数据分析与建模

从数据中构建洞察逻辑，引导科学决策

我们不仅提供高质量的数据采集服务，更注重通过数据分析与建模将信息转化为决策支持的“智能引擎”。基于对市场研究、消费者行为和品牌管理的深刻理解，我们开发并应用多种统计模型与算法框架，实现从“描述性分析”到“预测性建模”乃至“因果推断”的全流程闭环。

我们支持包括但不限于以下模型能力：

人群研究：

聚类与分群分析（K-Means、Latent Class、层次聚类等）：识别消费者类型与需求差异；

关联与因果分析（Path Analysis、Regression、SEM、因果图模型等）：揭示行为背后的驱动机制；

市场细分与人群画像建模：结合行为数据与标签系统，刻画典型消费场景与细分人群；

品牌：

品牌资产与传播归因模型（Brand Funnel Conversion、Message Impact Modeling 等）：衡量品牌触点的有效性；

品牌感知与定位MDS 多维尺度分析（Multidimensional Scaling）：还原消费者心智中品牌之间的感知空间距离；量化消费者心中品牌形象的构成元素与强度；

媒体组合的最优化TURF模型（Total Unduplicated Reach and Frequency）用于寻找最优媒体组合，在预算或SKU受限的情况下，最大化用户覆盖率。广泛用于媒介组合测试；可输出最小组合覆盖率图、增量覆盖对比图等结果，辅助团队精简产品线、聚焦核心选择。

产品开发：

产品原型测试分析（Prototype Evaluation）适用于早期产品开发阶段的偏好测试与调优。

Gabor-Granger模型、Van Westendorp模型：测算最优定价区间；

BPTO/CBC模拟产品场景（BPTO/CBC）：结合市场份额/偏好结构，模拟多产品组合下的消费者响应

高效建模工具支持：

我们依托我们的工具平台和算法工程师，还可以帮助客户实现：

数据清洗/结构转化/参数选择的标准化操作

模型结果的图形化输出（热力图、品牌坐标图、漏斗图、价格响应曲线等）

与定性数据打通，如将AI文本标签与MDS图谱结合展示