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Post by rayhanaliio11 on May 23, 2024 9:30:43 GMT
随着社交聆听技术能力的进步和社交数据量的增长,创造性社交媒体研究的机会已经出现。 总提及次数和主题标签印象分析的时代已经过去了。借助Brandwatch Analytics等智能平台,我们可以开始探索独特的社交细微差别。 在我们的Twitter 幸福报告中,我们开始使用 Twitter 和 Facebook 来确定美国人的快乐或悲伤程度: 屏幕截图 2015-05-20 12.51.23 PM 在我们的最新报告中,我们对这项更具创造性的社会研究又迈进了一步。 获取一片披萨帖子 快餐。更具体地说,披萨。 几乎是每个人最爱的罪恶快感。 这是一种并不罕见的美食,它让我们中的许多人告诉世界,我们对 加拿大数据库 购买的奶酪、粘糊糊的东西感到多么高兴。 虽然衡量有关快餐的原始提及量很有价值,但揭示这些提及中的欲望或意图有助于回答具体问题。 美国各州的这种新颖的细分描述了购买达美乐披萨配料的意向。 哪些州喜欢在披萨上堆满培根?哪些州喜欢辣椒?哪些州喜欢在披萨上堆满意大利辣香肠? 屏幕截图 2015 年 5 月 20 日上午 10 点 24 分 通过仅分析包含意图的对话(例如“我想要”或“我需要”),数据可以更准确地反映披萨偏好而不是一般兴趣。 下载报告” 意大利辣香肠在大多数州引起了人们的关注,而夏威夷当之无愧地以披萨命名(夏威夷清酒),而菠萝是该州的首选。 屏幕截图 2015-05-20 下午 2.38.06_BW 按性别细分相同的提及表明,男性更喜欢牛肉配料,而女性则在披萨饼底上发布更多有关鸡肉的内容。 具有社交智能的品牌可以开始使用此类 研究 来本地化促销活动,以匹配受众的实时偏好。 但品牌的精细度到底能达到什么程度呢?
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