现在，社交媒体数据挖掘领域有一个发展趋势，即客户需求逐渐由追求数据规模、浅层描述统计的舆情分析转向追求数据质量、深度挖掘信息价值的情报分析。
抓取数据、清洗数据对于当下的舆情监测系统来说，都不算是什么难题了，难就难在如何从已有的数据中获得有价值商业洞察，再将其用于指导实践，而不仅仅止于各类简单的数据统计图表。
因为，作为大数据最早的场景之一，舆情分析已经发展有20余年了，其核心技术及分析框架并未发生质的改变，传统的舆情分析主要存在如下3类弊端：
- 信息噪声较多
传统的舆情产品一般基于关键词匹配信息，但基于细粒度的词汇难以捕捉到检索意图，会产生大量的干扰信息。比如，要搜索演员“张震”，出来的结果会有某讲鬼故事的张震、配音演员张震、某某大学的教授张震等等，搜索出的结果数以千万计，但绝大多数信息是无关的。同时，传统的舆情产品聚焦数据的采集方面，追求所谓的“全量数据”，片面追求数据采集规模导致了采集回来的数据质量“泥沙俱下”，加剧了噪声了干扰。
正所谓“垃圾进，垃圾出”，数据源头的质量不好，会直接影响后续的挖掘分析，各种高大上的词云、趋势分析图表都成了“花架子”，毫无业务价值。
- 分析精度较低
传统舆情产品限于技术路径依赖及成本的考量，采用的分析方法也较为传统，主要是基于规则（如关键词的“与”、“或”、“非”组合）来筛选和分类数据，造成了查全率和查准率“双低”的情况，导致后续分析结果的可信度大大降低。
- 挖掘深度不够
传统的舆情产品对数据的分析一般是基于统计性描述分析，比如关键词云、声量走势、信源占比等，大都是宏观层面的趋势分析，并未深钻下去，跟业务结合，难以得到能指导商业实践的分析结果。
鉴于上述3种传统舆情产品/分析的弊端，笔者引出了对社会化媒体进行商业洞察的重要手段——社会化聆听（Social Listening）。
此外，笔者还将在下篇中以汽车行业的一个实操案例，来讲述如何使用社会化聆听对社会化媒体大数据进行挖掘，虽然“隔行如隔山”，但“隔行不隔理”，其他行业的读者也可以借鉴这种分析思路和方法，来帮助自己在产品设计/运营、竞争情报分析和市场调研中达成目标。
最后，笔者将介绍社会化聆听产品化的解决方案，这个部分将以达观数据的客户意见洞察平台为例。以下是本文的行文脉络，后两个部分将在下篇中阐述。
本文的行文脉络1.利用社会化聆听获取社会化媒体上的重要信息
1.1 什么是社会化聆听？
在社交网络年代，我们的每一条发布、每一个评论，每一次转发，每一次点赞，都反映了我们的习惯，喜好和消费习惯。通过社会化媒体去倾听目标消费者的需求和意见已经成为了今天品牌运营者的必修之技。企业通过捕捉网络上与品牌/产品/营销事件相关的关键词，去监测消费者对品牌/产品/营销事件的态度和反应，被称作社会化聆听。
更进一步来讲，社会化聆听，是指利用各种技术手段（信息采集、数据分析/挖掘等）倾听目标消费者和潜在消费者主动在社会化媒体上“晒出”的内容，以及各种行为（阅读、点赞、收藏等），从而挖掘出有商业价值的洞察。
在实践中，它的意思是在社会化媒体（社交网络，论坛和博客等）上捕捉提及品牌的内容，有趣的品牌话题，竞争对手以及所有对你品牌有意义的话题。
1.2社会化聆听的商业价值
社会化聆听的数据源于社会化媒体，这些数据（绝大部分是非结构化数据，包括文本、emoji和图片、视频等）有着语义和关系的双重属性，所以我们能从中发现身处社会化媒体中的个体在不经意间流露的真实情感、行迹和价值观。对于社会化媒体来说，它的样本对象不是个体，而是个体的行为和想法本身。
从本质上来讲，社会化聆听更像是一个开放式的命题下的调研---既可以得到较为宏观的趋势分析，又能够洞察到较为感性的知识（用户的情感、意见或者态度等），它主要的工作会花在数据处理和非结构化的数据挖掘与分析方面。
