現(xiàn)在的品牌不缺數(shù)據(jù)，缺的是讀懂數(shù)據(jù)的能力。

經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，80%的品牌正在面臨以下困境：

● 數(shù)據(jù)過載：每天獲取抖音 / 小紅書 / B 站...10 + 平臺數(shù)萬條 UGC，看似掌握了消費者的心聲，但從中挖掘需求，找到真正能讓品牌拍板決策的「有效洞察」越來越難。

● 語義不明：70%的社媒數(shù)據(jù)未被深度解析，如"絕絕子"" 栓 Q" 等網(wǎng)感表達自帶加密屬性，傳統(tǒng)關(guān)鍵詞搜索經(jīng)常漏判。

● 競爭盲區(qū)：競品突然爆火的「隱形賣點」，往往藏在消費者對比評價的細枝末節(jié)里，容易忽視。

● 技術(shù)障礙： 50%+消費者真實訴求藏在非結(jié)構(gòu)化文本里（圖片、音視頻、彈幕等），人工搜索/部分工具無法覆蓋這些深度內(nèi)容。

這時，就需要一款會 “讀心” 的社媒監(jiān)測工具，將社交媒體上用戶提及的有關(guān)品牌、行業(yè)或相關(guān)話題的公開討論，包括主貼內(nèi)容、評論等數(shù)據(jù)進行匯總，再運用AI分析情緒、識別趨勢、預(yù)測需求，將海量UGC轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化商業(yè)洞察，實現(xiàn)從“聽到”到“聽懂”的跨越，驅(qū)動企業(yè)進行有效決策。

將用戶聲音轉(zhuǎn)變?yōu)槠放茮Q策的三個步驟

1、篩重點：從海量數(shù)據(jù)中鎖定關(guān)鍵問題

運用關(guān)鍵詞分層過濾、AI情緒識別、統(tǒng)計同類反饋量的方法，鎖定海量用戶聲音中暗藏的產(chǎn)品問題。

e.g.：防曬品牌——“搓泥”為TOP1關(guān)鍵詞——80%出現(xiàn)于“化妝后場景”——鎖定產(chǎn)品兼容性問題

2、歸因分析：拆解差評背后的真實原因

從產(chǎn)品問題、使用誤區(qū)、預(yù)期錯位、場景局限、競品對比五個維度入手，拆解消費者評價及深層需求。

eg：產(chǎn)品問題層面：“充電寶充三次就沒電” → 實際電池容量虛標/場景局限層面：“耳機降噪失效” → 僅在地鐵高頻噪音環(huán)境出現(xiàn)問題

3、效果追蹤：量化改進成果

從聲量、行為、情感三個方面追蹤產(chǎn)品改進后的效果，判斷優(yōu)化方向是否正確，并給予適 當?shù)恼{(diào)整。

e.g.：某咖啡機品牌識別并優(yōu)化“漏水”問題后：

聲量：一周內(nèi)“漏水”差評減少70%

行為：1個月內(nèi)退貨率下降40%

情感：NPS值從-15提升至+8

社媒聆聽工具推薦：

數(shù)說雷達：數(shù)說故事旗下產(chǎn)品，通過海量社媒電商數(shù)據(jù) + 知識圖譜 + 自研大模型 SocialGPT，幫助品牌從消費者出發(fā)，洞察需求和品牌競爭，發(fā)現(xiàn)生意機會，依托大數(shù)據(jù)，全方面深入解讀：

品類格局：從各方面定位細分品類

消費需求：洞察消費者需求分布、研究品牌宣傳差異點

玩家表現(xiàn)：分析競品與頭部玩家實況，拆解熱門產(chǎn)品內(nèi)核

品類機會：總結(jié)高潛力細分品類、消費者關(guān)注的高潛力需求點、產(chǎn)品力提升關(guān)鍵因素