2021-08-04 236

基于互联网社交媒体大数据的Social Listening(4)- 汽车社会化媒体大数据实践【上】

作者:苏格兰折耳喵

在这一部分,笔者将以奥迪汽车下的一款豪华车型---奥迪A6((Audi A6)作为实操案例,以此来对上面的理论部分的运用做一个简要的解说。

 

 

因为商业分析报告的价值很大(一份报告价值XXX万),分析的复杂程度也与之呈正比,又因涉及商业机密,故笔者会略去一部分数据及重要的分析,力求在简短的篇幅中,使读者大致了解社会化聆听实操的大体思路和流程。

 

 

对于该案例,笔者将采用如下图所示的分析结构/流程:

 

 

 

 

1 数据准备

 

 

1.1 分析目标确定

 

 

(1) 新车上市反馈收集

 

 

在新车上市阶段,通过全网和特定垂直网站(汽车之家、爱卡汽车、新浪汽车和搜狐汽车等具有影响力的汽车垂直网站/论坛),快速找出用户对新车在外观、动力、操控等九个维度的媒体或用户评价,对新车卖点是否认可,有哪些点被吐槽最多,对价格的预期等等。

 

 

此外,通过监测竞品的产品反响及市场行为,研究竞品的优劣势,寻找自己可以切入的产品卖点。

 

 

(2) 品牌口碑诊断

 

 

通过电商数据、论坛数据、新闻数据,找出涉及本品牌评价的内容,利用情感分析、典型意见挖掘等文本挖掘技术,细分出涉及品牌评价的高频表述,并结合网站的权重进行曝光程度评估,快速、有效地了解本品牌在互联网上的口碑情况如何,为品牌传播策略的制定提供决策分析依据。

 

 

(3) 车型综合诊断

 

 

通过销量诊断模型找出车型在哪些地区比较成功,哪些地区差强人意,哪些地区具备潜力,把这些销售区域进行划分。同时,和该区域的销售标杆车型作对比,找到做得好的方面和不足之处,全面综合诊断车型的区域表现。某些指标更能细化到每个城市,有助于客户及时发现销量背后的问题,为市场策略制定提供参考。

 

 

1.2 数据采集范围

 

 

  • 采集范围:全网/微博/汽车垂直网站(根据分析目的的不同调整数据采集范围)
  • 采集时间区间:2017-01-01~2017-4-30(绝大部分分析)、2017-3-28~2017-4-30(竞品分析)

 

 

1.3 数据处理工具

 

 

  • 新浪微舆情(热度指数、信息监测、全网事件分析、微博事件分析、微博传播分析、竞品分析),通过设置领域内的关键词组合来捕捉指定信息
  • 头条媒体实验室,热点追踪
  • 微指数,用户画像
  • Python,文本数据获取、数据清洗、数据预处理及自然语言处理

 

 

2 全局性分析

 

 

2.1 全网声量走势

 

 

这里笔者选取的分析时间段为2017-01-01~2017-04-30,也就是截取了2017上半年4个月的全网口碑数据作为分析对象。

 

 

 

 

从上图中可以看出,在这段时间内,整体声量曲线比较平稳,但在几个时间节点出现了“波峰”(如上图中的A、B、C、D、E、F),信息量陡增,这里可能出现了有些社会热门事件(如开豪车撞人事件、大规模召回事件等),或者是品牌公共宣传引起的。弄清楚这些“波峰”形成的原因,即了解引起舆论大规模生成背后的原因,对于品牌日后的公关极有帮助。笔者将在精细型分析中对其中的F点的“波峰”进行深入分析。

 

 

2.2 信息来源分布

 

 

在信息来源分布中,笔者去除了微博这一渠道,原因是,这部分产生的用户UGC信息量实在庞大,在信息来源渠道中占据“头名”。

 

 

 

 

 

 

从上面两个图可以看出,除去微博这一信息渠道之后,微信和百度贴吧的信息量占据前两名的位置。值得注意的是,其中,汽车垂直网站除了汽车之家之外,绝大部分的都是诸如今日头条、一点资讯、上海热线、腾讯新闻这样的新闻网站,但可以想见,这类信息以新闻公关的软文为主。这类新闻应用拥有庞大的用户群,而且像今日头条这类基于个性化推荐引擎技术,根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐资讯,往往会使品牌方/经销商获得精准的用户,所以他们也对于在资讯类产品上投放广告乐此不疲。

 

 

 

 

2.3 全网情感正负面分析

 

 

及时发现关于产品/品牌/营销事件的负面讯息是十分重要的,,因为政务舆情应对中的“黄金4小时定律”也适用于企业的品牌公关。

 

 

上图显示,在2017-01-01~2017-04-30这段时间内,涉及奥迪A6的全网信息中,有22.74%的信息量是负面的,也就是对奥迪A6不利的信息,这个负面数值较高,品牌方/经销商值得警惕,需要发现出现如此多负面讯息的原因,及时有效的进行负面口碑遏止。

 

 

点击黄色“敏感”圆弧,进入负面讯息详情,可进行人工甄别和分析,如下图所示:

 

 

 

 

2.4 全网关键词分析

 

 

下面是这段时间内全网涉及奥迪A6的所有信息的关键词TOP20。假如我们对汽车行业和奥迪A6有足够多的了解的话(也就是精通业务知识),那么,通过这些关键词,我们可以对奥迪A6的“全网印象”有一个整体的感知,了解全网关于奥迪A6涉及哪些方面,给后续分析提供思考框架。

 

 

 

 

从上图中可以看出,对于奥迪A6的讨论,集中在售后服务( “投诉量”、“维权”、“4S店”、“汽车投诉网”、“服务”、“质量问题”、“汽车三包”、“诉求”)的探讨上。而根据前面的正负面情感分析,可以了解到这部分的口碑较差。

 

 

以下是全网关于奥迪A6的关键词TOP200形成的关键词词云,我们可以从中发现很多意想不到的信息,再次,分析原理同上,笔者在此不多做分析。

 

 

 

 

2.5 用户画像分析

 

 

因微博上的用户量庞大,且用户信息相对完整,故笔者对这段时间内,微博上关于奥迪A6有过提及的用户进行用户画像分析。

 

 

(1)性别

 

 

 

 

从上面可以看出,这段时间内对奥迪A6有过讨论的用户的男女性别占接近三七开,符合常识(男性较女性更关注车)。

 

 

(2)年龄

 

 

 

 

从上图中可以看出,25-34岁、19-24岁这两个年龄段,也就是中青年群体对于奥迪A6较为关注,不管发布这些信息的人是否买过车,毫无疑问,中青年群体日渐成为购车主力。

 

 

(3)地域分布

 

 

 

 

从上图中可以看出,微博上关于奥迪A6的信息量分布,北京、广东、江苏等地的信息量最大,说明这些省市区的媒体/微博用户关于奥迪A6的讨论较多,某种程度上表面了这些地区对该车感兴趣的(潜在)用户较多,或者被品牌营销信息“洗脑”的力度大,购买意愿会强于其他地区的用户,值得奥迪品牌方/经销商重点布局。

 

 

以上是关于奥迪A6在全网上粗线条的、整体性的分析,接下来的一篇,笔者将结合汽车行业的具体业务需求,简要讨论一下跟奥迪A6相关的精细型分析。

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