在快消行業(yè)，啤酒與尿布成了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的經(jīng)典案例：全球零售業(yè)巨頭沃爾瑪通過對消費(fèi)者購物行為進(jìn)行分析時發(fā)現(xiàn)，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是沃爾瑪將啤酒和尿布陳列在一起，大大提升了兩種商品的銷量。
如今產(chǎn)業(yè)升級，越來越多消費(fèi)者選擇電商而非實體超市購買商品，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也不再局限于商家手里掌握的銷售數(shù)據(jù)，而是轉(zhuǎn)向如今網(wǎng)絡(luò)時代更為關(guān)心的用戶參與感、口碑傳播，在這其中，用戶在電商平臺上留下的大量評價數(shù)據(jù)，便成為了解口碑傳播的關(guān)鍵，成為新的金礦。
電商時代的口碑——用戶評論
決定消費(fèi)者購買行為的因素很多，包括品牌、產(chǎn)品包裝、購買習(xí)慣……具體到實體店，還包括賣場環(huán)境、產(chǎn)品擺放位置等。而在電商平臺上，購買商品前先看看其他用戶評價基本成為消費(fèi)者的常規(guī)行為，用戶的使用體驗評價直接影響著產(chǎn)品銷量、口碑傳播。
所以，現(xiàn)在傳統(tǒng)的品牌商戶在看見了電商的渠道價值，主動選擇“觸電”的同時，也開始借助大數(shù)據(jù)技術(shù)分析消費(fèi)者留在電商平臺上的用戶評價，以進(jìn)行更好的市場營銷活動。美國著名的家庭用品生產(chǎn)商高樂氏Clorox便是其中之一。
清潔濕紙巾是高樂氏的一大主力商品，其借助大數(shù)據(jù)分析提供商Taste Analytics，對亞馬遜、沃爾瑪電商平臺上2萬多條用戶評論進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了一個影響口碑傳播的關(guān)鍵點：在濕紙巾不同款產(chǎn)品中，消費(fèi)者尤其親睞青檸味濕紙巾，而非常抵觸香橙味濕紙巾；留言購買的用戶中99%都是多次購買的忠誠用戶，并會將產(chǎn)品推薦給其他人，而在不進(jìn)行推薦的用戶動機(jī)中，香橙味所占比重很大。
味道成為了產(chǎn)品不受歡迎的原因，而這樣的隱性原因在缺乏大數(shù)據(jù)分析時是難以發(fā)現(xiàn)的。
評論分析需要非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析技術(shù)
除了從評論中得到關(guān)于影響產(chǎn)品口碑的因素外，從用戶留在電商平臺的評論中，用戶會主動透露自己的購買行為及使用體驗，實際上幫助企業(yè)識別出了忠誠用戶。如在上述高樂氏例子中，許多用戶評論曾經(jīng)多次使用其他品牌的產(chǎn)品，比較之后最終持續(xù)選擇高樂氏。考慮到這些用戶忠誠度以及對清潔濕紙巾的日常需求，品牌商戶聯(lián)合亞馬遜平臺的每月自動訂購功能，可以實施定期、持續(xù)的購買交易，這與傳統(tǒng)盲目、海量的商品推薦相比，營銷更加精準(zhǔn)，用戶體驗也更加友好。
借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘用戶評論，成為了電商時代企業(yè)營銷的新途徑。然而不得不指出，用戶在電商平臺上的留言以文本文字為主，屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而目前大多數(shù)針對電商數(shù)據(jù)的分析還停留在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，即銷量、價格等數(shù)字統(tǒng)計，特別是在國內(nèi)，針對電商的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析幾乎處于市場空白。
新技術(shù)的出現(xiàn)使得大數(shù)據(jù)分析的洞察更加深入，Taste Analytics智能分析平臺的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，能對全網(wǎng)不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如從亞馬遜、沃爾瑪電商平臺，甚至國內(nèi)的淘寶、京東、一號店等平臺采集用戶評論，而這是傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析不能企及的。同時，相比其他渠道，Taste Analytics非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析能從用戶評論中挖掘出更多深度信息，不僅呈現(xiàn)“是什么”，還能呈現(xiàn)“為什么”。
流行詞云圖幫助企業(yè)更好決策
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析在電商時代開始走向臺前，但真正的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析并非傳統(tǒng)的輿情分析或情感分析，預(yù)先去定義關(guān)鍵詞如“投訴”、“安全”，再從大數(shù)據(jù)中將關(guān)鍵詞篩選出來。現(xiàn)在業(yè)界領(lǐng)先的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析技術(shù)如Taste Analytics智能分析平臺，已可以基于數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，自動建立關(guān)鍵詞、進(jìn)行預(yù)測，并以可視化方式呈現(xiàn)出來。
如高樂氏通過Taste Analytics非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析平臺，在3分鐘時間內(nèi)，完成了最近2年來自亞馬遜、沃爾瑪平臺上的用戶評論分析，得到清潔濕紙巾“香橙味”關(guān)鍵詞云圖，并發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者用“非常糟糕”和“難聞得反胃”這些具有強(qiáng)烈負(fù)面色彩的短語來表達(dá)反感。
除了可以對消費(fèi)者評論數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并將分析結(jié)果以主題概覽圖和流行詞云圖等形式呈現(xiàn)，Taste Analytics通過對顧客評價的時間趨勢進(jìn)行可視化分析，發(fā)現(xiàn)反饋數(shù)據(jù)在2014年10月到2015年2月大幅上漲，而這與埃博拉病毒在美國發(fā)現(xiàn)疫情的時間基本重合。
可見，品牌商戶依賴大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行決策，借助可視化的呈現(xiàn)界面，不僅將顧客忠誠度量化，幫助營銷者們更加直觀地了解每個品牌營銷的消費(fèi)者基礎(chǔ)和特點，還能查看關(guān)鍵詞云圖呈現(xiàn)的信息，是否與市場推廣信息所契合，從而與消費(fèi)者產(chǎn)生共鳴。另外，結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，Taste Analytics能幫助品牌營銷者們根據(jù)具體情況區(qū)分分析結(jié)果的優(yōu)先次序，對癥下藥。
在電商時代，對顧客反饋信息進(jìn)行有效的利用與分析，品牌營銷者們才能建立準(zhǔn)確、有效的營銷手段。據(jù)悉，高樂氏采用的Taste Analytics非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析平臺Signals現(xiàn)在已進(jìn)入中國市場。
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