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案例名稱：消費者品類調研實現新路徑
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案例類別：產品優化方向
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申報單位：上海盛評檢測技術有限公司
此項目基于企業想在市場在售同類型面膜品類中尋找代表產品進行消費者調研，通過感官測試在市場樣品中分析典型性膚感并尋找每一類膚感的代表產品，為大規模的消費者調研提供數據支持。
本項目歷時約3個月。其中，2023年2月底啟動項目，感官測試樣品數量近20款，安排感官測試10場，消費者調研周期約半個月，于2023年5月底項目結束。
案例成效：
（1）通過感官QDA測試，結合主成分分析與聚類分析，定位該類面膜的主要感官屬性，總結3類面膜的膚感特征，選出每一類的代表品；
（2）結合感官測試數據支持，選出3款代表產品進行消費者調研，分析不同測試品偏好的人群畫像，為后續產品改進升級、產品宣稱定位等提供有力支持。
面膜市場競爭激烈，品牌宣傳更是花樣繁多，消費者調研方法不僅能準確把握消費者對面膜的喜好，更能挖掘消費者的人群畫像。但是市場上同類面膜品牌眾多，若將每一款競品進行消費者調研，不但會投入巨大的時間、金錢和人力成本，而且最后分析的數據也是海量。
即使完成這樣巨大體量的測試，在化妝品快速更新迭代的市場，先前耗費大量的時間和人力得到的測試結果會有所偏差。我們需要花費盡可能短的時間來快速把握消費者的偏好，這就需要在大規模消費者調研前精簡測試品數量，選取具有代表性的測試產品，分析消費者對代表性測試產品的偏好等，進行人群畫像等深入的數據挖掘，其中運用感官分析的方法，不僅可以在短時間內定位每款測試品的膚感，而且為后續消費者調研精簡測試產品提供有力的數據支持。
2.準備感官評價問卷：確定面膜評價屬性及評價階段，見圖1
圖1 面膜感官評價問卷（部分）
3.針對面膜評價屬性對評價員進行培訓（標準品）及考核。
4.組織評價員進行感官評價：為確保評分準確，給予皮膚充分的休息時間，每天評價面膜款數控制在2款以內，兩款面膜的評價間隔時間控制在30min以上。
5.數據處理：針對單品進行數據整理及核對，針對異常值、平均值、標準偏差進行數據計算并整合，為后續深入數據挖掘作準備。
6.數據挖掘：將單品數據統一格式后進行主成分分析（PCA），刪去非主要感官屬性，構建最佳模型；將PCA數據進行凝結層次聚類分（AHC），分為3類，分析每一類測試品的綜合膚感及代表產品，見圖2
圖2 主成分分析（PCA）圖
7.總結分析：結合主成分分析和凝結層次聚類分析，分析確定最終進行后續消費者調研的3款代表產品
表1 代表產品及膚感總結表
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聚類分析結果
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測試品編號
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產品特征
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第1類
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726
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膜布敷面特征較佳，膜布不易變形；
精華液殘留感較低，水感特征較弱；
皮膚感受較佳。
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第2類
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234
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膜布敷面特征不明顯，膜布裁剪合適；
精華液殘留感較高，水感特征較強；
皮膚感受較差。
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第3類
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290
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膜布敷面特征較佳，膜布裁剪合適；
精華液殘留感較低，水感特征較強；
皮膚感受適中。
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1.招募：結合目標消費群體，針對性招募200名左右的消費者，在不同年齡段、膚質上做到人群比例相當，同時針對后續的人群畫像，在護膚習慣、購買習慣、影響購買因素等方面的背景信息進行數據采集
2.測試：將測試品使用順序進行隨機，消除使用順序對評分帶來的影響，除測試品的膚感、喜好度等方面的數據收集，并探究面膜的膜布、精華液的消費者理想強度
3.數據分析：通過喜好數據對消費者進行人群分類，針對每一類消費者進行人群畫像、面膜理想膚感地圖的繪制，見圖3和圖4
圖3 膜布屬性理想強度地圖（CATA法）
圖4 膜布屬性理想強度地圖（蛛網圖）
通過感官分析方法，探究同類市場樣品中的代表性膚感，并從20款市售樣品中選出3款代表性樣品，為后續消費者調研的選品提供有力的數據支持，且大大節省了前期選品的時間、人力和金錢上的投入。通過選出代表性膚感以及與之相應的樣品，在后續的大規模消費者調研中，結合消費者偏好打分，分析不同膚感偏好的人群畫像，總結年齡分布、購買因素分布等，為后續新品開發以及對應人群賣點宣傳提供有力支撐；結合消費者理想膚感強度打分，分析不同人群的理想膚感強度和現有測試品與消費者理想強度的差距，為后續產品改進、升級、開發提供思路和方向。
注：由于數據保密性，本案例中數據均經過重新整合。
