市场分析怎么做？一文讲清如何分析消费市场趋势！

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回顾消费行业的发展历程，从最早以供需为基础建立起来的线下零售业务，逐步随着电商平台的兴起，开始推向线上流量以及社交媒体，如今更是基于小红书、抖音等等渠道和社群进行内容营销。这样的发展历程，归根结底是对企业业务流程的一次次改变甚至再造。所以，在这样快速发展的时代，随时对市场有清晰的了解来明确企业目标是目前企业要做的第一位事情。这也是我想写今天这篇市场分析文章的原因。

一.市场趋势分析

当前消费行业正经历着显著的变化，主要体现在消费者行为、消费渠道和企业经营三个方面。

消费者方面，居民的消费观念日益趋于理性，决策更加慎重。这种变化得益于互联网的广泛应用，使得市场信息更加透明，消费者能够更成熟地做出购买决策。

在消费渠道上，线上和线下的融合趋势愈发明显。线上覆盖面的持续扩大为市场带来了新的机遇与挑战。尤其是在过去三年中，疫情的冲击加速了线上购物的普及，迫使线下零售商重新思考其战略定位。企业需要在这种双重冲击下，灵活调整策略，以增强竞争力。

企业经营方面，消费者和消费渠道的变化对企业的经营效率提出了更高的要求。企业必须通过数字化转型来优化运营，提高市场响应速度，以应对不断变化的市场环境。

从历史发展来看，消费行业经历了多个阶段：从改革开放时期的市场开放，到批发零售的兴起，再到品牌时代的确立，以及电商崛起和新零售的到来。每个阶段都伴随着不同的驱动因素，如经济型、集市、连锁等，推动了市场的不断演变。

在这种背景下，消费者的需求也在发生变化。他们更加注重产品的品质与个性化，以及购物的体验与服务。企业需要通过创新和数字化手段，满足消费者不断变化的需求，以保持竞争优势。

总之，消费行业正处于快速变化的阶段，企业需要灵活应对市场环境的变化，通过创新和数字化手段满足消费者不断变化的需求。

所以在这种背景下，数据管理和分析能力成为企业竞争的关键。过去，企业依赖纸质记录和固定分析，这些方法虽然简单，但效率低下，数据的准确性和灵活性也受到限制。如今，行业正向敏捷可视化和探索式分析过渡，这意味着企业开始利用实时数据和自动化工具来提升决策效率。

在这个过程中，数据建设正在加速向更高效的阶段推进。企业逐步从传统的Excel表格转向更为先进的可视化和分析工具，提升了数据的时效性和准确性。未来，随着技术的进一步发展，企业将实现数据的深度整合和智能化分析，推动业务的全面优化。

为了应对这些变化，企业需要在管理驱动、业务监控和数据获取三个层面进行调整。领导层需要通过数据驱动的决策来解决管理难题，而管理层则需自动化日常运营数据和KPI的监控。业务层则应注重培养数据应用思维，结合数据推动问题解决。

根据图片，消费零售行业的核心诉求可以总结为“三层五类”，即通过不同层级的数据应用，全面提升企业的运营效率和市场竞争力。

二. 市场痛点分析

以上的“三层五类”就是当前消费业务实体中使用数据的核心逻辑和场景，五类场景本质上是企业管理循环在消费零售 实际业务下的落地模式，而这五类落地模式在面向业务循环的波动时，都在数据循环层面产生不小的问题，进而影响了管理循环的落地效率与质量。

对于消费零售线上的业务，其痛点问题是“多元的业务渠道投放，碎片的数据信息汇总”。

首先，重复工作量大，导致效率低下。许多业务部门需要频繁制作月度和周度报告，这一过程不仅耗费了大量的时间和精力，还使得员工无法将精力集中在更具战略性的任务上。这样的低效工作模式不仅影响了团队的士气，还可能导致错误和遗漏，进一步降低了决策的质量。

其次，数据接口混乱。不同数据源之间缺乏统一性，企业往往需要在多个系统之间切换，进行繁琐的数据整合。这种复杂的整合过程不仅耗时，而且容易出现数据不一致的情况，影响业务决策的准确性。决策者在面对市场变化时，往往无法获得及时和准确的信息，导致错失良机。

此外，需求响应缓慢，业务分析不灵活也是一个突出的问题。随着市场环境的快速变化，企业需要能够迅速调整策略以应对新挑战。然而，由于现有的业务分析工具和流程无法快速满足变化的需求，企业往往在应对市场变化时显得迟缓，无法快速做出反应。这种响应的滞后性可能导致企业在竞争中处于劣势。

最后，配合灵活性差，缺乏业务深度。现有的工具和系统往往难以支持复杂的业务需求，导致用户体验差，管理层在获取深度洞察时面临障碍。缺乏灵活的分析工具使得企业难以深入挖掘数据背后的价值，导致决策时缺乏全面的视角。

我自己总结，分为两个方向的问题。

一个就是基于管理诉求，业务管理团队需要定期进行数据的重复汇总和经营业务总结，该过程重复度高且抵消， 而且一旦出现小的错漏，不好溯源也容易造成管理口径的混乱。

另一方面，往往业务部门会需求与IT技术团队的合作，共同处理数据及相关业务问题，而期间IT与业务的反复沟通或者业务由于频繁的管理诉求调整，往往会出现许多不会长期进行分析和迭代的管理内容，如临时管理报表、 数据表等等，这些都将导致大量的管理成本的浪费。

我给出的解决方案就是对于企业数据循环和管理循环的建设及优化提出的问题，也就是处理企业先进业务管理需要和落后数据管理体系之间的矛盾。

三. 成功案例分享

最后，给大家分享一个消费行业的成功案例，这个案例也是在企业数据循环和管理循环上进行了优化，从而顺应了现在市场变化，及时调整过来。特此声明，其中引用品牌和工具为云鲸和FineBI。

成立于2016年的云鲸，最初源于创始人张峻彬对家庭清洁的痛点洞察，经过三年的产品研发，于2019年推出首款自动扫拖产品。随着产品的不断迭代和销售渠道的多元化，云鲸在国内外市场的布局逐渐完善，产品推新频率从每三年一款提升至每年多款。

为了应对日益复杂的市场环境和数据需求，云鲸引入了帆软的数据连接器和“E数通”系统，帮助其在不同电商平台（如抖音、淘宝、天猫等）和内部业务系统（如OA、ERP）之间实现数据的自动收集和整合。这一系统不仅确保了数据的准确性和全面性，还支持多种类型的数据抓取，帮助云鲸基于客观数据进行决策。

随着云鲸团队的扩展，数据统计的标准化问题愈发突出。使用BI后，云鲸建立了统一的指标体系，确保各部门对经营状况的认知一致，减少了对账的繁琐过程。帆软系统的实时更新功能使管理层能够及时关注关键指标，迅速做出反应，形成了强有力的数据决策支持。

此外，云鲸还重视用户反馈，特别是在小红书等社交平台上的用户评价。通过帆软系统，云鲸能够全面抓取和量化用户评论，分析产品口碑，及时响应客户需求，提升用户体验。这一策略不仅增强了品牌的市场声量，也为管理层提供了更客观的市场洞察。

大家不难发现，这个案例在整体上的改动都是根据市场分析后发现的市场现在的一些弊端来进行调整，而调整的方向都是数字化。确实，现在数字化能解决大量市场遗留下来的的问题和痛点，无论是我们一开始提到的市场趋势和痛点分析还是最后这个案例，结局都逃不过数字化。所以还是建议一些传统企业抓住这时代末班车的尾巴，抓紧进行数字化转型，因为可能马上下一个新的风口就来了。

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