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数据社交论文 并行智能:社交媒体数据在品牌资产管理中的力量

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John Hallward(Ipsos Connect 全球产品开发总裁)

近十年来,Ipsos 公司一直在进行社会化聆听的研究与尝试.虽然我们的立场一直是,社交媒体数据的代表性并不足以取代传统的以调查为基础的研究,但我们也认为,它在消费者理解方面起着重要的作用.社交媒体数据有助于我们看到品类发展的趋势、未满足的需求,以及在常规的以数据为基础的调查中可能仍不会被发现的新兴课题.此外,通过将经验证的分析框架应用至该数据,我们已将社会化倾听提高至社会化智能,以帮助我们的客户解决有关创新、品牌健康、数字通信和购买路径的问题.

自从益普索SMX(Ipsos 专门的社交媒体实践)的启动以来,我们一直专注于如何构建和协调社交媒体数据,以使之对于客户而言更加相关、易消化、及时、价格实惠.更具体地说,我们一直专注于协调社交媒体数据和以调查为基础的数据,以便形成能够优化成本和提高洞察速度的数据混合体.我们称之为“并行智能”(side-by-sideintelligence).它让我们能够应用社交媒体洞察,以支持多个领域的发现,如产生有关创新、创新性发展、市场结构的新见解.

社交媒体数据在品牌资产管理中的力量

对于大多数老牌品牌而言,品牌资产不会出现快速变化.正是由于这一事实,我们面临两大挑战:

1..很多客户经常质疑品牌资产追踪的价值,尤其是在品牌资产追踪费用高昂、报告缓慢、呈回顾性之时;

2.期待社会化媒体数据能够代替以调查为基础的跟踪调查的客户,发现社交媒体数据与调查数据并不相关,或并不依赖于市场中的表现.

重要的是,要了解社会数据和调查数据来自于不同的来源,而且它们也并非有意相一致.虽然你可以对社交媒体数据做拟合,使之与已知的业务度量(如销售量)相一致,但却并没有什么价值,因为这些数据的预测性不会超过一个或两个星期.

因此,我们更倾向于使用社交媒体数据来探索整体周期性品牌资产数字下的洞察.调查数据提供了基准和可靠的代表性洞察,而社交媒体数据可跟踪资产随时间推移的驱动因素的有意义变化.我们可以通过将在社交媒体数据中观察到的变化付诸以调查为基础的驱动因素分析,来得到洞察.

BHT 社交媒体数据的结构化

我们所采用的结构,利用的是我们从以调查为基础的品牌资产模型的所得.然后,我们设置框架,将社交媒体数据进行编码,以匹配从基于调查的资产深入研究中所获得的品牌资产措施和驱动因素(例如,匹配诸如我们的“态度资产”、“市场效应”、“资产诊断框架”和“情感上的映射”等措施,以及定制意象的选择、个性以及反映客户的特定市场的形象编码).

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调查数据驱动因素分析与社交媒体调查结果之间的这种类型的匹配方式,为社交媒体数据提供了一个对品牌重要的是什么的相关结构.这就创建了一个快速一致的跨市场比较和延展的过程.从而,可以避免从头开始每一项新的社交媒体研究的成本,而且还提供了一个与我们的客户更为熟悉的内容相匹配的洞察结构,即透过基于调查的反馈的镜头,而具有更大的控制和目标代表性.

并行智能

利用洞察的两大来源,以提供速度更快、价格更优惠的品牌指导(可扩展,由具有代表性的基于调查的洞察支持),并行智能提升了品牌健康跟踪.通过进行超越数量和情感的社会分析,并将其编码至(我们的或客户的)经过验证的框架,通过使其更具可操作性和战略性,我们增加了社交媒体数据的价值.

品牌健康跟踪和社会智能正共同迎来一个品牌资产计划的新时代,可提供动态、快速、内容丰富的洞察,帮助开启我们对消费者认知和品牌联想的理解,这是前所未有的.

专注于增量: 社会化的真正力量

我们知道,社交媒体数据并非总能容易地匹配或取代以调查为基础的洞察的可靠性.那么,如果是这样的话,在此背景下,究竟如何该正确地使用社交媒体数据呢? 我们认为,应该把重点放在随时间变化的趋势上.即注重通过社会化聆听所发现的增量.社交媒体数据具有不够充分的代表性,并不“等同于”调查数据,这并没有问题,只要我们在社会结构和“样本框架”中保持一致.我们想要社交媒体数据告诉我们一些新的、不同的东西.当我们追踪经编码的社会化聆听数据的增量,我们可以填补调查波次之间的差距,预测发展趋势,发现单单进行传统的研究所难以获得的新洞察.我们还可以为客户提供可操作的早期预警数据,这样他们就可以以消费者的速度作出更为明智的决策.

去年秋天,我们察觉到我们为一家领先的快速消费品客户在社会化方面追踪的关键资产属性,出现了一个突然而显著的提升.“顾客价值”度量的意外飙升,让我们思考其是否能够告诉我们从调查追踪所获得的相对稳定的KPI(实际上呈现下降的趋势)所无法告知的情况.经过进一步的检查,我们发现,社交媒体数据中的正收益的增加,实际上是与一个自有品牌竞争对手相关的评论显著提升的结果.在存有疑问期间,由于竞争对手雄心勃勃的广告战和折扣的结果,单条评论中包含两个品牌的社交评论的数量增至三倍.在几个小时的时间里,我们能够看到,消费者认为,竞争品牌的表现在不同的质量方面,始终远远低于他们的期望.与此同时,这些消费者也重申了他们对我们客户的产品的支持和赞誉,即承认该品牌作为该品类的领导者和大多数第一选择.

只有通过社交媒体数据和调查数据之间的并行比较,我们才能够找出最终揭示隐藏的市场动态的差异.孤立地看,仅社交媒体数据本身,只能表明品牌运行状态良好.而单独的调查数据并不能捕捉到细微的动态,这可能对品牌的创新和传播工作产生深远的影响.

结论

在新常态下,人们表达和消费会影响购买决策的源源不断的在线内容,我们的客户对快速、可靠、易消化的商业智能的需要,比以往任何时候都多.而另一方面,我们需要知道,通过参考具有代表性的以调查为基础的洞察(已经经过实际销售验证),是否会或如何回应社交关注.在这两个方面,并行智能定能不负众望.

社交网络数据挖掘:社交媒体数据 Social Media Metrics

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