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现在,你离掌握“读心术”不远了

作者:88蓝保健品网 来源: 互联网 类别:营销宝典 2019-04-11

自从营销诞生的第一天起,我们就渴望知道自己在客户心目中到底是怎样的。


现在,意见挖掘(opinion-mining)技术帮助我们看到问卷调查、网上评论、论坛和客户服务电话等背后的情感,规模之大超出想象。速度呢?上网有多快,获得这些信息就有多快。


读心术也许已离我们不远,但要想从中收获真正的价值,还需努力。


文本和语音分析工具将我们在社交媒体、评论、论坛、客服热线、测评等使用的字词、短语乃至标点符号进行匹配,来判断我们的“情感”或“感受”。


带有正面内涵的词赋值为1,负面或中立内涵的词赋值为其他数字。不要小看这些数字,它们能够真实反映一次推广活动、最新产品或某条最新内容在消费者中产生的效果。


你不能忽视的情感动因


市场调研公司Winkle针对全世界的消费者对营销活动、品牌和各类内容的反应,建立了情感档案。


公司首席研究官菲尔·桑迪(Phil Sandy)介绍道,最近一个项目证明了情感对销售成功的重要作用。


“Winkle研究了15类产品超过200万条评论。”他说,“我们看的不是简单的评价星级或者表情符号,而是人们写评论的方式,再和评论中提到的产品销售数据进行对比。


我们发现,如果产品推出后不久,评论中就出现了兴奋字眼,那么这样的产品不仅和高评分高度相关,还和成功产品的客户数据高度相关。


同样地,如果评论对某些产品表现出较强的不满意和负面情绪,那么这些产品往往短命。因此,海量数据证明了我们长期以来的信念,那就是认真研究情感动因非常重要。”


我不该撒谎


了解了营销中的情感之后,下一个问题,情感分析(sentiment analysis)的价值在哪里?


Speak with Persuasion公司创始人、数字营销专家巴斯·范登贝尔德(Bas van den Beld)认为,情感分析比直接的市场调研有价值得多,原因很简单:人们会撒谎。


他说:“对客户做调查,或者向他们提问,他们往往会觉得应该给出你想听到的答案。情感分析则避免了这种情况。”


桑迪表示认同。


“自然语言是无法自我报告的。”他说,“情感分析工具通过读取人们使用的一切语言,包括连接性词句、言外之意、语言风格,来读取隐藏的含义,这样我们就能了解客户的真实感受。”


桑迪还补充说,比如,市场调研常用焦点小组或问卷调查,但是公众对产品做出反应的环境和这些焦点小组或问卷调查面临的环境很不一样,因此情感分析就很有必要。


“在研究范围之外的广阔天地中,在自发的对话中,评论者没有理由撒谎。可如果你特意招募一些人来问他们怎么想,他们往往觉得有义务说些你爱听的话。”


规模化分析成为可能


全球社交媒体营销平台Socialbakers对情感分析技术也毫不陌生。平台首席战略官摩西斯·韦拉斯科(Moses Velasco)就指出,情感分析其实历史悠久,只是现在实现了规模化。


“人们看待产品的‘正面’‘负面’和‘中立’之分早在客户评价时代便有了,甚至在口口相传时代就有了。数字时代只是给了我们一个大规模获取和处理此类信息,并对其进行更有效测量和管理的机会。”


有了遍布全网的数据,就不用再招募测试人员和问卷填写人员了。


“以前是找几百人来做访问,现在几千个线上评论唾手可得,可以提取评论背后的情绪主题,建立情感档案。”桑迪说,“这种分析本身就很稳健,传统方法想要做到这样,不可能这么快,也不可能这么低成本。”


变化的认知


“如果你想改变市场对你的感知,首先你需要了解它。”韦拉斯科说,“使用情感分析,你可以了解市场如何看待你,这样在提供其他内容,或开展其他活动或事业时,就有了衡量基础。我觉得有这样一个起始点很好。”


他还表示,情感分析对深入挖掘衡量指标也很有帮助。


情感分析帮助我们衡量绩效数据。营销人员用它不仅可以了解是否达到了某些数字目标,还可以判断出这些数字是正面的、负面的还是中立的。


我们在Socialbakers做的研究发现,情感分析的结果很大比例是中立的,这样就可以帮助营销人员聚焦于正面或负面的情绪,还可以实现细分,比如看到某个具体区域或渠道的客户反应。


只是一个工具


许多从业人员都同意的一点是,意见挖掘并不是营销的全部,也不是营销的终点,而仅仅是工具箱中的一个工具。


韦拉斯科说得很妙:“情感分析极其重要,但我认为它并不是核心KPI,更重要的工作在于,营销人员要把内容、信息和目标与他们想要在市场上实现的效果结合起来。”


“看看社交媒体上各种指标,有人说,‘我触达了10万人’。营销人员喜欢这些大数据,比如,他们总在说‘我想触达100万人,我想有天量互动’之类的话。


如果加上情感分析,这些数据才能活起来。‘是的,我触达了10万人,其中78%的反应是正面的,12%中立,10%负面’——这样,大数据才有意义。”



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