如何用数据化的方式构建一个脱毛仪品牌

下图是DataEvil系统中，脱毛仪的数据概览：

1.  全域总数据量：146,625篇文章

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每个产品的标签维度是不一样的，这是由于我们领域模型决定的。每个产品至少会产生8个维度的标签，一定会有的维度标签是人群标签。

备注：人群标签是人群的属性标签，用于描述用户的职业、兴趣、信仰、主义。

下图是由我们分析师团队整理出来的主要属性标签。一共10个维度，分别是：人群标签、人群需求、身体部位（脱毛仪用于脱毛的部位）、国家地区、使用季节、皮肤类型、相关产品、相关场景、相关行为和年龄段。

5.  人群图谱绘制

根据属性标签我们绘制出脱毛仪的完整人群图谱。

使用脱毛仪的人群一共两大分类：自身使用和指导他人使用。其中自身使用有分为使用目的为：工作要求、解决疾病困扰、个人爱好。

1. 骑行爱好者

2. 游泳爱好者

3. 马拉松爱好者

马拉松在美国是一个比较大众的运动，据2019年全球马拉松大数据统计，美国马拉松比赛的参与人数累计约550万人，其中，全马约200万人，半马约180万人，10公里约120万人，5公里约50万人。

4. 健美运动员

5. 摔跤运动员

6. 双性恋

双性恋、女同性恋、男同性恋、跨性别者（男变女），激光脱毛是最常见的性别确认。并且符合很多双性恋的审美和癖好。

1. 骑行人群数据化分析概览

5）产品功能：更倾向于选择主打安全性的产品

6）身体部位：脱毛部位主要为腿部和腹股沟

7）产品颜色：偏好黑色、白色、银色

8）产品形态：偏好扁平的激光脱毛仪器

9）产品波长：倾向于长波长（1064mm）

10）产品功率：倾向于大功率（100焦耳以上）

2. 品牌目标设定与规划

我们把17个细分人群规划出品牌定位和营销的先后顺序，分为三个梯度：

1）第一梯度人群：

• 骑行爱好者

2）第二梯度人群：

• 游泳爱好者

• 摔跤爱好者
  

• 健美运动员

3）第三梯度人群：

全美运动爱好者（17个细分人群）

我们根据各个人群的脱毛仪市场容量，规划出该品牌在各个阶段的目标年销售额（目标年销售额目标用户群市场份额的20%）。