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樂思輿情監測:熱點流量時代品牌監測重新挖掘消費者需求潛能

發布時間:2020-01-30 21:14:50 已有: 人閱讀

  原標題:樂思輿情監測:熱點流量時代,品牌監測重新挖掘消費者需求潛能,樂思輿情監測:在熱點流量時代逆流而上,品牌監測如何重新挖掘消費者需求潛能? 熱點流量時代:小紅書顯露頹勢 在最不缺熱點和新興事物的當下,用戶注意力隨時會被新產品填滿。小紅書看到了變化,也在謀求改變。在...

  【原標題】樂思輿情監測:熱點流量時代,品牌監測重新挖掘消費者需求潛能—來源:未知—編輯:張菲

  在最不缺熱點和新興事物的當下,用戶注意力隨時會被新產品填滿。小紅書看到了變化,也在謀求改變。在移動互聯網紅利消失的大背景下,小紅書的成長速度著實過于耀眼,一年前,小紅書創始人瞿芳在接受采訪時不無自豪地表示:“我們就像個金礦,很多人想來挖。”話音落地一個月后,小紅書便宣布同時獲得了阿里巴巴和騰訊的投資,公司整體估值已達30億美元。但是今年的下架已經成為小紅書的高速增長按下停止鍵,更重要的是,下架風波折射出了小紅書在戰略發展和商業模式上進退兩難的處境。

  早期小紅書以海淘好物分享為主,采取的是重內容輕達人的策略,力求去中心化,鼓勵普通用戶發言,因此長期以來并沒有打造出真正從小紅書成長起來的頭部KOL。在跨境電商道路受阻后,從2017年下半年開始小紅書全方位轉型嘗試將UGC和電商結合起來,形成PGC+UGC,并采用了明星運營策略,如延禧攻略的一波主演入駐,同時追上了短視頻流行的風口。明星效應為小紅書帶來了一大波流量,也形成了一定的中心化氛圍。同時,面向新的網絡環境與流量時代的消費者需求,小紅書將重點的“海淘”轉為“海淘+國貨”,并開始開放第三方品牌店入駐。在拓寬范圍的同時,小紅書的競爭對手也變成了實力強大的電商平臺。然而火爆的流量不僅為小紅書帶來了收益,也遭受了當今互聯網最讓人頭疼的難題之一水。小紅書的分享內容與商業化內容的界限逐漸模糊,內容、流量代刷已經形成了完整穩定的底下產業鏈,小紅書的審核機制跟不上流量時代的需求,種草拔草一體化失敗,導致了今年的下架事件,從此顯露頹勢。當今,小紅書的定位已經模糊。分不清種草和廣告成為了用戶的阻礙。廣告多了,用戶要付出比較大的鑒別成本,種草也就失去了公信力。反過來說,不打廣告,不但平臺沒法變現,KOL也沒法變現。從UGC變成了PGC,但當PGC和平臺都開始想變現了,小紅書平臺也就變味了。

  在當前中國處于消費升級的大趨勢下,90后、00后消費群體的消費能力顯得更為突出,而網絡消費的新需求隨著時代到達了技術革新變化點而顯得較為飽和。對于消費品領域的商家而言,如同小紅書,開拓新市場前景的戰略布局已經呈現疲軟趨勢。隨著各大網絡社交平臺的紅熱化,流量時代的紅利已經見底。難以通過流量持續挖掘新客戶時,重新回歸到對老客戶價值的深挖上來,就是當今流行的新概念“私域流量”。這個時代私域流量已經不再局限于市場-研發環節,而是貫穿市場-研發-營銷-銷售-售后的每個環節。實質上,私域流量模式是一種構建出了“強關系鏈”與“弱關系鏈”差別的模式,而私域流量本身就是一種具有強關系鏈的客戶群。在消費信息逐漸趨向對稱的今天,品牌搶占消費者心智實質上降低了消費者的決策難度,品牌想要深入消費者的成本也越來越高。簡而言之,利用深度參與了產品測試的“忠實老用戶”積累起來的宣傳能量,就是私域流量。

  因此,許多企業在營銷模式進入網紅經濟階段前就已經開始為私域流量投入資源進行部署,以應對流量紅利逐漸流失趨勢。而對老客戶的宣傳與部署,也需要對消費者進行深入洞察,已確保私域流量的轉化率能達到最大化。那么,企業應當如何判斷自己的產品適不適合進行私域流量部署,又如何進行客戶的定位和資源的投放呢?

