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【講座整理】品牌行銷九大輿情分析維度—iBuzz ＠NCCU MBA CEO論壇

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前言

iBuzz (亞洲指標數位行銷顧問股份有限公司) 是台灣第一間做海外內自動化網路口碑輿情搜集系統，來分享的 CEO 黎榮章 學長 也是政大企家班的校友！

據網路資料，他們在台灣的網路環境蒐集輿情口碑資料的總頻道來源超過17,289個，涵蓋八大頻道類型(新聞、文章、論壇、部落格、維基與FB粉絲團、Youtube、PTT)；
同時也有針對中國大陸的網路口碑資訊蒐集，採80/20原則抓各產業別TOP30的熱門網站，包含七大頻道來源(新聞、文章、論壇、部落格、維基、電商、微博)，共12940個頻道。
東南亞部分包含新加坡、馬來西亞、印尼、越南、菲律賓、泰國等城市，來源包含傳統媒體和臉書、IG等社交平台。
他們不僅服務品牌直客，同時也跟奧美集團、群邑集團、電通安吉斯集團、聯廣集團等4A大型代理商、公關公司搭配，提供網路大數據分析與社群行銷解決方案。

好的，認識完iBuzz讓我們進入主題！

品牌行銷九大分析維度

＊P.S. / 當天無法拍照，以下圖表皆為模擬示意＊

(I) 產業環境分析

ex：化妝品在不同季度的討論趨勢（用文字雲表示）

(II) 產業競爭分析

  1. 品牌討論度排名：同一產業內，約會有前３大品牌佔據80%的討論度。

2. 品牌與產品的聲量占比：大家普遍講到這個品牌的時候，是打他的品牌字or產品名多？

Ex: 精品業相較於日用品品牌占比較多
Ex: OPPO 產品討論大於品牌太多

2. 產品內 效能指標討論度：
與商品字一起出現、有關產品系統效能的名詞、評價

(III) 企業集團分析

  1. 品牌P/N比 (正負情緒比) ：
    將每一篇提及企業品牌的文章算出正、負面分數各一，最後再計算總共的（正面情緒分數／負面情緒分數），數值越高、品牌好感度越高。

(IV) 品牌健康分析（品牌情緒象限）

  1. 4象限：正面、負面、強烈、輕微
  2. 分別對品牌有哪些關鍵字、個別是落在什麼情緒、討論量有多少

(V) 產品力分析 (SWOT)

應用點：以往，行銷人員透過觀察、資料蒐集、發想寫出SWOT分析象限；但總有些無法一眼觀察出的pattern，透過文字探勘可以為行銷人員做SWOT增添靈感。

  1. 產品使用情境->顧客痛點
    將多篇使用心得文，進行文本及情感分析，從詞頻及語意判斷顧客痛點。
  2. 斷詞後做相關性分析，哪些商品和情緒描述之間的相關度較高（EX: 在同篇文章出現）

(VI) 活動成效檢核：

從前中後流程追蹤成效

  1. 活動宣傳
    線上投放
    自媒體經營
  2. 活動報名
    個人化資料
  3. 活動報到
    個人身份辨識
  4. 活動體驗

(VII) 廣告效果檢驗＆優化

廣告投放前後監測：

  1. 各大主要論壇，投放前後、討論詞頻的變化（說服效果分析）
    適用於品牌曝光、促進知名度的廣告類型，可了解投放後，增加了多少與品牌主相關的討論。

廣告優化：

  1. 作為後續廣告素材的主題參考
    觀察討論集中在什麼熱詞，有可能是文案一開始並沒有強調到的    ，此時就可以丟新一版廣告文案做A/B Test，看CTR是否增加。
  2. 聯播網內容相關：文章內容有出現關鍵詞才播送廣告
    在Google Ads可設定「多媒體廣告關鍵字」，讓廣告只出現在 「包含你設定的關鍵字」的網頁、影片、應用程式。
    如果我們發現廣告CTR不如預期，可以嘗試在多媒體廣告關鍵字，鎖定文字探勘得到的熱詞。但不宜鎖得太細，以免曝光量過少。
詳細官方說明

(VIII) 議題事件分析

  1. 聲量：提及次數、隨時間變化圖
  2. 來源占比：初次出現在不同內容平台的占比
  3. 擴散：隨時間擴散的平台分佈
  4. 隨時間變化的熱詞及正負面情緒

(IX) 消費者

資料來源不包含年齡、ip等資訊時，若要判斷受眾輪廓該怎麼做呢？

  1. 人口結構分析
    從用語回推 年齡、性別、區域等。（例如：會講「是在哈囉」的人，大概率落在14~21、說坐機捷通勤的人，大概率住在新北三重、新莊、林口、泰山）
  2. 生活型態
    透過語意反推 意見、興趣、休閒活動。（同上，例如：會講「高效學習」的人，大概率是互聯網產業、白領、喜歡閱讀）
  3. 人物性格分析
    文本分析 明星粉專、IG、微博日常發文用語、機器學習辨識圖像風格（穿搭風格），將微網紅分成多個大類別（如：文青、可愛、運動、嘻哈、知性、甲甲、憤青、專業權威感…等）
    方便迅速找到適合品牌主的網紅、代言人。

趨勢：圖像辨識 分析社群話題

用戶越來越習慣在 FB、IG 等社群平台分享梗圖短影片，文字探勘能抓到的比例不斷下降；說到因應方式，iBuzz舉例內部做的「反送中」議題IG分析，找出：

  • 社群流傳度前五名傳播梗圖/照片
    透過解析圖片風格、圖中文字來訓練分類器
  • 初期發布者、中晚期擴散用戶群

文末補充

這次iBuzz演講的主題—大數據輿情分析，就像開頭提過的，是從新聞、文章、論壇、部落格、維基與FB粉絲團、Youtube、PTT等來源，系統化蒐集整理口碑資料的過程。這邊整理台灣做輿情分析的重點公司，以及自己想要操刀可以用什麼工具？

輿情分析公司：

開源輿情分析工具：

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