食用油
2021年发布 | 售价32,500 元 (含增值税)
报告标签：烹饪 | 调味料 | 调味品
报告参数：60+页 | 共 7 个文档 | 在线交互式数据手册 | 中文与英文
报告中我们探讨了以下议题:
• 食用油的市场发展与竞争格局
• 食用油的产品创新与营销活动
• 消费者对食用油的使用情况与行为
• 消费者购买食用油时的选择因素
• 消费者对小众油以及食用油功能性益处的兴趣
• 面向不同年龄群体的有效营销方法
55%每天或几乎每天做饭的被访者表示，他们使用至少4种食用油，表明消费者需要多样化的食用油种类。消费者很可能出于对各种口味及营养成分的需求而偏爱多样性，以满足胃口并保持身体健康。
新冠疫情提升了消费者的健康意识，改变消费者的购买行为。因此，消费者已减少了食用油的使用量，并寻求健康优质的产品。同时，消费者也更多在网上购买食用油。
食用油市场的最大威胁是缺乏多样化的产品创新。过去1年，食用油产品创新更集中在包装上，而非原料及其功能上。鉴于消费者对功能性益处及有益健康的选项深感兴趣，品牌应该更多投资在产品创新，以满足相应的需求。
市场的增长机会包括推出含多样化食用油种类的礼品组合，以及为不同的年龄群体量身定制产品和营销方法。具体而言，在针对50-59岁消费者进行营销时，建议品牌更多专注于品牌形象，而非功能性益处。至于25-49岁的消费者，品牌应该推出具有各种功能的食用油，如健脑、保护视力及缓解疲劳等，以满足个人和家庭需求。
“得益于食用油价格上涨，在后疫情时代，食用油销售额继续保持增长势头。然而，由于消费者外出就餐的机会增加，食用油的使用量随之下跌，因此预计长期的增长将放缓。为了维持销售额增长，品牌应该为不同年龄的群体量身定制产品和营销方法，并推出食用油礼品组合，以满足消费者对多样化油种的需求。”
殷如君
高级研究分析师
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英敏特如何运用深度分析？
决策树分析 (CHAID analysis)
CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection) 决策树分析是用来发现目标人群的一种分析方法。通过分析样本中哪类细分人群更有可能具备某种特定的性质，从而找出关键目标人群。依据被访者对于某个特定参数的回答结果，这种分析方法将样本一层一层细化为具有相似特性的细分群体，从而帮助我们发现哪些不同的组合将为目标参数提供最大的选中率。
关键动因分析 (Key Driver Analysis)
在分析每个因素对于KPI（如满意度、转换品牌的可能性、推荐某个品牌的可能性）的重要程度时，关键动因分析是个非常有用的工具。通过使用相关分析 或回归分析，我们能了解哪些因子/特性和某个KPI的良好表现是存在最强相关性或连接度的。借此，我们可以发现对于某个品类，哪些因子/特性更为至关重要，从而保证有限的资源可以被有效利用在最主要的市场动因上。
TURF分析 (TURF Analysis)
TURF分析（累积无重复到达率和频次分析）可以找出能吸引最大数量不重复消费者的产品特性、属性或信息的组合。当我们想要覆盖尽可能多的受众，但是产品特性或属性的数量却有限的时候，就可以使用TURF分析。通过分析一个或更多喜欢的产品特性或属性，累积无重复到达率，从而在产品线中找到能最大化渗透的消费者数量。
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