品牌调研是运用科学的方法，有目的、有计划地收集、整理和分析有关供求和资源的各种情报、信息和资料，把握供求现状和发展趋势，为营销策略制定和企业决策提供正确依据的信息管理活动。

品牌调研需要用数据说话，选择一款好用的调研工具可以帮您高效完成kpi。下面我将以一个服装品牌为例，与大家一起探讨品牌调研需要那些数据呢？当然这个平台除了有服装品牌外，还可以调研餐饮、电器、文具百货等其他1600多个品牌。

下图是东莞市以纯集团有限公司旗下的一个时尚休闲服装品牌。这个品牌紧贴时尚，短短几年时间迅速成为国内外时尚休闲服饰知名品牌之一。下面是在大数据调研平台上获得的一些品牌概况。

这个品牌诞生源于年轻一族追求个性真实，追求时尚的心境，体现了品牌当时的市场定位。英文则是YI（以纯的"以"的拼音）和FASHION（时尚）的有机组合，发音近似粤语，整体的形状还体现了品牌紧贴网络时尚的特色。

品牌概况

公司成立于1997年，集设计、采购、生产、营销及服务一体，为顾客呈奉物超所值的优质时尚服饰。时至今日，以纯在中国及世界各地拥有超过5000家专卖店，其中我国门店总数就有2830家，人均消费300元。

品牌在全国范围分布情况图

该品牌在全国的34个省份中覆盖了31个，678个城市中覆盖了338个，覆盖范围很广。其中，门店数量最多的省份是广东省，全省范围内共有522家门店。四川省311家，湖南省256家。

全国门店数量排行

广东省门店总数最多，观察广东省门店分布图可知：排名前三的广州市、东莞市、佛山市门店数量分别为85、78和69。

广东省门店分布图

通过大数据系统分析，获取到这个品牌的门店在各省份、各线城市中的分布占比情况如图所示。

从省份上看，这家品牌在广东省、四川省、湖南省的门店数量占比较大；

从城市上看，重庆市、成都市、东莞市占比较大；

从各线城市上看，三线、新一线城市数量占比较大，四线城市门店数量次之。

通过分析可以获取全国各个城市门店周边的客群画像。

看图可知，这家门店在全国范围内，店铺周边的人群女性人数占比较多。

学历：高中及以下的人群共占比63.1%。

人群年龄：以年轻人为主，25--34岁的占比较大。

消费场景：偏向于零售和餐饮。

收入水平：4k--8k占比43.82%，8k以上的人群占比超过30%。

具体门店开店策略示例：

以广东----广州一家门店为例，进行门店商圈洞察分析，获取到以这家门店为中心，周边3公里范围内的城市数据包括人群画像、配套设施和周边业态具体情况。

门店商圈洞察

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人口概况

下图为这家门店周边三公里范围内的常驻人口热力分布图。

常驻人口热力分布图

看图可知，此门店周边三公里范围内人口规模有1490.23万人，常驻人口有194.68万人，居住人口有120.98万人，工作人口有62.96万人，到访客流有1295.55万人。人口规模大、密度大，到访客流多。

周边人口概况

通过大数据观察周边人群画像可知：25--34岁年轻人和女性占比大，高中以上学历人数占比54.56%，收入水平较高，人群消费偏好大多是零售和餐饮，与上述全国门店范围的画像类似。

人口画像

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配套设施

这家门店处在商业区内，周边住宅区多，总楼宇数为1741；其次，总户数为153190，年轻住户多，固定消费人群多，需求自然水涨船高。

配套设施对比图

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周边业态

周边业态丰富可以让顾客有更多的选择，能够吸引很多消费者，丰富的业态可以方便推出各种促销活动，为门店带来更多的活动空间。

像这里，周边有8294家餐饮服务企业，8343家零售服务企业，业态丰富完整.

周边业态

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周边竞争

我们可以通过直接搜索，了解具体的周边竞争情况，复制店铺名称再进行商圈洞察，利用信用卡模型分析，看下周边竞品成功店铺的位置数据，找到目标企业的人群画像等数据，了解的竞品特点，看下您想要开店的位置的数据指标是否和那个区域比较贴近。

下图所示这家门店周边竞争情况：

周边竞争

总结

综上所述，我们可以巧妙地利用大数据分析，揭示品牌的客群画像、行为模式、兴趣偏好、消费习惯等信息，从而帮助企业建立更准确、更全面地定位品牌客群画像，帮助决策者在制定决策时更好地了解品牌所在的区域内情况，做出更明智的决策。