對待消費者,應該了解而非監測

November 26, 2017

 

 

目前社群媒體數據最多的應用,就是口碑監測,使用爬蟲技術抓取完整或重點的口碑,提供很多原始資料給使用者,讓使用者可按照自己的方式分析數據。

 

不過,講得好聽是使用者可自由意志搭配不同工具分析,實際上則使用者也痛苦於怎麼分析;分析這件事情,變成沒人愛做的苦差事。

 

通常的應用場景是這樣的:企劃人員收到許多的口碑內容,再怎麼分析都是前十大熱門話題、最熱關鍵詞,關鍵詞關聯度分析等等,此時,看到監測回來的資料就傻了;每次就只好輸入關鍵字後,祈禱自己能找到關鍵洞察,提案才有得用

 

造成以上現象的關鍵在兩件事情:

 

1. 事業成就感來源不同:

 

技術背景和行銷背景擁有成就感的方式差很多,技術人員的成就感來自能抓取最全的數據,發現新的技術來分析完整數據,越走越微觀;而行銷人員則是想呈現一個大觀點,而這個觀點能被肯定就夠,數百張絢麗的圖表都不如一張有洞察的圖表來得有用;因此,兩方就越走越遠,雙方都想彼此妥協,但交集點真的太少。

 

2. 視角差異大:

 

行銷人員所有的企劃都以人為本,追求了解消費者的動機,但口碑監測則以口碑為主題,追求呈現熱門或相關的話題;所以當從監測的視角看待社群媒體數據時,兩邊就困住了.不只是因為沒人做分析,而是兩邊挖掘數據的出發點根本不同,技術監測的目的在獲得數據,而行銷監測的目的則是找到洞察;糟了吧!

 

因此,Peekur團隊特別提高行銷人員在團隊中的比例,確保社群數據的產品能為使用者省去麻煩,而不是徒增使用者分析時間.挖掘的數據不以關鍵字為起點,而是以行銷人員最關心的目標族群為起點,只要一鍵輸入,系統透過數據挖掘和機器學習,就能為您呈現出目標族群的行為樣貌.

 

舉例而言,當服飾品牌要推出明星穿搭新品時,心中會思考究竟要搶奪競品粉絲團上,對類似服裝有興趣的人,還是對某個明星有興趣的人?廣告素材又要有什麼不同?對Peekur而言,你只需要提供貼文連結或粉絲團連結,我們就會提供你以下三大指標的數據參考:

 

1. 目標族群的臉譜分析

 

從臉譜可了解不同的潛在客戶,生活型態有何不同,他們的大頭貼究竟是美圖修修,親子照還是登山攻頂的照片,這某種程度也象徵他的生活重心。

 

2. 目標族群的興趣排行榜:

 

Peekur網羅Facebook眾多粉絲團的資料,搜集超過1300萬台灣臉書使用者的公開互動數據,剖析目標族群最常互動的粉絲團類別,從不分類的排行榜,可看出主流媒體和名人的差異;從分類排行榜則可看到同質競爭或異業合作的可能性。

 

3. 貼文歸納和分析:

 

可看出不同族群日常互動的貼文類別,曾針對百貨公司進行研究,發現小S在百貨族群中頗受歡迎,但深入看互動貼文排行,則發現不同百貨公司的活躍粉絲喜歡的小S內容不盡相同。一個是喜歡小S展現自我自信的貼文,另一個則是喜歡小S日常家庭的貼文,從這個分析,就能為您的內容創意提供靈感。

 

因此,當我們偏重於使用者的觀點設計產品時,就會發現不但滿足技術和行銷人員的成就感,也能讓兩邊的出發點趨於一致。目的同樣在協助使用者簡便地認識消費者,讓技術充分發揮人工智慧、語意分析的強項來達成以上目的。

 

畢竟,所有的企劃都是從認識目標族群開始,而不是口碑,因此,換你想想,你現在用的多少工具,是真的簡便地幫你認識消費者,而不是只有監測。

 

 

搶先看範例報告:www.peekur.com

想擁有自己的報告:info@peekur.com

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