那么，社会化聆听将会在哪些方面帮助品牌和公司呢？Broadsuite Media Group的首席执行官Daniel Newman 在其发表的《Social Listening Enables Social Business》一文中曾总结为洞察市场格局、锚定竞品分析、用户情绪识别、用户售前支持、购买信号探测、客情持久维系，但笔者以为，还可以加上2条：
- “发掘意见领袖”。这类意见领袖能够在企业的营销事件中发挥极强的传播力，能在大范围内影响其他消费者的购买意向/购买行为
- “用户画像剖析”。捕捉那些谈论品牌/产品/营销事件的用户的相关用户信息
以下是社会化聆听可以帮助企业改善运营的8个方面：
图2 社会化聆听可以在8个方面帮助企业改善运营下面，笔者将结合汽车行业的营销实践，来讨论社会化聆听是如何帮助企业实现其目标的。
1）洞察市场格局
通过社会化聆听，品牌可以更简单地获取对他们新产品和服务的目标市场的洞察，了解各个主要对手的市场影响力概况。这里举一个汽车领域的例子（图2），通过了解几款豪华车型在全网的正负面声量分布情况，即可锚定市场上的主要竞争对手，发现市场上的薄弱环节，从而抓住稍纵即逝的机会。
图3 几款主流豪华车型的市场影响力声量分布比如，当一个汽车制造商考虑开发一款新车系时，他们可以通过倾听多个平台（新浪微博、汽车之家、易车网等）的用户UGC（User-Generated Content）去了解竞争厂商类似已上市车型的购买者对此款车的吐槽和希望这类车应有的新功能，以作为打造新车的有力参考。
2）锚定竞品分析
商业情报在现今日益开放的互联网上对企业愈发重要，同时也愈发变得触手可得。和市场概览相似，社会化聆听可以帮助你清晰地洞察到你的对手是谁，你的对手都在做什么。
想象一下，一款新车在发布前就清晰地知道消费者愿意为你的新车掏多少钱，知道他们想从你这里找到哪些对手提供不了的新功能和服务。对社会化聆听的使用就像是一个无孔不入的专属FBI，可以使企业可以轻而易举的获取关于目标消费市场的几乎所有信息。
3）用户情感识别
企业一般都希望能快速洞察到他们的消费者对自身产品/品牌是否满意，对哪些地方感到满意，对哪些地方多有吐槽，而社会化聆听正好为消费者提供了分享他们对品牌的小情绪的发泄平台。
图4 某款车型的情感分析示例比如，许多汽车品牌的各种车系都有在第三方垂直网站（如汽车之家、爱卡汽车、新浪汽车和搜狐汽车等）上建立相关论坛，去鼓励消费者谈论分享他们的想法。通过过滤掉这些社区里的垃圾信息（主要是水军发帖和无关信息），汽车品牌方可以更好地了解消费者对该车整体的满意度如何，以及具体的吐槽点，以便为后续制造设计和售后服务作参考。
4）售前客户支持
当某个潜在客户要考虑买些比较复杂的东西时，他们一般会立刻转向社会化媒体求助。这时，影响力便会发挥巨大的作用，同时，社会化聆听也同样有着不可思议的效果。
还是以汽车行业的营销为例，可以想见这样一个场景：
假若某个潜在的汽车买家，在进入了“汽车之家”上关于某款车型的某个论坛，发帖去讨论该车型的各种利弊。如果你采用了社会化聆听，觉察出对方的潜在需求，比如ta是一个奶爸，想买一款适合搭载婴儿、减震效果良好的汽车，那么你就可以利用这样的机会，“雪中送炭”般的将这个潜在客户介绍给你们的销售顾问，为ta推荐符合需求的减震车型。如此这般，你便有了一个从社会化媒体上转化而来的买家。
5）购买信号探测
另一个大家都急于寻找的商业洞见则是——人们购买产品的终极信号到底是什么？到底是什么导致了一个客户的转化或流失？
社会化聆听的相关工具则能让企业“监听”到这些购买信号，并判断一个真正的买家到底在寻找什么。也许是他在微博或汽车论坛上最后点赞或分享的那段内容，那么，能够从他们这些行为中总结出购买周期终端的共性吗？
社会化聆听使之成为可能。
下面是一些微博用户在微博上讨论购置衣物方面的话题，从其中的互动内容中，我们可以基于需求的差异甄别出很多不同类型的用户，后续可以采取不同的跟进策略。
