并构造消费者行为模型来预见未来的趋势。例如,他们可以使用所获取的洞察,开发新产品或服务,定位特定细分市场,或调整其营销和广告工作。这可以辅助企业就产品开发、营销策略和其他关键业务领域做出更明智的判断。
替代数据的好处
Johan Bollen 发表的一篇科学论文,出色地说明辅助数据对于提取进一步洞察(或支持调查发现)的好处。他采集了大规模 Twitter 动态内容,利用技术来自动分配情绪(例如平静、警觉、肯定、生机、友善和快乐),然后将情绪与道琼斯工业平均指数(DJIA)相关联。最后,研究发现,Twitter 情绪预测 DJIA 涨/跌的准确性高达 86.7%。
虽然 Twitter 用户并不是道琼斯工业平均指数的“消费者”,但很显然,特定信号可能有助于我们预测经济动因。为了有效进行调整,电商企业可以使用网络抓取和内部数据收集,揭示更长期客户趋势的线索。
总体来说,替代数据收集可能带来对标准金融数据无法揭示的趋势和模式的有价值洞察,使投资者能够做出更明智的选择,并有可能在投资中赚取更高的回报。
结论
总之,大规模抓取是一种非常有价值的工具和宝藏,可以用于对消费趋势建模。从包括网站和电商站点在内的各种=在线来源收集和分析数据,可以获得对消费者行为和偏好的洞察,以及识别数据中的模式和趋势。
企业可以使用这些信息,就产品开发、营销和销售策略做出更明智的决策。这有助于企业更好地了解其客户,抢在不断变化的消费趋势之先采取行动。
作者:Gediminas Rickevicius,Oxylabs 全球伙伴关系部副总裁
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