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乐思舆情监测:“中国消费者被宠坏”引争议,消费者应当被指责吗

“错误翻译”惹乌龙

11月22日,滴滴总裁柳青在雁栖湖参加彭博论坛时回答外国主持人提问时,提到了一句“the most spoiled consumers in a good way”来形容中国消费者的当下情况。这句话被错误翻译成“中国消费者简直被宠坏了”而被各大媒体肆作文章,引发了一场针对滴滴的网络声讨。有人认为,资本为了催熟市场故意给了消费者不可能长期持续的好处,让消费者产生了不切实际的期待。然后资本想收割用户的时候,用户感受到巨大的心理落差,所谓由俭入奢易,由奢入俭难,这并不能怪消费者,只是放长线的企业自食恶果。这起言论经过发酵,最终在网络上被定性为“滴滴为了给自己近年来种种劣迹寻找的借口”。但是,当事人在提出这句话时,原本只是想表达当前中国市场的经济健康,强调与其他市场相比,中国企业面临更高的社会期望,需要想尽办法满足消费者才可能站得住脚,中国的消费者是“最被宠爱”的消费者,而非“被宠坏了”的消费者。

“最后一公里”与“最后一百米”

暂且抛开这个问题来看,消费者对于服务越来越高的追求,是一种“不对”的趋势吗?

近年来,大家都一直执着于“洞察消费者”,恨不得将消费者从头到脚都伺候到位,以填补或制造自身产品在消费者需求上的价值空缺,消费者已经受到了空前重视。无数大小型产品在做好本身功能的基础上,已经更强调对消费者的“服务”,甚至“服务”比产品本身的质量已经显得更为突出。近年流行的“海底捞”式火锅店,以及各类提供意想不到完善服务的产品类型,都在助推着“宠坏消费者”这个火热趋势的大潮。

但针对这种趋势,卓尔集团执行董事卫哲就说到:“我们要分清楚最后一公里和最后一百米的关系。电商无非能做到最后一公里,但最后一百米你最好还是让消费者自己走过来。不然你把消费者宠坏了。所谓的懒人经济都有成本,消费体验和公司的效率之间要找到平衡。体验太好,但你效率太低,一样不可持续。”

那么,对企业而言,如何谋求恰到好处的消费者洞察策略,才能在消费体验和公司效率之间寻找一个平衡点呢?

恰到好处的消费者洞察:精准智能的消费者监测分析服务

要想把握企业效率与消费体验平衡,首先必要的是对消费者具有全面、深度、充实的洞察。只有掌握了全面的消费者大数据,并深刻了解目标客户群体当前所处的个性化环境,才有进行市场决策的充足判断依据。当今流行的“场景化营销”模式,以及网络各类电商平台推崇的“打动人心”的漫画式营销,就是通过深入的消费者洞察在营销层面合理平衡了企业效率与消费企业的一种宣传模式。场景化营销,对企业洞察目标消费者群体的深度有极高的要求。这层深度不仅仅体现在对消费者大数据(收入、年龄层、性别、偏好等)的掌控。他们不仅收集消费者的收入等表面数据,也通过对开源情报平台的消费者数据进行深刻的文本挖掘,在以此为基础的情况下确定了某个领域的产品是否拥有适用某类营销方式侵占的可能,将潜藏于互联网与企业内部的海量文本数据引入了产品市场决策经营视野,并成功对粉丝经济的辐射效应进行了探索,一定程度上预测了尚未被激发的潜在消费者的消费偏好,并精准地选择了产品宣传的投放方式。然而,场景化营销也仅仅停留在情感上打动消费者引发共鸣的程度,并没有再进一步给消费者提供“服务到家”的最后一百米式服务,却能够取得非常良好的营销效果。

乐思网络舆情监测系统和品牌监测服务,结合文本分析、词性分析、实体识别提取、依存文法分析、文本分类以及人工智能词语联想技术,通过16年采集经验的大量数据训练,形成了一套能够对网络非结构化数据精准解构的分析链条。例如,乐思软件能够通过抖音聚合分析监测技术,准确全面识别出当前抖音平台的视频种类、热度排行以及关联用户的情况,掌握抖音突发爆火视频的舆情辐射范围,将视频标题、简介、评论中蕴含的信息进行结构化处理,深入分析出当今抖音客户群体所关注的民生话题范围,以此为企业提供场景化营销的具体领域和案例。

深度的文本挖掘技术,来源于乐思网络舆情监测系统采用了大量的数据训练,其深度的自然语言处理模型决定了舆情数据的深度和准度,并协助舆情分析系统准确为客户找出有价值的舆情数据。而乐思网络舆情监测系统24小时不间断服务的高度更新频率能够全面支持NLP技术核心的稳定运转,内置的文章搜索引擎基于拥有上千灵活特性以及代码模式架构的乐思网络信息采集系统。只要客户指定合理关键词筛选,便能够对全网99.8%的页面进行检索。

同时,乐思网络舆情监测系统依靠人工智能聚类算法技术,自动将海量信息按客户关键词设置进行分类,并自动预判舆情种类,帮助企业解决消费者数据分类笼统的问题,并对监测信息评分,让价值高的信息优先呈现。系统还能够自动识别负面信息以及用户设置的推送信息,准确读取相关内容的转发数、回复数、相似度较高的其他相关信息等等,甚至还配备了基于大数据智能化的主题分析、媒体分析、情感分析、地域分析、新闻传播分析、微博传播分析、源头分析以及转发者人物画像的塑造等等功能,自动生成简洁具有价值的舆情报告。而且,乐思网络舆情监测系统提供数据接口,可供多客户独立使用,各客户可根据自身定制需求对界面进行个性化编辑。

乐思软件已经与囊括金融、快消、餐饮、服务、券商保险等各行业的多家企业达成深度合作,运用乐思网络情报中心系统,确立了高效的大数据情报分析及文本挖掘的方案,为企业了解市场情况、确立市场决策提供了全面详尽的网络情报与统计分析,尤其是为保持企业效率与消费体验的平衡要求的具体开源情报提供了充足的支持。乐思网络情报中心系统与舆情监测系统,基于融合数千种特性的高度可定制化采集系统,打造人工智能文本挖掘算法为企业提供实时情报监测分析服务,助力企业全面洞察消费者行为,平衡消费体验与企业效率。