图5 在微博上能识别出各类潜在的购买信号6）意见领袖发掘
美国知名营销网站sproutsocial.com在2015年做过一份针对美国民众的调查，有如下2条重要的结论：
- 74%的消费者依赖社会化媒体来做出购买决策
- 90%的消费者信赖同侪的推荐，仅有33%的人相信广告
MalcolmGladwell在《引爆点》中也提出联系人、内行和推销员这三种人际网络中的重要角色，这些人其实就扮演了意见领袖的角色，这些人在传播过程中会发挥“传播枢纽节点”的重要作用，能够促进品牌宣传和影响其他人的购买意向。
图6-意见领袖在事件营销中起着引领作用既然其他人的意见如此有价值，对于企业来说，如果能和那些在社群中拥有影响力的人或者“时髦制造者”建立紧密的联系，进而利用他们强大的号召力，将会在品牌营销中事半功倍，花费很小的精力就能得到较大的收益。此时，发掘这些意见领袖就显得尤其重要了。
7）用户画像剖析
用户画像是海量真实用户的典型代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。用户画像可以让产品设计者和品牌营销宣传者在产品设计/营销宣传的过程中能够抛开个人喜好和偏见，将焦点关注在目标用户的动机和行为上进行产品设计和营销策略制定。
图7 用户画像通过许多行为和兴趣标签来定义用户社会化聆听可以快速锁定那些在社会化媒体上讨论品牌/产品/营销事件的用户，进而获取到这部分最活跃的且最具价值用户的画像信息，从而给了产品设计者和品牌营销者们提供参考。
8）客情持久维系
在互联网时代到来之前，追踪用户的抱怨和吐槽是一件极具挑战性的事情。然而，伴随互联网时代应运而生的社会化聆听让企业拥有了倾听和监测用户关于产品的反馈和诉苦，以便请与与尽早在产品生命周期发现关于产品的各类潜在问题，同时也能保证他们快速的响应消费者的任何要求。我们知道，获取新顾客的成本是维持老客户的6倍，社会化聆听能够提供一个稳定的平台，让品牌能够主动与消费者产生连接和对话，帮助消费者解决问题，并留住他们。
在这里，举一个汽车行业之外的案例---消费者品牌Comcast（美国有线电视，宽带网络及电话服务供应商），Zappos和Bluehost，他们都拥有自己的团队，能够高频率且深入地与消费者产生互动，管理并监测他们的行为与路径。运用社会化聆听的方式来维系客户关系，在其他的服务行业例如机场和酒店，也成为了一个快速发展的趋势——他们希望打造一个强有力的、愿意传播并分享品牌口碑的品牌社群。
1.3 社会化聆听如何进行？
笔者认为，社会化聆听大体上分为如下4个流程：
（1）确定待实现的业务目标，据此设定恰当的社会化聆听策略
“谋定而后动，知止而有得” --- 《孙子·计篇》
企业往往限于成本或者业务范围，上述八个方面很多时候是选择其中的部分来做。因此，在开展社会化聆听工作之前，我们先要明确业务目标，然后据此设定可执行的策略。
在这里，我们要问自己几个问题：
- 我们想要“聆听”产品/服务/品牌的哪些方面（业务分类体系怎么制定等）？
- “聆听”的渠道有哪些（全渠道还是特定的垂直社区/论坛等）？
- 数据处理和分析的手段有哪些（描述属性统计分析、文本挖掘、预测模型等）？
- “聆听”的结果能用到何处？能发挥什么样的作用（业务价值如何定义）？
比如，车企A在现阶段想通过社会化聆听实现的3个目标及其相应策略：
1）业务目标一：节省广告投放成本
一般的，行业内知名KOL（Key OPinion Leader， 关键意见领袖）的广告投放费用比较高，而且效果不可控，可以通过发掘主流社会化媒体上的KOC(Key Opinion Consumer,关键意见消费者)来实现降本增效。KOC一般指能影响自己的朋友、粉丝，产生消费行为的消费者。KOC自己就是消费者，分享的内容多为亲身体验；他们的短视频更受信任；他们距离消费者更近，更近注重和粉丝的互动，由此KOC和粉丝之间形成了更加信任的关系。因为互动所以热烈，这样带来的结果是显而易见的，可以将曝光（公域流量）实现高转化（私域流量）。
