传统的消费者洞察和在互联网平台上开展的消费者洞察有哪些优点和不足？

传统的消费者洞察一般都是请第三方咨询公司来做，例如尼尔森、埃森哲等，他们是通过用户调研用户的方式来做，常用的渠道有通过电话调研、邮件回访、短信回访、线下问卷调查的方式。

这种方式其实已经过时，数据样本量太小的话数据不具备代表性，样本量大成本耗费又高，样本回收率低，调研周期长，然后再做出来的洞察结果一般都是月报或者季报，实效性极差；而且每次的调研都要重新去做，数据无法积累无法沉淀。

而现在随着互联网技术的发展，都是通过大数据来做这块的事情，根据产品特性、或者品牌特性建立一套指标模型，然后大规模的采集用户反馈，包括社交媒体的数据、电商评论数据等，再通过nlp技术去研究反馈信息的情感，训练出一套自动化、智能化的分析系统，这样就可以把消费者的反馈的自然语言文本信息，实时的进行数据化、指标化、再可视化的输出，洞察出本品跟竞品跟行业之间每一个指标的差异，消费者洞察、产品洞察都是可以采用这种方式来做。

那么当前有一套云听cem系统，就已经把这种模式做成了标准化的saas系统，你可以了解一下。

这两者消费者洞察肯定是不一样的，优点的话就是对事物的一个了解会更加全面，然后也会有其他关消费者的评论。

当今的中国消费者生活在一个大数据和全渠道的时代，每天都可以零距离接触和使用到全世界最好的消费产品，心智也愈发成熟。然而由此催生的高频变化和多样性的产品诉求正在加速零售业态的变迁及消费市场竞争的加剧。快消品行业发生了非常大的变化:新品牌、新赛道、新渠道、新营销打法层出不穷。在数字化时代新消费崛起的背景，以消费者为核心，大数据洞察为驱动布局增长策略成为刚需。

具体来说，粗放的数据洞察仍存在以下挑战：

01 线上、线下顾客体验触点繁多，碎片化的信息分散于企业各部门，无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验，赋能管理决策。

02 传统调研样本量小，执行周期长，统计结果往往滞后于消费趋势，难以转化为可执行洞察来赋能产品创新和营销增长。

03 市场情报数据源单薄，难以应付快速演化的市场竞争格局，缺乏统一的工具进行竞品对标，无法做到知己知彼。

基于实时大数据和机器学习算法进行精细化的数据运营，是真正“以消费者为核心”洞察的有效解决方案。消费体验洞察能够帮助企业快速采集和理解消费者需求、产品口碑、竞品动态、 新品趋势和消费热点，进而驱动营销、研发、顾客体验、零售运营等职能部门的专业人士把握商业机遇，敏捷应对快速变化中的消费市场。