  要想確定企業產品是否符合部署私域流量的條件,首先必要的是對消費者具有全面、深度、充實的洞察。只有掌握了全面的消費者大數據,并深刻了解目標客戶群體當前所處的個性化環境,才有進行市場決策的充足判斷依據。當今流行的“場景化營銷”模式,以及網絡各類電商平臺推崇的“打動人心”的漫畫式營銷,就是通過深入的消費者洞察在營銷層面合理平衡了企業效率與消費企業的一種宣傳模式。場景化營銷,對企業洞察目標消費者群體的深度有極高的要求。這層深度不僅僅體現在對消費者大數據(收入、年齡層、性別、偏好等)的掌控。他們不僅收集消費者的收入等表面數據,也通過對開源情報平臺的消費者數據進行深刻的文本挖掘,在以此為基礎的情況下確定了某個領域的產品是否擁有適用某類營銷方式侵占的可能,將潛藏于互聯網與企業內部的海量文本數據引入了產品市場決策經營視野,并成功對粉絲經濟的輻射效應進行了探索,一定程度上預測了尚未被激發的潛在消費者的消費偏好,并精準地選擇了產品宣傳的投放方式,也能夠及時了解什么領域的客戶群適合成為私域流量儲備池。

  樂思網絡輿情監測系統和品牌監測服務,結合文本分析、詞性分析、實體識別提取、依存文法分析、文本分類以及人工智能詞語聯想技術,通過16年采集經驗的大量數據訓練,形成了一套能夠對網絡非結構化數據精準解構的分析鏈條。例如,樂思軟件能夠通過抖音聚合分析監測技術,準確全面識別出當前抖音平臺的視頻種類、熱度排行以及關聯用戶的情況,掌握抖音突發爆火視頻的輿情輻射范圍,將視頻標題、簡介、評論中蘊含的信息進行結構化處理,深入分析出當今抖音客戶群體所關注的民生話題范圍,以此為企業提供私域流量部署的精準客戶數據以及相關案例。

  深度的文本挖掘技術來源于樂思網絡輿情監測系統采用了大量的數據訓練,其深度的自然語言處理模型決定了輿情數據的深度和準度,并協助輿情分析系統準確為客戶找出有價值的輿情數據。而樂思網絡輿情監測系統24小時不間斷服務的高度更新頻率能夠全面支持NLP技術核心的穩定運轉,內置的文章搜索引擎基于擁有上千靈活特性以及代碼模式架構的樂思網絡信息采集系統。只要客戶指定合理關鍵詞篩選,便能夠對全網99.8%的頁面進行檢索。

  同時,樂思網絡輿情監測系統依靠人工智能聚類算法技術,自動將海量信息按客戶關鍵詞設置進行分類,并自動預判輿情種類,幫助企業解決消費者數據分類籠統的問題,并對監測信息評分,讓價值高的信息優先呈現。系統還能夠自動識別負面信息以及用戶設置的推送信息,準確讀取相關內容的轉發數、回復數、相似度較高的其他相關信息等等,甚至還配備了基于大數據智能化的主題分析、媒體分析、情感分析、地域分析、新聞傳播分析、微博傳播分析、源頭分析以及轉發者人物畫像的塑造等等功能,自動生成簡潔具有價值的輿情報告。而且,樂思網絡輿情監測系統提供數據接口,可供多客戶獨立使用,各客戶可根據自身定制需求對界面進行個性化編輯。

  樂思軟件已經與囊括金融、快消、餐飲、服務、券商保險等各行業的多家企業達成深度合作,運用樂思網絡情報中心系統,確立了高效的大數據情報分析及文本挖掘的方案,為企業了解市場情況、確立市場決策提供了全面詳盡的網絡情報與統計分析,尤其是為保持企業效率與消費體驗的平衡要求的具體開源情報提供了充足的支持。樂思網絡情報中心系統與輿情監測系統,基于融合數千種特性的高度可定制化采集系統,打造人工智能文本挖掘算法為企業提供實時情報監測分析服務,助力企業全面洞察消費者行為,找準自己的私域流量儲備定位。

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