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社群大數據的崛起
5分鐘了解
社群聆聽研究方法
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社群大數據的崛起
5分鐘了解社群聆聽研究方法
本期知識補給站亮點
傳統調研與社群聆聽研究方法的趨勢交叉點
Q1. 為什麼越來越多人看重社群大數據研究方法?
Q2. 社群聆聽有多重要?
網紅大時代下的數據分析
社群聆聽平台的運作
Q1. 我了解重要性與趨勢,但社群聆聽究竟如何運作?
Q2. 社群聆聽平台有什麼優勢?
根據美國權威顧問諮詢公司Gartner在2020年針對215位來自各國行銷經理的調查顯示,有51%的行銷決策者使用「社群聆聽平台 (Social Listening Platform)」掌握疫情間消費者的即時資訊,甚至超越了電訪等等傳統調研。
傳統調研與社群聆聽研究方法的趨勢交叉點
Q1. 為什麼越來越多人看重社群大數據研究方法?
常聽到有人利用「社群大數據」預測股市、選舉、電影票房等等,這到底是如何達成的?
在傳統調查方法當中,只能透過大費周章的詢問、訪談以了解民眾想法 (而且答案還不一定是真心的),而現代民眾十分習慣在網路上發言,「主動」與他人分享討論對各種產品、議題的看法,這樣的網路聲量或稱「社群大數據」,數量更龐大、資料更即時,搭配能夠進行文字探勘的人工智慧,社群大數據這塊寶藏得以被觀察、分析。
社群大數據新研究方法 | 傳統抽樣調查研究方法 | |
---|---|---|
原理 | 非介入式的內容分析法 | 設計問卷後抽樣調查 |
大數據下觀察母體 | 存在抽樣及干擾誤差 | |
準確性 | 高,可連續追蹤或做歷史比較 | 高 |
時效性 | 高 | 低 |
資料量 | 龐大 | 1,068份樣本 |
觀點形成 | 意見可深入分析 | 量化成選項 |
執行難易 | 自動化工具,易執行 | 多道作業程序 |
▲ 新舊研究方法特色比較
回到如何利用「社群大數據」進行預測的問題,以選舉結果為例,MogIA人工智能系統在2016年美國總統大選,曾透過蒐集來自Google、Facebook、YouTube等超過2000萬筆社群數據,預測川普將會勝選,此預測雖與當時的傳統民調結果背道而馳,最終卻傳奇性地預測成功,證明了社群大數據的參考價值以及潛力。
Q2. 社群聆聽有多重要?
「社群聆聽」(Social Listening) 也就是針對社群大數據的收集、剖析。社群聆聽概念風行,全球業者發展各種應用情境,台灣各大企業、政府、學校也開始重視數據分析的應用。
▲ 社群聆聽的全球發展趨勢 (參考資料:Clutch 2017 Social Listening Survey)
社群聆聽無論是在國內外都有豐碩的調研成果,研究方法成熟,加上高準確率、高時效性、高代表性、容易執行的特性,成為企業與學者們愛不釋手的新利器。
而OpView團隊觀察台灣企業最經常倚重的社群聆聽應用模式,歸納出以下五種類型:
傳統調研與社群聆聽研究方法的趨勢交叉點
Q1. 為什麼越來越多人看重社群大數據研究方法?
常聽到有人利用「社群大數據」預測股市、選舉、電影票房等等,這到底是如何達成的?
在傳統調查方法當中,只能透過大費周章的詢問、訪談以了解民眾想法 (而且答案還不一定是真心的),而現代民眾十分習慣在網路上發言,主動與他人分享討論對各種產品、議題的看法,這樣的網路聲量或稱「社群大數據」,數量更龐大、資料更即時,搭配能夠進行文字探勘的人工智慧,社群大數據這塊寶藏得以被觀察、分析。
社群大數據研究方法 | 傳統抽樣調查 | |
---|---|---|
原理 | 非介入式內容分析法 | 問卷抽樣 |
大數據觀察母體 | 存在抽樣及干擾誤差 | |
準確性 | 高,可連續追蹤 | 高 |
時效性 | 高 | 低 |
資料量 | 龐大 | 1,068份樣本 |
觀點形成 | 可深入分析 | 量化成選項 |
執行難易 | 自動化工具 | 作業繁雜 |
▲ 新舊研究方法特色比較
回到如何利用「社群大數據」進行預測的問題,以選舉結果為例,MogIA人工智能系統在2016年美國總統大選,曾透過蒐集來自Google、Facebook、YouTube等超過2000萬筆社群數據,預測川普將會勝選,此預測雖與當時的傳統民調結果背道而馳,最終卻傳奇性地預測成功,證明了社群大數據的參考價值以及潛力。
Q2. 社群聆聽有多重要?
