產創永慶合辦講座 邀黎榮章分析網路口碑大數據

【產創總中心訊】(文:邱梓晴/攝影:邱梓晴)

本校傳播學院教授林日璇開授之「社群媒體行銷」課程,於3月30日邀請到i-Buzz網路口碑研究中心創辦人,同時身兼亞洲指標數位行銷顧問股份有限公司、博思網路有限公司以及上海亞美昇揚股份有限公司的董事長——黎榮章先生前來演講。

該課程為本校產學營運暨創新育成總中心與永慶房屋仲介股份有限公司攜手,所推出的社群課程產學合作計畫系列課程之一,以「輿情大數據:分析產業態勢與未來趨勢發展」為主題,為此讓修課學生們可以了解大數據在品牌行銷的現況與應用,並進行討論與實作分享。

9大網路口碑分析情境 深度挖掘數據價值

黎榮章分享了大數據在品牌行銷的應用可以從九大網路口碑分析情境下手,藉此深度挖掘數據背後隱藏的價值,可以運用在「產品/品牌」、「企業集團」、「產業競爭分析」、「行銷活動成效分析」、「廣告成效分析」、「議題/事件分析」、「消費者洞察」、「大環境分析」等層面上。

九大網路口碑分析情境包含許多面向,首先是可以監測環境輿情的「產業環境分析」,例如同樣是「防曬」這個詞語,在法規政策、社會文化、自然環境面向的關聯詞都會不相同,藉此可以分析產業外圍的總體環境,了解各面向的相關議題以及流行趨勢。接著是可以利用數據指標交叉分析的「產業競爭分析」,以檢視洞察競品表現優劣。而「企業集團分析」可以根據消費者評價的聲量優劣與大小,評估集團子品牌行銷策略是否有需改善之處。利用「品牌健康分析」可以剖析消費者對品牌的好感度與壞感度,甚至是期待度是否有機會或是危機出現,也能透過「產品力分析」可以了解產品使用情境,找到顧客痛點,以驗證消費者在體驗中的想像是否達成一致。亦可由整合性的公關成效數據監測系統可以進行「活動成效檢核」。

黎榮章提到整合關鍵詞是非常重要的行銷觀念,現代的數位行銷需以數位的方式監測成果,可以透過「廣告效果驗證」分析廣告的提案與成果是否達成一致。「議題事件分析」熱門議題或危機事件監看和追蹤,最重要的是事件有無「聲量」,再來可以觀察「來源」是從新聞或是論壇出現,以分析是哪個群體的觀點,也能觀察是否被許多媒介「擴散」、議題是否有討論「熱度」,或是輿論的「情緒」偏向是正面還是負面,但也要關注其「內容」為何,可以用相同類型的議題相互比較。例如若美妝品類通常出現負面評價就是危機,但一般來說汽車產業出現零星的負面評價是很正常的。最後則可以透過「消費者人口結構分析」,了解消費者輪廓(例如男女、年紀、地區)、消費者生活型態(例如意見、興趣、休閒活動)以及人物性格。其中人物性格可以透過分類找出人物或品牌的性格傾向,但人物性格是處在不段變動之中,黎榮章舉例在選舉期間的關鍵詞非常重要,若候選人的人設有偏離就需要修改發文方式等策略。

數據是人與機器的互相配合 把事情做得更好

黎榮章認為大數據與科技的出現並非取代人,也非人凌駕於機器之上,人與機器的配合可以讓事情做得更好,而不用去探討誰取代誰。黎榮章為讓同學親身體驗與利用數據、分析數據並靠數據說話,在課堂中以最新的「新疆棉事件」為例,並列舉出H&M、NIKE和Adidas等十家品牌,同時提供「QuickseeK快析輿情資料庫」的大數據,讓同學分為數個小組親身參與實作體驗。同學們在此活動中紛紛化身各家品牌甚至是藝人經紀人,在從數據中找出輿論情勢,並分析面對此議題討論時該如何應對。

操作要注意 口碑數據分析常見的盲點

最後,黎榮章提醒同學們在操作口碑數據時最重要的是釐清問題,確認分析主題與目的時需聚焦話題,以新疆棉事件為例,若想詢問「該事件影響為何?」就會過度發散,建議可以提出「某幾個品牌的差異為何?」或是「媒體對新疆棉的報導差異」等議題較容易分析與解決。而關鍵字設定也有需注意的要點,若設定太大會得到過多無用資料,但設定範圍太小會得到太少資料,需反覆除錯並多試幾次讓數據接近真實。此外,圖表選用非常重要,先釐清議題的類型與自身立場需解答哪些議題才能選擇圖表。黎榮章強調分析解讀需從自身立場角度出發,綜合對該行業與環境理解,配合數位環境的機制的掌握才能達成。

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