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😊 感官与情绪研究经理
深入探索消费者在护肤过程中的感官体验和情绪变化。通过专业感官Panel评价和情绪追踪研究，为产品配方优化和品牌情感连接提供科学依据，提升消费者整体使用体验。
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😊查看感官情绪旅程洞察
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洞察来源：消费者感官情绪旅程分析
以下研究设计基于消费者感官体验与情绪变化的深度洞察
👃 消费者感官反馈洞察
基于消费者评论的感官词汇分析，构建产品感官属性地图
感官提及率
32%
涉及质地/肤感描述
正面感官词
清爽
TOP1 正面属性
负面感官词
搓泥
TOP1 痛点词
情感正向率
72%
整体情感倾向
气味关注
15%
提及气味相关
🎨 感官属性矩阵
🖐️ 质地触感
✓ 轻薄
✓ 丝滑
✓ 水润
✗ 厚重
✗ 粘稠
✗ 颗粒感
💧 吸收体验
✓ 快速吸收
✓ 不油腻
✓ 清爽
✗ 搓泥
✗ 浮于表面
✨ 使用后感
✓ 保湿
✓ 滋润
✓ 柔嫩
✗ 粘腻
✗ 有膜感
✗ 紧绷
🌸 气味香调
✓ 清香
✓ 自然
○ 无味
✗ 刺鼻
✗ 铁锈味
📋 感官评价Panel研究设计
建立标准化感官评价体系，为配方优化提供专业数据支持
👥 Panel组建方案
专业Panel
10-12名经培训评价员
通过感官敏感度测试
通过感官敏感度测试
消费者Panel
50名目标消费者
按人群细分分层抽样
按人群细分分层抽样
培训体系
感官词汇校准
评分一致性训练
评分一致性训练
定期复核
季度能力评估
持续校准优化
持续校准优化
📊 评价量表体系
📏 强度量表（专业Panel）
- 0-15分线性标度
- 参考标准品锚定
- 时间强度(TI)曲线记录
- 属性剖面描述
清爽度
🎯 JAR量表（消费者）
- Just About Right 5点量表
- 太少-刚好-太多
- 识别属性优化方向
- 罚分分析定位问题
❤️ 享乐量表
- 9点喜好度量表
- 总体喜好评分
- 购买意愿预测
- 推荐意愿评估
✅ CATA法
- Check-All-That-Apply
- 快速属性勾选
- 大样本消费者友好
- 对应分析定位
🕸️ QDA感官属性剖面图
专业Panel (n=12) 对CE精华的定量描述分析结果，与竞品及行业基准对比
统计说明：
Panel规模: n=12人
复测一致性: ICC=0.89
评分标度: 0-15
✓ p<0.05 显著差异项已标注
😊 消费者情绪旅程研究
追踪消费者在护肤全过程中的情绪变化，识别关键情绪触发点
😰
阶段1: 问题发现
照镜子发现皱纹/痘印/暗沉，产生皮肤焦虑
🤔
阶段2: 搜索与决策
小红书种草、成分研究、品牌比较，期待与犹豫并存
📦
阶段3: 首次使用
开箱体验、质地第一印象、气味初感受
😐
阶段4: 坚持期
未见明显效果，信心动摇，耐心测试期
🎉
阶段5: 见效时刻
发现改善效果，惊喜满意，愿意分享推荐
📊 情绪变化曲线
📋 情绪研究方法论
🗣️ 定性研究
- 深度访谈 n=24（每细分人群4人）
- 情绪地图自绘
- 投射技术探索潜意识
- 情感拼贴板制作
📱 日记研究
- 7天使用情绪日记
- APP即时记录
- 时点情绪打卡
- 关键时刻触发
🧠 多模态生理指标
- 🧠 EEG脑电 - 64导联，情绪效价/唤醒度
- 👁️ 眼动追踪 - 1000Hz，注视/瞳孔
- 💓 ECG心电 - HRV心率变异性
- 😊 微表情AI - FACS编码，ms级分析
- 🖐️ GSR皮电 - 情绪唤醒强度
📊 定量验证
- 大样本情绪问卷 n=300
- VAD三维情绪模型
- 品牌人格量表
- 情感关联验证
🏠 沉浸式体验实验室
超越传统实验室限制，全要素还原消费者真实使用场景。所有环境参数由实验方案系统自动控制和联动。
🌡️
温湿度控制
18-32°C · 30-80%RH
精准±0.5°C
精准±0.5°C
💡
光线氛围
2700K-6500K色温
场景化调光
场景化调光
🎵
环境声音
静谧/自然/场景音
分区声场控制
分区声场控制
🌸
气味释放
可编程气味机
精准浓度控制
精准浓度控制
🏡
场景模拟
晨间/晚间护肤
浴室/卧室场景
浴室/卧室场景
实验方案驱动 · 环境自动联动 · 生理数据同步
所有环境控制参数与实验设计同步，确保研究结果在真实消费者使用场景特征下获得
📅 年度研究规划与KPI
12名
专业Panel规模
50名
消费者Panel
≥7.0
喜好度目标(9分)
≥75%
情感正向率目标
¥55万
年度预算