大数据时代的社交媒体分析-LGCNS Smart SMA solution 介绍

标签:大数据社交媒体分析

访客:44068  发表于:2014-05-07 09:59:48

大数据时代的社交媒体分析-LGCNS Smart SMA solution 介绍

                      沈菁菁, LG CNS中国创意营销部部长

大家好,我是来自LGCNS的沈菁菁,在大数据时代,首先我们今天分享的内容分为三个部分,第一是市场的面前,第二个是LGCNS Smart SMA的应用市场人员总会有这样那样的困惑,但是这些是能够打动消费者,需不需要不知道什么跳出一些品牌的负面信息,致命性的打击,有没有办法进行防御,另外大家都在找到更大的客户群,来提到数字营销的精准性,如果能够在最快时间内了解客户的反映,我想可能在座的人员都会有困难,我们有没有办法解决呢?我们看一下在现在消费者在购买的时候进行决策的流程,首先一个产品会引起消费者的关注,然后使他产生兴趣,会各式各样地主动搜索,搜索之后他会选择产品或者说放弃购买,之后会将自己的经验来进分享,这个过程中消费者在主动搜索在网络上都已经留下了非常多的言论,那么企业需要做的是什么,企业需要做一个非常良好的倾听者,他们必须要了解消费者搜集信息中接触到了哪些信息,使用经验的时候说了哪些话,只有了解这些信息才能进一步提升客户的体验,可是倾听就足够吗,听到了消费者声音我们必须要将它进行数据化的处理,只有这样才能够进一步的提出对应的方案,开始重视就是社交媒体分析这一块,我们简单举两个例子,比如说像戴尔计算机等于通过社交媒体中心每天用十一种语言,他们将这些监测的信息来对应消费者的问题,同时也来处理一些比较激进的言论基本上下降了30%,那么我们再看一个佳德乐,也就是说当一条新的广告出现之后投放后24小时的效果,来手机24小时之内消费者所谈论的内容之后来对广告的投放的媒体投放的周期进行调整,他们已经在网上集聚了很多的人气,在相当程度上节省了营销的运算和运销的效率性。

下面我们来看LG CNS简单来说就是收集网络上或者和企业内部的一些工具来进行结合,之后我们是使用的SAS的解决方案来进行文字的提炼最后通过,但是展现的方式是基于流程,同又附加了一些其他功能,比如说根据客户的要求来自定一些报表,当有一些负面出现的时候来进行邮件或者说是文字的预警,比如说假设说某某产品爆炸,对产商来说也许是一个非常小的媒体出现了这个信息大家其实不足以说非得特别紧张的处理,我们可以在这个系统设置一些警示值出现了十次以上,我们给负责人进行预警,这条信息被飞快的转化了多少,这些调整都是可以预测的,原文下载。

下面我们通过客户使用的一些实际页面给大家简单的介绍一下,这个界面是客户的登录界面,是今天整个系统抓取的数据量,登录之后我们看到的图表相当于是一个简单的汇总,汇总今天之内产生的整体抓取的信心量大概两千多条其中他的正面和负面占了多少比重,另外我们可以对一些主流的需求单列出来来进行监控,这个界面是客户就自身公司进行分析的一个界面,在我们这个上面客户公司对于他自己还有本身的竞争公司都进行了一个分类就可以很快的看到产生了多少信息,然后竞争公司产生了多少信息,还有主要出现的媒体进行了一个简单的罗列,然后右边是按照时间顺序,这个他的罗列方式也是分为很多种,然后进行标签,再就是媒体的出处,点击然后下面我们可以输入自己的评论或者就是把记录一些来传达给你的同事就可以在信息下面通过邮件的方式发送给他,这个界面就是说因为有些人可能会习惯说把所有抓取的信息放在一个界面,还是展开看比较好一些,提供了一个文章展开的界面,他所显示的信息就是文章的题目我们会抓取一个主图,其他负面信息以便于确认,另外我们是可以把所有负面集中同一个界面来看,这样方便相关的人员进行处理。

下面一个界面是客户公司本身的分析,像我们这里客户这些柱状图,每个代表每一个产品,我这个品牌之下哪些产品是被大家谈论的比较多,而哪些产品受到的关注比较小,就又可以说再往下细分,柱子最高的手机这款来可以进行细分,底下舆论趋势这块不同的时间轴产生的声量,他的很好的作用就是说有出现的时候,根据这个图马上能看到说,同样就是说因为有一些客户公司会比较大,市场人员可能每个人员负责的媒体不一样,条条部分就可以是对媒体来进行分别选择的,你可以看所有抓取到的信息或者我只看微博或者我只看新闻等等,这些都是可以选取的。

