新疆35选7开奖信息:下沉與年輕市場抉擇:樂思品牌輿情監測,互聯網企業戰略情報輔助

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來源:未知 編輯:王琦 2019-12-22 07:32:12
導讀:原標題:下沉與年輕市場抉擇:樂思品牌輿情監測,互聯網企業戰略情報輔助,流量紅利見頂消費升級推動的趨勢 當今時代,在流量紅利見頂和消費升級趨勢的大環境下,線上經營體系開始產生兩種戰略方向:一是深入下沉市場,占領三四線城市消費群體的心智;二是重新挖掘忠誠客戶的價值,塑造更深...
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【原標題】下沉與年輕市場抉擇:樂思品牌輿情監測,互聯網企業戰略情報輔助—來源:未知—編輯:王琦

新疆25选7官方网站 www.tayyt.com 下沉與年輕市場抉擇:樂思品牌輿情監測,互聯網企業戰略情報輔助

流量紅利見頂&消費升級推動的趨勢

當今時代,在流量紅利見頂和消費升級趨勢的大環境下,線上經營體系開始產生兩種戰略方向:一是深入下沉市場,占領三四線城市消費群體的心智;二是重新挖掘忠誠客戶的價值,塑造更深一步的“私域流量”營銷體系。對于有一定規模的上市企業而言,其產品如何占領消費者心智,如何提高用戶忠誠度,屬于企業戰略布局中極其重要的一環。而拼多多的經營模式在近年大放異彩。他們明確將目標留在了下沉市場,利用“拼”“砍”等形式將用戶與用戶之間的弱社交關系圈建立起來。對于當代年輕消費者而言,社交網絡鋪天蓋地的“幫我砍一刀”可能一時間讓人心煩,甚至形成了一種生活階級間的“鄙視鏈”,形成了“只有大叔大媽/貪便宜的人才會不厭其煩地發這些”的偏見。然而,實際上拼多多在下沉市場中瞄準的用戶也談不上忠誠。由于生活消費觀念上的差異,下沉市場用戶多為見利驅使,如果發現了性價比更高的網購渠道,那很快就會放棄拼多多。因此對拼多多而言,盡管近年發展向好,但下沉市場尚未形成用戶心智的認知壟斷,這條路仍然存在極大的變數。如何看待用戶規模的壁壘,這是拼多多的核心爭議點。

拼多多根據消費者市場利用走數碼產品路線,獲得了各大年輕人追捧的數碼產品的代售權,但離用戶認知壟斷,還有很長一段距離。當今時代,為了達到占領用戶心智的效果,許多企業深度挖掘了消費者的需求,用真正符合消費者需求的“服務”替換掉了一般企業注重的消費者的假性需求。要想滿足年輕人,關鍵在于場景體驗,年輕人普遍具有很強的個性,簡單的營銷策略是無法吸引住他們的。然而,場景化營銷就能起到很好的效果。當今網絡社會,以直擊新入職場的新人、情侶、大學生等等在網絡文化上具有造勢傳播領頭地位的群體為主的“漫畫”式營銷變得越來越火熱。這些群體都處在人生的變化期,遭受的環境侵蝕、身心矛盾都處于整個人生中最容易引起大眾共鳴的峰頂。“天塌下來沒崩潰,煎蛋煎糊了卻崩潰了”“深圳凌晨的燈光,是搬磚狗心里的朝陽”等等帶有一些憂愁、文藝卻又直擊當代年輕人內心的感性詞匯,很快地將人代入到同類場景中。而營造了這樣一個場景,就能讓人在想到相關關鍵詞的時候直接想起對應的品牌,起到占領用戶心智資源的效果。

下沉與年輕市場抉擇:樂思品牌輿情監測,互聯網企業戰略情報輔助

企業如何依靠輿情監測消費洞察情報輔助戰略趨勢?

當企業為了占領用戶心智、培養用戶忠誠度而決定進行一次場景化營銷的時候,其實是在進行一種維度的轉變。從年齡、性別、愛好、地域、收入等指標去把握消費者的需求時,企業關注的是消費者的自身;而當通過具體的場景去把握消費者的需求時,企業關注的是客觀的環境。也可以說,企業不在關心消費者在大的時間和空間尺度下的個人標志,而是聚焦到具體的一個小的場景下個人標志。而這種聚焦得益于信息技術的發展才得以實現(因為這需要更多、更全、更準確的消費者數據搜集和處理),所以在移動互聯網興盛的當下,場景化營銷才會如此流行。

樂思網絡輿情監測系統和品牌監測服務,結合文本分析、詞性分析、實體識別提取、依存文法分析、文本分類以及人工智能詞語聯想技術,通過16年采集經驗的大量數據訓練,形成了一套能夠對網絡非結構化數據精準解構的分析鏈條。例如,樂思軟件能夠通過抖音聚合分析監測技術,準確全面識別出當前抖音平臺的視頻種類、熱度排行以及關聯用戶的情況,掌握抖音突發爆火視頻的輿情輻射范圍,將視頻標題、簡介、評論中蘊含的信息進行結構化處理,深入分析出當今抖音客戶群體所關注的民生話題范圍,以此為企業提供場景化營銷的具體領域和案例,部署目標用戶心智情報資源。

下沉與年輕市場抉擇:樂思品牌輿情監測,互聯網企業戰略情報輔助

深度的文本挖掘技術,來源于樂思網絡輿情監測系統采用了大量的數據訓練,其深度的自然語言處理模型決定了輿情數據的深度和準度,并協助輿情分析系統準確為客戶找出有價值的輿情數據。而樂思網絡輿情監測系統24小時不間斷服務的高度更新頻率能夠全面支持NLP技術核心的穩定運轉,內置的文章搜索引擎基于擁有上千靈活特性以及代碼模式架構的樂思網絡信息采集系統。只要客戶指定合理關鍵詞篩選,便能夠對全網99.8%的頁面進行檢索。

樂思網絡輿情監測系統依靠人工智能聚類算法技術,自動將海量信息按客戶關鍵詞設置進行分類,并自動預判輿情種類,幫助企業解決消費者數據分類籠統的問題,并對監測信息評分,讓價值高的信息優先呈現。系統還能夠自動識別負面信息以及用戶設置的推送信息,準確讀取相關內容的轉發數、回復數、相似度較高的其他相關信息等等,甚至還配備了基于大數據智能化的主題分析、媒體分析、情感分析、地域分析、新聞傳播分析、微博傳播分析、源頭分析以及轉發者人物畫像的塑造等等功能,自動生成簡潔具有價值的輿情報告。而且,樂思網絡輿情監測系統提供數據接口,可供多客戶獨立使用,各客戶可根據自身定制需求對界面進行個性化編輯。

樂思輿情監測已經與囊括金融、快消、餐飲、服務、券商保險等各行業的多家企業達成深度合作,運用樂思網絡情報中心系統,確立了高效的大數據情報分析及文本挖掘的方案,為企業了解市場情況、確立市場決策、開拓市場業務提供了全面詳盡的網絡情報與統計分析,尤其是為企業的場景化營銷要求的具體開源情報提供了充足的支持。樂思網絡情報中心系統與輿情監測系統,基于融合數千種特性的高度可定制化采集系統,打造人工智能文本挖掘算法為企業提供實時情報監測分析服務,助力企業全面洞察消費者行為,拓寬市場,依靠市場情報抉擇下沉與年輕化市場品牌戰略。

責任編輯:王琦

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