i-Buzz發表AI新技術,協助企業看清消費者樣貌

發布日期:2018年07月25日
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關鍵字:大數據AI質化分析網友族群結構消費族群行銷策略

i-Buzz網路口碑研究中心十年來在大數據量化領域深耕有成,每月協助超過300家品牌客戶以網路口碑數據擬定行銷策略。為了進一步呈現網友實際人口結構,i-Buzz獨家研發「AI消費族群輪廓解析」技術,協助企業勾勒實際消費者的族群輪廓與生活型態。

 

i-Buzz業務總監葉凱凌昨(24)日獲邀至DMA台灣數位媒體應用暨行銷協會,與百位品牌客戶及代理商暢談AI數據應用,結合i-Buzz累積十年的語詞分析經驗,獨家研發「AI消費族群輪廓解析」技術,以此得到消費者人口結構、興趣行為和生活型態。


用AI探勘網友族群結構 避免行銷溝通策略出錯

 

葉凱凌與聽眾分享解讀消費族群的實務經驗,她指出品牌網路聲量通常與實際銷售量相符,所以客戶會很在意自己與競品的口碑差距。但當兩個品牌聲量相當時,要怎樣在行銷上做出差異化?答案是AI質化分析。

 

 

▲i-Buzz網路口碑研究中心除了協助品牌檢視聲量表現外,「AI消費族群輪廓解析」,能用於分析網友人口結構與特徵。

 

透過大數據的AI質化分析,除了品牌聲量以外,還能深入研究「這群網友」的人口結構與特徵。以汽車產業舉例,數據顯示平價與進口車品牌的討論網友,在人口結構上雖然約有24%的重複性,但若將比較等級拉高至200萬以上車款,兩者的人群重複性則只有0.13%,顯示汽車產業依照車款等級,討論網友也具有明顯族群差別。葉凱凌強調,了解網友族群結構,才能大幅降低溝通錯誤可能,透過「AI消費族群輪廓解析」技術,則能進一步知道這些差別來自哪裡,以及如何應用在行銷溝通策略上。

 

i-Buzz補足傳統市調的缺點,用AI辨識消費族群生活型態

 

葉凱凌表示,過去的大數據分析多半是針對品牌或產品的討論內容,雖然能了解消費者意見,但卻無法知道「他們是怎樣的一群人?」。品牌在進行消費者研究時,多半只能透過傳統抽樣市調或焦點訪談法,費用既高且耗時費力。
 

透過i-Buzz自主研發的AI技術,可藉由系統大數據撈取,廣泛收集消費者語料,並人工標籤語料意義,進而建立人口樣貌判別模型,最終運用語意分析技術,辨識消費者的族群輪廓,不僅速度快,成本也相對較低。分析內容不同於傳統市調,除了基礎的性別、居住地及婚姻生育狀態等人口結構項目外,更可設定各類研究主題,例如消費者喜好興趣、品牌好惡、飲食習慣、消費通路、消費方式、日常活動行為、對於特定議題的看法與立場等。

 

i-Buzz創辦人黎榮章指出,大數據與AI結合已是趨勢,i-Buzz的「AI消費族群輪廓解析」,不同市調抽樣,能進階針對品牌行銷的需要設定分析項目,運用大數據的普查特性,客觀精準的勾勒出消費者生活型態與樣貌,提供企業制定行銷策略時的參考。

 

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業務總監 葉凱凌

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