同时也可以看到这一周里面,周二周三舆情最多,同时对每个具体媒体来进行管理,这一点在与企业将来和媒体进行合作的时候,可以提出很多针对性的建议来。下面这个界面是竞争公司的对比,比如说我们将电视这款产品信息列出来,可以清晰的看到每一家公司大概的舆情量有多高,我看不清楚可以随意去掉,可以随意减掉一些,两三家的情况,再这里面竞争公司的分析同样是可以对正面和负面的分类,还有产品属性这块的分类进一步的讲一下,另外还有就是具体的媒体,包括刚才的每一天还有每一个时段的信息。

现在我们具体看一下属性分类属性就是一个产品里面他有很多不同的属性,比如说大家在谈论电视的时候,有些人在谈论电视的外观设计,有些人谈话电视的价格,那么我们通过这个界面,我们定义很多产品或者客户相关的一些属性,然后通过和竞争公司的对比或者雷达图的对比,比如说我们在雷达图上看到的信息就是说大家谈论信息的时候,更多的是比如说针对某一家的产品功能也很强大,对于客户来说是非常重要的,同样相关的一些关联词都会以汇总词来进行展现,数据流的方式,然后将关联词进行一个分析,比如说在大家在提到都会出现哪些关联词,泡泡大小是代表了舆论,你觉得数据流太多只留下主要的来进行观看。

下面这个界面是您可以不去设定范围,比如说我们前一个界面看到的是首先关联词定义LG,下一步关于OLED相关的一些关联词,你可以输入任意一个关键词和他的相关词,比如说我们举一个长腿欧巴李敏镐都已经出来了,同样到底是发生于哪些媒体都可以进行展现,我不知道大家对我的工具有没有一个初步的认识,下面我想和大家分享案例,然后看我们在行业的应用。

可以对自身还有竞争公司来进行监测,同时发现消费者痛点,从宣传点来说就是我不知道大家还记不记得我的信息罗列是按照时间轴来罗列的,你是可以顺着时间轴,因为每一条信息抓取的都已经显示在下面,根据他的途径的话,甚至说可以预测,他有可能下一步预测到那儿,因为有一些媒体一有负面他马上就传,对我们企业非常友好的,传统途径的话完全可以对媒体进行一个管理、另外就是在信息泄漏之后,通过快速找到负面信息的源头来采取一些措施,同时在销售层面可以发现一些新的机会,然后在品质服务层面,因为我们不仅仅是可以作为社交媒体的信息,完全可以在企业内部的信息放在一起,对于商品或者服务中出现哪些问题。

下面我们来看几个案例,第一个LG空调广告代言人的案例,LG起用了花样滑冰之花金妍儿,同样的奥运明星艺术体操美少女孙妍在,但是没有取得预期的效果,于是我们对于两个代言人的情况进行一系列的分析,首先我们现在看到蓝色的曲线,红色的曲线是LG代言人的信息总量,因为会有一些特殊的时期,从舆情的总量上来看,两个代言人来看从舆情的波峰的地区来看是三星的代言人明确高于LG代言人的,但是三星代言人的负面信息要小于LG,又进行了一下分析,更多的和他职业相关的,同时,这里面还提到一个金妍儿和孙妍在来做比较,从这一块我们可以看到对应金妍儿的广告我们是一个很正确的决策,关于孙妍在的个人形象问题,她是一个很可爱的小妹妹型的人物,我们看一下产品的形象,但是认为LG女性成熟稳重,那么得出来的结果,同时他在舆情总量递增的同时负面的比例也比较高,另外孙姸在作为LG的代言人,那么在不更换代言人的情况下,强调孙妍在华丽高雅的一面,更加符合产品本身的形象,这个新广告我们通过舆情监测都比较认可新广告的内容。

