利用社交媒体情报确定目标群体的需求

aijoypaul

对于营销和市场研究来说，了解客户购买产品的原因、他们在客户旅程中遇到的问题或公司形象如何被感知是至关重要的。为此，公司使用各种工具，例如市场研究、客户调查、问卷调查或在线购物领域的网络分析。但所有工具都有其局限性和特殊功能。特别是在经典的市场研究中，会提出明确的问题，因此可能会忽视客户的愿望和需求。获得真实反馈的一个好方法是直接观察用户对话。为了获得这种反馈，当今许多品牌都依赖社交媒体情报。

这涉及对数字空间的贡献和评论进行结构化评估。这些信息的来源 印度 电话号码 包括论坛中的讨论、博客中的体验报告、wier上的报告或亚马逊上的产品评论。品牌有两种查找这些帖子的选项：按产品和品牌名称搜索以及按主题搜索。

寻找品牌和产品
当然，最重要的是了解客户对自己的产品、公司或管理层的看法。这种方法通常构成洞察分析的介绍。相应的搜索词可以快速定义，并且在监控工具中设置它们也很快，因此很快就会聚合第一个结果。然而，问题在于，找到的帖子是非结构化的，不一定符合主题，而且可能包含不正确的帖子。为了构建贡献，使用所谓的布尔运算符与其他术语组合来搜索产品。举个例子：当搜索品牌“aers”时，该公司希望找到对S和购买流程的具体贡献：“aersNEAR3buy”或“aersNEAR5Rssann”等搜索就是用于此目的。

1er_aers_截图

通过组合所需的应用领域，可以生成相应的数据库，并将其作为社交媒体智能的一部分进行编码和评估。为了随后通过进一步的相关贡献来丰富数据库，添加了主题监控。

通过主题监控获得更多反馈
许多用户交换有关主题的想法，但没有提及任何品牌或产品。但这些贡献也提供了有价值的信息，这就是为什么它们必须被识别为主题监控的一部分。

该设置通常比品牌监控更复杂，并且需要更多的精力来研究和设置。用户的陈述和句子必须被系统记录并翻译给爬虫。谷歌趋势、关键字规划器等工具以及来自品牌监控的第一批见解对此有所帮助。



对于帮宝适品牌，这意味着您应该寻找与尿布相关的同义词、应用领域或问题。例如，可能的情况是结合“婴儿幼儿儿子女儿”来搜索“奇迹底部”。重要的是，所有搜索都必须系统记录，以便在概念上正确设置搜索并避免额外的工作。使用通配符、NEAR和AND运算符有助于通过搜索访问多种可能性：

疼痛*近1屁股或屁股或屁股或背面和婴儿或儿子或女儿或幼儿*

此搜索不是最终的，而是作为第一步来说明主题监控可以具有的可能性。发现的贡献通常比品牌监控更具选择性，因为搜索是根据项目的目标量身定制的。通过品牌和话题监测，数据库的贡献有所增长，下一步可以有针对性地进行评估。

构建、编码和评估数据
来自监控的非结构化贡献现在使用机器学习或人工分析进行编码。第一步，需要对情绪进行编码通常为3，以便评估用户的体验和报告。第二步，根据主题簇和标签关键词对贡献进行主题编码。对于帮宝适来说，诸如“S”、“服务”、“耐用性”或“质量”之类的主题群可能会令人感兴趣。结合“不会持续”、“立即疼痛”或“太贵”等标签，可以明确目标群体的需求。