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STEP ONE
从“渠道驱动”到“数据驱动”：
消费逻辑的转变
早期消费逻辑是“渠道为王”，谁掌握线下商超、广告位、渠道资源，谁就掌控流量。但随着智能手机普及，移动App成为新的“主战场”。
据中国互联网络信息中心（CNNIC）第56次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，“十四五”期间，我国互联网建设取得显著成就。新型信息基础设施加速布局，互联网基础资源持续丰富，为互联网普及和数字经济发展提供了坚实支撑。截至2025年6月，我国网民规模达11.23亿人，互联网普及率达79.7%，越来越多的群体共享数字发展成果。新兴市场蓬勃发展，人工智能技术应用加速落地，全球影响力不断提升，科技创新引领经济社会高质量发展。
2020-2024网民规模和互联网普及率
（来源：CNNIC第55次《中国互联网络发展状况统计报告》）
人均App使用时长超过5小时/日。人货场的重构从线下延伸到线上，数据成为“新渠道”。
例如：手机网民较常使用的五类APP中，即时通信类APP在9点至19点间用户使用时段分布较为均匀，占比均在5%以上；网络视频类APP的使用高峰出现在午间12点，占比达6.2%，晚间17点至20点会再度出现一个小高峰，符合大部分网民闲暇娱乐时间规律；网络购物类、网络支付类APP的用户使用时段分布趋势较为接近，7点到22点间使用时长合计占比超过80%；网上外卖类APP使用时段分布峰值明显，与网民用餐时间关联度很高，分别在11-12点、17-18点出现使用峰值。
五类应用使用时段分布
（来源：CNNIC第55次《中国互联网络发展状况统计报告》）
移动互联网的核心贡献之一，是实现了可量化的用户行为沉淀：
用户偏好：点击、浏览、点赞、收藏、停留时长等；
消费意图：搜索关键词、加购、浏览路径；
生命周期：首次使用、活跃周期、复购节奏；
企业开始建立标签体系，借助用户画像实现千人千面的推荐与营销。传统“投放-看运气”的广告模式，演变为“算法+标签”的精细运营。
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STEP TWO
数据驱动的三次消费变革
场景化消费的崛起
从“搜索驱动”转向“场景驱动”，用户不再主动找货，而是通过算法推荐、内容种草、兴趣触达完成消费决策。
内容电商：小红书、抖音成为“人群运营平台”，将用户兴趣与商品连接起来
到店消费：美团、饿了么基于位置数据实现实时推荐与配送
数据在背后完成了“消费场景的自动匹配”，而不是传统的“货架逻辑”。
私域经营与用户资产化
企业开始重视“可控数据”的运营，建立私域流量池（如小程序、企业微信、APP会员体系），沉淀用户标签、消费偏好、兴趣等信息，形成自己的“数据资产”。
通过A/B测试、生命周期管理、推荐模型优化，提升转化与复购率。TalkingData作为数据服务的第三方平台，也为品牌提供跨平台用户识别与标签管理能力，补足数据来源和运营效率。
智能推荐与个性化定价
基于用户全路径行为，企业可预测用户未来动作，进行推荐排序、价格个性化、营销自动化。
例如，电商平台通过协同过滤与深度学习算法，为不同用户推送不同首页、不同折扣组合，最大化购买意愿与客单价。
数据，正成为影响商品“如何被卖”的核心变量。
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STEP THREE
AI时代，数据驱动消费的下一站
随着AIGC和大模型的普及，消费行为也进一步“智能化”：
智能客服：AI+数据驱动的对话式导购正在取代传统客服
虚拟人投放：基于用户人群偏好的AI虚拟人形象，用数据驱动形象设计与内容匹配
自动生成内容（AGC）：结合商品属性与人群画像，AI可一键生成个性化种草文案、商品视频
根据CNNIC发布的数据，2024年我国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率。生成式人工智能产品实现了从技术到应用的全方位进步，产品数量迅猛增长，应用场景持续扩大。截至2025年6月，用户利用生成式人工智能产品回答问题的比例最高，达80.9%。
人工智能产品与办公协同、教育普惠、工业设计、内容创作等场景深度融合，构建了覆盖多个领域的智能应用生态。AIGC成为营销的重要引擎之一。
数据的价值，不再只是“记录”，而是全面参与“创作”和“决策”。
回望过去十年，移动互联网为数据创造了规模与场景，也推动了中国消费从人口红利走向数据红利。企业的增长曲线，不再靠广告预算堆砌，而是靠“理解用户”驱动。
面向未来，谁能构建完整的数据采集—分析—洞察—应用闭环，谁就能真正读懂消费者，实现持续增长。
在AI与数据融合的新范式中，TalkingData将继续深耕数据智能与数据流通，用高质量数据服务，驱动消费未来。
END
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