第二个案例某一个银行制定营销战略的案例,这一家银行是一家历史悠久的外资银行,来进入韩国市场,可是一直处在市场低位,在这种情况下包括商品部门就邀请了很多的公司,我们看一下简单的分析过程,首先我们先看了一下各家银行所占的舆情量,的确是在市场并不受关注,同志我们也发现了一个很有趣的现象就是说在过去三个月,S银行他的舆情量平均每一天大于他过去每年只有84条的舆情量,舆情量增加可能是一个很好的因素,但是具体分析了一下,其实都是一些负面的信息,如果负面增多的话并不是一个很好的信息,关于他的信息里面这对于一个银行来说是非常可怕的一件事情,于是我们就对于银行本身大家在谈论什么样的话题进行了分析,也就是是关联词进行了一系列的分析,他是一个外资银行会不会赚钱逃跑等等都是关于品牌方面都是一些负面的影响,但是反面来说银行产品来是很肯定的,比如说他可以积攒利息,于是我们就对于负面的关联词同样放在一起来进行分析说出这些话的背景这个话是以什么样的背景说出来的,分析的结果基本上就是说大家可能认为他是一家外资银行名字难念,信任度不太高,品牌层面上完全是一个负面形象,还有利率的层面,因为从利率的层面还是很获市场认可的,我们就初步定了一个市场的分享,我这个银行有多么的历史悠久,我们干脆就我们银行的产品非常适合你,从而带动银行品牌形象的提升,于是既然说到产品的话,进行了一些分析,那么得出主要就是说,就是大家比较关注的一些这是倒出的一些主息,还要主要出现的供词形容词全部进行了分析,来跟大家分享一下,二次关联词分析以后,大概得出了花手续是一件非常可惜的事情,第二为了省手续费不省体力,大家提到最多的,针对这个结果我们在网络针对两万多人进行了一个线下调查,调查的结果显示说各种各样的罚款,第二就是银行的手续费,所以这个结果是和我们的结果分析出来的,这种场景很多人在提说我为了省掉这几块钱的手续费甚至有一些人打开手机地图来寻找不要手续费的银行,同时网络上还有很多流传各种版本省手续费的,而这个银行就有前六个月的免手续费的业务,但是如果你去大家都去献血了,你可以终生来免手续费,比如说你的一个帐户,并且保持每个月有一定余额的话等等就是说大家有关于这类的讨论是非常热烈的,另外就是对于一个工薪阶层来说,因为一般大家对一个商品的认识手续费低,利息也低,手续费高,到底有没有这样的产品,都会考虑,我们就制定了我们的产品,我的钱包,然后通过后续的一系列的活动,现在不需要献血等等活动,再去考虑说我们都能帮您满足,提升形象。

我们看一下第三个案例是某一家净水器租赁物公司的案例,这个案例和前面两个不太一样,而是根据公司的客服也就是售后服务的数据来进行分析的,首先就是将客服的内容进行导入,流程整个是一样的,然后我们分析就是发现说对于产品整体的投诉,大家主要在投诉什么问题,关于净水器这个产品总是闪灯,漏水等等进行了一些总结,各个产品的型号,因为不同型号的产品就可以看到他不同产品出现的问题其实是不一样的,比如说像A产品可能就是闪灯问题最严重,满足关于C产品大家投诉不出热水问题更加严重,通过这个我们品质部门就可以进一步来检修,同时我们又看了一下售后的接听电话的结果,发现A产品整体的咨询量最大,但是第二个C产品虽然咨询量也蛮多的,这个我们就可以轻易的看出来,于是我们又对漏水这个进行了分析,大家在投诉漏水的时候基本上在净水器第12个月到第13个月,之前会比较少,于是公司就定了一个策略在第12月的时候进行客户回访,然后就直接把管道换掉来杜绝漏水问题的发生解决了很多品质的问题,提高客户的满意度。今天我分享就到这里,不知道大家有没有什么问题?

提问:在中国有过案例吗?

沈菁菁:LG电子,我们在中国因为其实很多的数据都是预先植入到系统里才能抓入的。

提问:是微博还有微信?

沈菁菁:像微博是通过一些定义关键词来抓取的。

提问:那如果说今年有一个这个,明年有一个这样那样的产品,你的优势在哪儿?

沈菁菁:因为大家知道语言东西,光靠后续的服务业是非常多,我们都会增加植入,因为我们现在比如针对于LG还有关于IT的垂直门户,他会看一些特殊的网站,这些都是实现植入的。

提问:也需要电子开发或者怎么样?银行的案例很多人说这个,说那个,怎么样衡量最后的结果?也就是说,有可能实际的动作就是去做,只是不告诉其他人不愿意这样去一般人可能还是有差异的,光凭着他这些事,是不是有一些误差?

沈菁菁:因为是这样,相当于一部分说了不做,也有很多人的确是这么做的,所以我们刚才总结的其实你看关于银行的案例,大家真正谈论的肯定不止这四条或者来根据他出现的频率来判断它的准确性。如果各位对我们工具比较感兴趣的话,可以去展台看。

评论(0)

您可以在评论框内@您的好友一起参与讨论!

<--script type="text/javascript">BAIDU_CLB_fillSlot("927898");