通过监测指定论坛或者微博上的用户UGC信息，综合他们的用户画像数据（兴趣标签、粉丝数、关注数等）以及互动数据（点评赞阅等）来确定优质的KOC。
2）业务目标二：发现新的市场机会
通过挖掘知名汽车社区上某些用户对竞争对手的同类车型的“吐槽”（具体反映在用户对竞品车型的负面评论中），发现新的产品发力点。
3）业务目标三：追踪汽车领域的技术新动态
通过追踪和挖掘国外汽车网站（如autoblog）或者谷歌专利（前沿科技在正式投入市场前会申请知识产权保护）的文章、专利信息或论坛动态，得到宏观和微观层面的情报信息，从而提前预判趋势，做出正确决策。
（2）确定数据来源
结合前面的业务目标，我们可以“圈定”一些质量较高的数据源，不必做到面面俱到。
互联网流量也遵循“幂次法则”，即80%的用户（注意力）集中在20%的网站上，大量的用户UGC也集中在这小部分网站上，对于行业垂直社区而言，更是如此。
所以，笔者在做Social Listening的时候，特别关注头部的行业垂直社区，这些行业头部媒体/平台较为专业，拥有最多的、精准的目标用户群，分析上面的用户UGC能发掘出用户对产品的反馈和用户痛点，甚至可以由内容反推出目标人群画像，可谓是玩法多多。
以下是笔者梳理的若干有影响力的行业（移动）垂直社区，其中的UGC是Social Listening的重要分析信源：
- 旅游类：携程网、驴妈妈、马蜂窝、猫途鹰
- 汽车类：汽车之家、爱卡汽车
- 互联网技能类：人人都是产品经理、运营派
- 互联网资讯类：虎嗅、36氪、钛媒体
- 医疗美容类：新氧网、悦美网、更美网
- 摄影类：蜂鸟网
- 女性类：辣妈帮、她社区、美柚
- 母婴类：宝宝树、宝宝知道、妈妈帮
- 财经类：雪球、财新网
- 在线音乐类：虾米、网易云音乐
- 音频分享：喜马拉雅、蜻蜓FM
- 点评类：大众点评、美团
- ……
除此之外，淘宝、京东、网易考拉海购等电商平台也纷纷开通了内容频道，针对不同的商品品类和人群打造内容生态，吸聚拥有特定需求的人群，这些都是极具分析价值的社会化聆听信源。
（3）选择合适的社会化聆听工具
市面上，可以进行社会化聆听的工具有百度指数（百度司南）、微信指数、微指数、达观数据的客户意见洞察平台等。它们之中，既有免费的、可做基础分析的关键词热度查询工具，也有收费、可做商业级分析的社会化聆听工具。
一般的，优良的社会化聆听工具会集成各类数据处理和分析功能组件，在数据质量上把好关，同时能能兼顾分析、挖掘的广度和深度。如下图所示，达观数据的客户意见洞察平台集合了社会化聆听领域的绝大部分功能组件，客户可以通过“一站式“的解决方案最大限度的实现大数据商业情报工作的自动化操作。
图8-达观数据客户意见洞察平台总体架构当然，如果市面上的工具不能满足需求，且使用者拥有一定的编程技术，这可以通过编写程序的方式来实现个性化的数据采集、数据分析及可视化，使用的程序语言包括且不限Java、Python及JavaScript等。
选好工具之后，通过设置特定的关键词关键语句品牌名称来追踪全网特定垂直网站的媒体报道和用户评论，发现新的机会，或是据此创造听众感兴趣的内容。
（4） 结合具体业务场景，对社会化聆听的结果进行分析和解读
经过前面2个流程之后，就可以使用具体的社会化聆听工具进行自动化操作，从而得出详尽的结果。然而，值得注意的是，得出的结果并不能直接使用，形成报告，需要结合所在行业的具体业务知识，进行去粗取精，去伪存真，过滤掉无效、无关信息，以及在专业知识的指导下对结果进行解读。
在下一篇文章中，笔者将以汽车行业的案例，来详细讲述上面关于社会化聆听的4个步骤。
ABOUT | 作者
高长宽 ：达观数据高级解决方案经理。擅长数据分析和可视化表达，热衷于用数据发现洞察，指导实践。
