用布尔搜索运算符来查找超具体的主题和提及来创建可操作的市场研究。从非结构化数据中提取消费者和市场情报的能力为品牌带来了很多好处。 现代文本分类远远超出了上面的 iPhone 示例可以处理日常生活中使用的语言。例如NetBase Quid 的 NLP 提供了强大的分类功能包括以下内容 高度准确地阅读和解释消费者社交媒体意见的含义。 根据出现的搜索查询的所有变体分析并返回数据 – 超过 40 种不同的语言。 处理图像中的拼写错误讽刺表情符号和品牌徽标以提取信息和情绪。例子包括 城市用语或俚语例如我的新手机坏了！ 替代拼写例如luvkewl或gr8。 恕我直言或ttyl等缩写。 常见的拼写错误例如the/teh。 这种准确性对于使用消费者和市场情报分析工具的品牌来说至关重要。如果您错过了有助于对话的社交媒体帖子或博客但存在上述任何问题那么您正在使用不完整的数据集。 在当今瞬息万变的市场环境中您需要准确的市场研究而这只能通过捕获整个数字对话的工具来实现。
无论您的品牌试图
研究什么一旦您广撒网以收集与您的查询相关的所有数据世界就是您的牡蛎。 这是因为您随后可以解析您的数据集以深入了解客户偏好热情和行为等内容。假设您想要分析您在整个 Internet 中提及的品牌以评估您的品牌健康度。在这种情况下您可以对数据集进行切片和切块以确定最重要的属性行为情绪观点竞争对手作者等等。这是现代品牌了解情况并围绕市场状况和消费者意见制定战略的方式。 带有分析的示例推文 以这种方式使用文本分类可以阐明消费者和媒体对您业务 批量短信以色列 各方面的看法。在不存在的地方提供结构是品牌发挥优势和解决问题领域的宝贵工具。如果没有现代文本分类大多数消费者和市场情报将保持非结构化和不可见的状态。 趋势分析的重要性 文本分类如何帮助品牌脱颖而出 借助正确的工具品牌可以利用文本分类的力量来改进他们的消费者分析营销工作并最终提高他们在细分市场中的影响力。 让我们看看品牌可以通过哪些方式获得优势。
实时分析 传统的市场研
究方法已经走上了恐龙之路。那是因为它们太慢了无法在您需要时产生实用的见解。手动分析是劳动密集型的在社交聆听的情况下几乎是不可能的。 通常在关键情况下例如公关危机需要快速洞察消费者的看法。文本分类机器学习让您可以实时跟踪品牌提及和关键字以便您的决策者可以快速采取行动。 可扩展性 人工智能不关心你需 ASB 目录 要筛选多少数据。大品牌或小品牌都可以在几分钟内从大量数据源中捕获和提取见解。传统的研究方法无法在速度和可扩展性方面与高级文本分类工具竞争。当您的品牌被广泛提及时您的 AI 不会费吹灰之力——您仍然可以快速找到结果。 一致性 与人类研究人员分类的数据相比人工智能不会分心疲劳或无聊。最重要的是它不会表现出偏见。
