互聯網健康科技公司市場分析實習生報告一、摘要

2023年6月5日至8月23日，我在一家互聯網健康科技公司擔任市場分析實習生，負責區(qū)域用戶行為數據整理與競品動態(tài)監(jiān)測。通過構建用戶畫像分析模型，識別出核心用戶群體的3大消費特征，完成12份競品SWOT分析報告，其中5份被市場部門采納用于優(yōu)化產品策略。運用Excel與Python進行數據清洗和可視化，將原始數據準確率提升至98%，日均處理用戶反饋樣本量達200組?？偨Y出“三維度對比分析法”，涵蓋市場規(guī)模、滲透率與用戶留存率，該方法論已應用于后續(xù)3次行業(yè)報告撰寫中。

二、實習內容及過程

1.實習目的

我主要是想看看自己學的那些市場分析理論知識在真實工作里能怎么用，能不能幫上什么忙。想了解互聯網健康這行到底是怎么回事，用戶行為數據是怎么收集和分析的，最后能做出點啥有價值的報告。

2.實習單位簡介

我去的這家公司，主要是做在線問診和健康管理工具的，用戶挺多的，數據量也大，每天用戶反饋和健康行為數據不少。他們市場部門挺重視數據分析這塊，專門有個小組做競品和用戶研究。

3.實習內容與過程

剛開始是熟悉公司用的一些工具，主要是Excel做基礎數據整理，還有Python寫小腳本處理用戶反饋樣本。6月10號開始接觸核心工作，跟著師傅做區(qū)域用戶畫像分析。他們那個區(qū)域用戶特別分散，我花了兩天時間整理了上季度所有用戶行為數據，包括瀏覽時長、復購頻率、常用功能模塊這些。發(fā)現核心用戶群體其實就三類，一是上班族，二是慢性病管理需求用戶，三是健身愛好者。我又細化了他們的3大消費特征，比如上班族集中在晚上8點后用健康咨詢，慢性病用戶每周固定三次記錄血糖數據。這個過程讓我明白用戶分層多重要，不然分析出來全是對，其實沒抓住重點。

7月15號開始做競品分析，主要是5家同類產品，每天用戶量、功能差異、付費模式都記下來。有個挑戰(zhàn)是他們的數據源不太一樣，有的公開，有的要內部拿。我就自己設計了個三維度對比表，從市場規(guī)模、用戶滲透率和留存策略上分析，最后做了12份報告。不過剛開始有點手忙腳亂，數據對不上，后來發(fā)現用Python的Pandas庫處理能快不少，準確率也高。

4.實習成果與收獲

最明顯的成果就是那套用戶畫像模型，幫市場部門找到3個精準用戶群，后來他們調整運營策略后，上班族用戶轉化率確實提升了12%。我還總結了個“三維度對比分析法”，現在他們寫行業(yè)報告都拿我那套表當模板。個人上，我現在看數據能直接發(fā)現點問題，比如留存率下降可能和某個功能迭代有關，不用再一個指標一個指標看。最大的收獲是知道怎么把理論落地，比如做競品分析時，不能光看表面功能，還得挖用戶為啥選你而不選他，這點挺重要的。

5.問題與建議

實習里遇到的最大問題是部門培訓機制不太完善，剛開始幾天就讓我直接上手做活兒，但沒給完整的產品線和行業(yè)背景介紹。我花了不少時間在別處查資料補課。另外，崗位匹配度上，我感覺自己理論比實踐強，寫報告時還差點行業(yè)術語，有時候表達不太專業(yè)。建議公司可以搞個新人引導計劃，比如一周給個產品手冊看，或者配個導師帶幾天。我還覺得，如果初期能安排個和產品經理聊半小時，了解核心功能邏輯，后面做分析會省事不少。

三、總結與體會

1.實習價值閉環(huán)

這8周實習，感覺就像把課堂上學到的市場分析方法論，真槍實彈地用了一遍。從6月5號接手第一個用戶畫像分析任務開始，到8月23號提交最后一份競品動態(tài)報告結束，中間做的12份分析報告，每一份都讓我對“用戶需求洞察”有了更具體的認識。比如7月8號那次分析，發(fā)現上班族用戶對睡眠監(jiān)測功能的數據解讀需求特別大，我就直接在報告中提了優(yōu)化建議，后來看到產品更新日志里真有相關功能迭代，那一刻覺得挺有價值的。這種從數據到產品落地的閉環(huán)，比單純做報告感覺更完整。

2.職業(yè)規(guī)劃聯結

這次經歷讓我更清楚自己想干嘛了。實習前我還在猶豫是做市場研究還是產品運營，現在明確想往數據分析方向發(fā)展。特別是看到市場部門怎么用用戶留存率、滲透率這些指標做決策時，覺得挺有意思的。我記著8月10號寫的那份競品分析，因為用了“三維度對比分析法”，師傅特意找我談話，說以后可以考慮往數據分析師方向發(fā)展。這讓我覺得，大學里學的那些統計模型和Python技能，真不是白學的。現在考慮要考個數據分析相關的證書，比如CPD，把實習里用的工具再系統學一遍。

3.行業(yè)趨勢展望

互聯網健康這行，我感覺數據驅動特別明顯。實習里接觸到的用戶行為數據，比如6月15號那批慢性病用戶的用藥習慣分析，讓我看到個性化健康服務有多重要。現在看行業(yè)新聞，發(fā)現AI輔助診斷、可穿戴設備數據整合這些方向挺火的，公司內部也在搞用戶健康檔案智能化。我注意到8月20號提交的那份行業(yè)報告，提到的數據合規(guī)性要求越來越嚴，這讓我意識到做分析不能光看數據本身，還得懂相關法規(guī)。未來要是真做這個行業(yè)，得把《個人信息保護法》這些法律條文也吃透。

4.心態(tài)轉變與未來行動

實習最大的變化是心態(tài)。以前做項目總覺得“差不多就行”，現在明白職場里每個數字、每個結論都得實打實有依據。7月25號做競品分析時，因為數據對不上反復核對3次，雖然有點煩，但最后報告準確率很高，感覺責任感和抗壓能力都漲了。接下來打算把實習里寫的用戶畫像模型再優(yōu)化下，用機器學習試試看能不能自動識別新用戶群體。還有那個“三維度對比分析法”，想找個開源項目練練手，爭取把論文和實習經歷結合，看看能不能寫篇關于用戶分層分析的論文。

四、致謝

1.

感謝實習期間給予指導的導師，在用戶畫像分析模型構建上給了我不少啟發(fā)。

2.

感謝市場部門的各位同事，尤其是7月份負責競品監(jiān)