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i-Buzz認為大數據的未來價值,在於從不斷變動、增加、衰敗的來源中,獲取不斷變動的、最新的、最即時更新的數據,將變動資料整理後,應用在不同產業中,由數據出發,創造超乎想像的新價值。
我們致力於大數據創新應用,結合雲端技術提供產業最新趨勢,朝向機器學習、深度學習、 AI人工智慧發展。
目前已拓展亞洲中國、日本、東南亞各國市場,提供跨地區大數據資料交換、亞洲意見領袖KOL版圖拓展、深度市場研究報告、PMI關聯指數分析與消費者文本情緒分析。
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2007年
i-Buzz網路口碑研究中心於 2007 年 11 月成立。
2008 年 10 月
以「網路口碑資料分析與決策支援服務」獲得經濟部商業司「97 年協助服務業研究發展輔導計畫—業者創新研發計畫」專案研發補助,奠定了現 今良好基礎。陸續推出 i-Buzz VOC 網路口碑資訊搜集服務,提供用戶網路口碑資 訊每日監看報告服務。並開發 i-Buzz VOC 網路口碑產業 KPI 報告,成為國內企業 用戶評估和監控口碑行銷的效益的唯一的參考資訊。
2009 年 11 月
總經理黎榮章首創將搜尋技術與網路行銷結合,發展出創新的「i-Buzz VOC 網路口碑資料搜集與分析服務」,獲第九屆「e-21金網獎」創新達人優質獎。
2010 年 4 月
以「i-Buzz management 網路口碑線上知識庫」再度獲得經濟部 商業司「98 年協助服務業研究發展輔導計畫-業者創新加值計畫」專案研發補助。企業使用這套口碑管理系統,得以有效的進行往路口碑分類、分派以及組織共同 分享資訊內容。
2011年
全球社群媒介盛行,在台灣以FACEBOOK為使用最廣泛之社群平台,本公司持續研發以FACEBOOK為基礎之網路社群影響力分析。
2012年
有鑑於企業對於新聞口碑整理,以及危機預警之需要,i-Buzz更率先開發了亞洲第一套「兩岸三地新聞監看與影響力分析系統」,將口碑搜尋技術延伸到新聞資訊上,提供公關代理商及品牌客戶更直接、即時的全自動新聞監看系統,除了一般口碑環境監測外,更為企業創造出了一套危機預警模組。
2013年1月
進行中國市場發展之初探,於中國上海成立上海子公司亞美陞陽國際股份有限公司,計畫將網路口碑搜尋與分析報告的研發成果和企業應用的實務,擴大應用於大中華地區。
2014年5月
獲得經濟部商業司專案研發補助,完成「大數據-全球華文語詞關聯系統開發計畫」,並將分析項目深化至質性的口碑資料中,以了解中文語詞間的關聯性,並為後續的口碑分析研究開啟新的領域。
2016年
「My eDaily每日關鍵電子報」與「My Buzz口碑管理平台」上市。讓輿情分析服務更貼近客戶對於資訊的即時觀看、定期性追蹤的使用情境,針對客戶提供客製化、例行性的網路輿情資訊,商業情報不漏接,即時追蹤關注的議題走向。
2017年
因應市場需求,將本司的中文輿情量化研發技術整合開發旗艦型商用服務,「VOC Online」與「VOC Partner」,透過系統操作獲取各種量化報表與深度質化分析,協助品牌客戶、媒體代理商進行各式行銷專案監測與管理。
2017年
因應大數據時代開放資料的商業服務模式,本司推出VOC Data服務,推廣企業間不同類型資料相互串接,提升資料運用價值,嘗試開發整合性的數據產品。
2018年
政府推行南向政策,本司將業務範圍推廣至東南亞地區國家,針對社群媒體滲透率高、網紅經濟發達的東南亞行銷市場推出分析當地網路口碑現況的產業輿情監測系統。
2019年
台灣網路媒體的輿情分享現象成熟,使用者產製內容成為品牌廠商的重要資產,因此本司開發包含六大來源頻道的輿情素材庫UGC再利用系統,開創新型態業務範圍,提供客戶有效利用UGC資源的整合行銷服務。
2020年
延續UGC行銷生態圈概念,打造以體驗品牌、產品為核心的「貼嗑Hashtager活動體驗平台」。平台招募粉絲成為品牌大使,消費者可在網站上獲得新鮮有趣的產品與活動體驗,而品牌方獲得可二次利用的UGC內容。創新的平台設計概念讓消費者在品牌與產品的推廣過程中擔任重要角色,以達到雙方互惠的成效。
2021年
圖像辨識,隨著圖像式社群媒體的發展,消費者與品牌的社群經營轉向以圖片訊息表現。i-Buzz的研發團隊首度嘗試將圖片辨識技術應用於行銷領域的數據需求,整合Google Vision API與深度學習CNN模型,針對行銷領域的品牌LOGO、圖片文字、照片物件、照片顏色進行模型開發,應用範疇包含網紅行銷的KOL風格辨識模型,以及五大類型圖輿分析報告(品牌、事件、活動、人物、消費者)、辨識標的涵蓋: 人物辨識、物件辨識、品牌辨識、地標辨識、情緒辨識。成功協助品牌媒合最佳網紅人選以及追蹤圖片輿情。 本司推出「鄉民研究所」作為輿情資料與市場調查的整合服務品牌,消費者自我揭露的輿情內容是有價值的市調資料。我們觀察網路使用者的文字表達行為,整合網路特殊用語,偵測匿名使用者對於自身人口特徵描繪、生活型態、消費行為、關注議題等相關的表達訊息,開發多項調查項目的語意貼標模型,協助客戶進行市場調查、消費者研究、CRM管理等策略建議。
2022年
i-Buzz根據超過10年的輿情資料分析經驗,目標將輿情數據從協助客戶做功能型策略建議提升至更宏觀的商業策略檢視,我們將豐富且長久累積的網路語料、商業分析理論架構,以及演算法模組三者結合,研發獨家的商業策略分析工具,針對環境、產業、競爭、品牌、產品、消費者研究共6大策略範疇、22個策略情境,從輿情大數據角度提供企業解決難題的數據分析工具。
發展歷程 -