數據可視化不僅僅是好看，更重要的是，數據可視化可以挖掘傳統研究難以發現的機會點，從而更好地了解你的消費者。
如果說10年前的營銷人員掙扎的是不知道鼠標背后點擊的是一條狗還是一個人的話，10年后的今天已經有越來越多的研究數據充分表明網民已經無限近似 于人民，網民言行的代表性也約等于人民的真實言行。互聯網和移動應用的發展帶給消費者越來越豐富多彩和高效便捷的“線上”生活，微博、微信、簽到、點評、 搜索……，如果說曾經“線上”與“線下”有“線”的分隔的話，現在，這兩者的疆界已經越來越模糊，越來越緊密的相互粘連，水乳交融的交織出了每一個消費者 完整而真實的生活中的每一天。
消費者的言行包含著對品牌/產品的看法、購買的場合、喜歡/不喜歡品牌/產品的原因，都通過各種設備投射到網上，成為了消費者表達的大數據。這些數 據內容廣而雜、分布散亂無規律、更新頻率高、變化速度快。而這些特點反過來也體現出了現實消費者動態的購買決策過程。消費者在選擇中可能會受到來自多方面 的影響，比如朋友推薦、他人使用經驗的干擾、廣告的刺激、價格優惠的吸引，這不是一個簡單的線性的過程，而大數據非結構化和無標度的特征恰如其分的體現出 了購買決策的復雜性和多變性。
這無疑是營銷人員的一個巨大福音，因為大家再也不用為找不到新品定位，找不到新品體驗，找不到消費者喜愛的新品推廣方式，找不到與消費者可能的接觸點而發愁了，因為這些信息幾乎全部都可以在網上找到答案。如果說過去的傳統調研是帶著目的去創造問題驗證答案，現在營銷人員已經可以轉變思路為：帶著目的去收集回答研究對策。網絡上關于一切你想知道的答案都已經提前擺在了那兒，而你所要做的是用正確的思路找到這些答案，進而用高效的方法找出答案背后帶給營銷的啟示。
成千上萬消費者的表達，使得數據“仿佛一夜之間從一個矜持單純的嬌羞少女變成了一名熱情奔放的嬌艷女郎，不再難以追求。找到數據不再是個難題，如何 分析數據才是最大的難題。因此，大數據時代需要的并不是數據，而是解讀數據的正確方法，通過這一方法找到數據之間的關聯，找到背后的消費者洞察，需要的是 大數據(Big Data)帶來的”大主意“(Big Idea)，而非大數據本身。
消費者表達數據的”無標度“(scale-free)和”非結構化“(unstructured)特征，要把消費者表達數據的價值體現出來，因此， 不能夠簡單的套用在抽樣數據前提下形成的分析思路和方法。要從市場研究的結構化數據分析思路轉變為數據挖掘的思路。方法上要從挖掘數據和數據之間的相關關 系出發，從鳥瞰的角度來了解消費者的整體行為特征。
分析非結構化的消費者表達數據，數據可視化工具的作用巨大。非結構化數據通過可視化工具處理之后，視覺效果通常都讓人非常震撼。但這并不是可視化的 設計之美，而是可視化工具生動的展示出了數據之美。可視化工具把消費者大數據代表的“小世界”縮微化，使這個“小世界”能夠作為一個整體展現在營銷人員的 面前，讓營銷人員從鳥瞰的角度，看到數據之間的自然分布狀態，看到關于某個話題消費者不同的想法，以及這些想法背后的相關關系。這個縮微的消費者表達世 界，可以讓營銷人員清晰看到整體消費者的狀態，正在出現的趨勢，彌補因為“盲人摸象”造成的認知局限。顯微鏡的出現發現了微生物世界充滿的生命力和活力， 互聯網則像鏡子一樣把消費者表達的數據投射出來，可視化的工具則把投射在互聯網上的消費者表達數據背后代表的影響消費者選擇的“影響力”形象的展現出來，幫助營銷人員更好的理解市場，理解消費者，發現潛在的市場機會點，同時更好的從營銷角度提出策略假設，輔之以其他方法驗證這些策略。
上圖所示的是對于餐飲產品消費者的表達意見關系圖(局部)。從圖中的節點可以明顯的看到不同的聚類。如果放大節點顯示出各節點代表的消費者意見，可 以清晰地看到不同類型的意見有明顯的關聯關系。這些聚類體現出了消費者對于特定話題的想法，意見，也折射出了背后的消費者的興趣和愛好。一定意義上，這些 聚類綜合體現了消費者的需求和心理特征，為營銷人員進行市場細分提供了基于消費者自然表達的充分線索和依據。
在我們的實踐中，通過收集消費者表達數據，并從營銷的角度對這些消費者數據進行分析和處理，在此基礎上通過可視化工具進行進一步的分析展示，通過這 些可視化工具展現的結果，進而從營銷的角度進行假設，帶著假設的問題回到消費者原始表達中，可以清晰的了解消費者的需求，興趣和愛好。這些基于消費者表 達，通過可視化工具的幫助形成的消費者研究成果，和企業經營者的市場運作經驗以及通過線下研究得到的發現高度吻合，同時還能夠發現傳統問卷研究難以發現的 機會點。更重要的是這些發現能夠從營銷角度具備落地的可操作性。
通過視覺可視化工具來分析消費者表達數據，揭示的不僅僅是數據之美，更是發現數據背后的消費者洞察，是驅動生意的那一對隱形的翅膀!
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本文標題：不要忽視數據可視化的實用價值
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