消费者洞察

通过对比目标用户或本品人群画像与竞品及行业人群画像及口碑的差异，为市场拓展和产品改进提供数据支撑和策略建议

营销策略洞察

整合人群定向、热门内容筛选、视频创意拆解、营销元素分析等多维度，生成完整的营销策略建议

市场趋势洞察

结合宏观研究和多维度数据分析，从市场规模、细分品类需求、竞争格局等方面，提供目标市场选择和切入策略建议

新品概念洞察
（待上线）

基于宏观需求趋势和卖点分析，筛选高潜力卖点并进行组合，提出新品概念，同时分析目标人群匹配度，辅助新品策划

位置洞察
（待上线）

综合分析目标区域点位的人群画像、客流量和业态竞争情况，结合店铺类型特点，给出科学的选址建议

数据

公域用户画像

独家公域人群画像数据，并能与内容、电商数据进行交叉分析

不支持

基于公开信息，仅能分析表象，无法进一步下钻，始终无法了解数据背后的消费者行为动机。融合人群画像数据后，能实现针对特定人群分析口碑差异，针对目标人群挖掘偏好素材，针对销量增长分析画像特征等等，从而找到根因。

社媒数据

DY数据+全平台社媒数据，数据覆盖率及质量可靠。其中DY覆盖全量视频数据、全量评论数据，并包含内部指标及分类字段，能有效判断内容质量、数据表现、商业化类型等信息。

仅部分社媒平台，数据通过爬取获得，导致数据覆盖不全、广告内容大量缺失、评论数据大量缺失等问题。同时，无法对低质内容、水军内容进行有效过滤。

· 针对用户口碑分析场景，核心需要分析全量的UGC内容及用户评论；而爬取数据覆盖率不足、无法区分PGC/UGC、评论数据大量缺失，因此数据结论与实际偏差较大。
· 针对营销卖点分析场景，核心需要分析各品牌优质的官方内容、达人内容、广告内容；而爬取数据无法区分内容是否优质、广告内容大量缺失，因此数据结论与实际偏差较大。
· 针对热门内容分析场景，核心需要基于目标用户偏好或垂直行业分类找到优质的内容；而爬取数据无法对内容进行细致地分类、无法区分内容是否优质，因此数据结论与实际偏差较大。

电商数据

覆盖DY电商数据+主流货架电商数据，准确率高，覆盖主流货架电商、兴趣电商

数据通过爬取获得，受到平台反爬机制限制，导致商品覆盖不全、数据不准确、更新不及时等问题

三方往往只有T和J的数据，且销售额、成交价为预测值，销量未剔除退货订单，导致数据结论与实际偏差较大。

地理位置数据

内部独家地理位置数据，依赖庞大的用户量及活跃率，实现精准的人群定位及流量分析。

外部采购数据，数据质量差，准确率低

达人数据

星图达人数据，除了达人标签，还包括达人粉丝画像、观众画像、内容风格、内容口碑等独家数据，精准定位合适的达人。

数据通过爬取社媒平台获得，仅包含简单的信息，无法深度分析。

搜索数据

搜索行为数据，可用于精准分析品牌、产品、卖点等热度。

不支持

汽车行业数据

DCD数据，数据质量高

数据来源不确定，数据质量参差不齐

DCD为行业权威数据，车型配置信息、销量等数据准确率高且更新及时。

行业研报

与头部研究咨询公司直接合作，报告权威性强、质量可靠

数据来源不确定，数据质量参差不齐

网络搜索

内部搜索插件，数据覆盖度高，包含独家的搜索内容，搜索结果质量可靠

三方搜索插件，数据覆盖度低，搜索结果质量参差不齐

三方搜索插件包含大量低质数据，难以分别可靠性，无法被专业研究所引用。

数据合规&稳定性

核心内部数据源于集团内部授权，合规性及稳定性有保障。

数据通过爬取获得，不合规，数据使用存在风险，且数据稳定性不足

技术

数据挖掘能力

基于内部多年实践，具备行业领先的结构化+结构化数据清洗+数据挖掘+知识构建能力，保障大规模数据处理的性能及准确率。同时，建设大模型Tools，给大模型提供灵活+深度探索数据的能力。

数据处理能力弱，难以处理复杂多源的数据，质量难以保障性能及质量。数据格式固化，难以让大模型洞察出有价值的信息。

大模型能力

优先使用豆包LLM、VLM、Seedance等最新最强的模型组合，且具备高稳定性及高并发

使用公开可售的大模型组合，模型能力可能有代差，模型性能不足

大模型应用能力

复用内部头部业务大模型相关应用经验，结合内部知识库、知识图谱等能力，充分发挥大模型潜力

大模型实践不足，底层基建较弱，难以实现深度的分析洞察

行业认知

结合多年 内部+外部 多源数据应用最佳实践，保障研究方法在各行业有效落地。内部：深度参与广告、电商、生服、财经、汽车、教育等业务，结合科学的实验评估，具备深度实践经验。外部：服务汽车、金融、消费、文旅、政务等大量头部客户。

仅针对部分行业有经验积累，且仅针对部分公开数据具备业务落地实践，且由于主要服务外部客户，业务参与程度较低，深度不足。