「社群聆聽」(Social Listening)也就是針對社群大數據的收集、剖析。社群聆聽概念風行,全球業者發展各種應用情境,台灣各大企業、政府、學校也開始重視數據分析的應用。
▲ 社群聆聽的全球發展趨勢 (參考資料:Clutch 2017 Social Listening Survey)
社群聆聽無論是在國內外都有豐碩的調研成果,研究方法成熟,加上高準確率、高時效性、高代表性、容易執行的特性,成為企業與學者們愛不釋手的新利器。
而OpView團隊觀察台灣企業最經常倚重的社群聆聽應用模式,歸納出以下五種類型:
網紅大時代下的數據分析
網紅崛起對社群聆聽的助勢
為何現今的網紅時代,提升了社群聆聽的重要性?
由於民眾花在社群平台的時間越來越長,受到的影響也日益加深,企業紛紛與Instagrammer、YouTuber等等,在社群平台上具有強大影響力的網紅展開行銷合作,除了替品牌成功曝光,也同時拓展了各平台網紅的影響力。
對企業端來說,與網紅/創作者的合作,並非行銷成效倍增的保證,必須在合作的前、中、後期持續地評估。方式包括透過最客觀與直接的社群大數據,如前期可以檢視過往創作內容的觸及成效,以及粉絲互動率、好感度等等社群表現,確認投入成本是否能有效轉換成網紅帶來的流量。OpView曾經發表針對YouTuber衡量網紅含金量的數據分析報告,當中便應用了社群大數據中的各項指標計算、評估,替品牌有效率地挑選出適合的合作網紅。
▲ YouTuber含金量統計表
(原文出處:洞察報告Vol.135》從KOL到COOL 探索高含金量網紅的密技)
而對於網紅/創作者來說,一批忠誠的粉絲是他們所擁有最強而有力的資源,如何長期維持本身的話題、流量,成為躋身熱門網紅後的一大課題。此時也能透過觀察社群大數據分析,也就是「社群聆聽」,藉以了解哪一類型的內容有較佳的表現,接著如經營品牌一般,提升自有頻道內容品質及形象。
可以說,透過企業與網紅/創作者的經營,加上網友主動在各社群平台上的回應討論,持續在社群上創造輿情價值,因此讓社群聆聽這樣針對社群、非介入性的調查研究方法,逐漸成為了解消費者關鍵情報的主流趨勢。
如果想看更多社群輿情觀測範例,我們每月發布兩期洞察報告,每期鎖定不同產業主題進行觀測,包含豐富的網路輿情觀測應用,歡迎訂閱下載:
社群聆聽平台的運作
Q1. 我了解重要性與趨勢,但社群聆聽平台究竟如何運作?
透過訓練人工智慧進行文字探勘及語意分析,我們讓人工智慧了解人類的語言邏輯、從句子中自動斷詞擷取詞彙,並從字裡行間觀察每一則網路聲量背後帶著什麼樣的情緒。人工智慧在後台將資料剖析完成之後,再經由雲端化的軟體服務,也就是社群聆聽平台,讓有需要的企業或個人,在不需要額外添購軟硬體的情況下,透過雲端服務帳號操作、觀測、分析社群大數據。
大體而言,社群聆聽平台的運作過程如下,主要可以分為資料蒐集、文字探勘或語意分析等資料處理、以及資料視覺化呈現:
Q2. 所以社群聆聽平台有什麼優勢?
網路上討論的內容多元而複雜,簡單來說,社群聆聽平台解決方法有以下三大優勢:
大規模
提供一站式的雲端服務,協助一次統整資料精華,包括單則聲量的作者、發文時間、情緒標記…等等,如此大量的標記都能在短時間內完成,對於大規模量化分析輿情輪廓具有相當大的幫助。另外,《OpView社群口碑資料庫》自2012年起收錄各大主流網站資料,且資料皆可回溯、並進行長時間的比較,對於大規模數據分析來說十分省時省力。
即時性
透過機器24小時不間斷地爬文,社群聆聽平台能確保社群資源的即時性,而《OpView社群口碑資料庫》每日收錄100億字以上中文資料,資料即時性更是達到5分鐘以內,對於變動快速的網路世界來說是一大優勢,能夠協助使用者達成更精確、更契合時事的量化分析。
自動化
透過AI自動化的文字探勘及語意分析,除了能協助降低前期資料蒐集、處理的負擔,在AI的協助下也排除了人為出錯的可能性,使用者只需從社群聆聽平台解讀數據、並從數據中提出見解,大大降低量化資料處理的複雜性與技術門檻;除此之外,社群聆聽平台的優勢之一,便是可以將複雜的資料結構化,並把分析結果用最合適的方式呈現,又稱「資料視覺化」(Data Visualization),包括將文字資料以長條圖、泡泡圖、折線圖、文字雲圖等等呈現。
而這樣的社群聆聽平台,在企業中有多種用途,主要可以分為:
▲ 社群聆聽平台用途
總而言之,社群聆聽平台的優勢便是利用人工智慧快速的演算能力,讓使用者以最有效率的方式為自己所關注的主題健康檢查,並應用這些機器處理完成、有條理而淺顯易懂的資料或圖表,加值數據分析的可能性!
《OpView社群口碑資料庫》同時有開放可使用Google帳號快速登入的入門版、以及針對企業的專業版輿情分析平台試用,可以一次了解到指定話題在觀測範圍內的各種輿情表現、甚至是討論者的族群輪廓與視覺化熱詞文字雲等等。
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