企業(yè)做市場洞察時，總是面臨“數(shù)據散、整合難”的問題，手動采集耗時耗力且易遺漏關鍵信息，導致洞察片面、決策滯后。

一、企業(yè)全域數(shù)據采集的 3 大核心痛點

1. 數(shù)據分散，跨平臺采集效率低：社媒熱詞、電商評論、新聞動態(tài)、論壇觀點分散在不同渠道，手動切換平臺采集占用大量人力時間，還容易遺漏關鍵信息；
2. 數(shù)據源覆蓋不全，洞察有盲區(qū)：多數(shù)數(shù)據工具僅能覆蓋 1-2 類平臺，無法同步獲取新聞政策、垂類論壇需求等信息，分析維度單一，難形成完整洞察；
3. 歷史數(shù)據難回溯，長期趨勢難判斷：新品調研、年度行業(yè)復盤需過往數(shù)據支撐，但很多工具僅能獲取 3-6 個月數(shù)據，無法追溯長期市場動態(tài)，影響決策準確性。

數(shù)說故事旗下大數(shù)據平臺——數(shù)說聚合，通過打通五大場景的全域數(shù)據，幫企業(yè)打破 “信息孤島”，高效獲取全方位業(yè)務洞察。

二、數(shù)說聚合：5 大場景數(shù)據源全覆蓋，打破 “信息孤島”

數(shù)說聚合整合全網 90% 主流站點數(shù)據，針對社媒、電商、新聞、論壇、問答五大核心場景，提供精準采集能力，從源頭解決 “數(shù)據不全” 問題：

1. 社媒數(shù)據：捕捉用戶情緒與熱點趨勢

數(shù)說聚合覆蓋微博、微信公眾號、小紅書、抖音、快手、B 站等主流社媒平臺，支持按關鍵詞、指定賬號、話題標簽采集數(shù)據，可實時獲取聲量、互動量（轉評贊藏）、情感傾向（正面 / 負面 / 中性），快速判斷用戶對品牌、產品的討論，助力熱點借勢與口碑管理。

2. 電商數(shù)據：挖掘消費痛點與口碑反饋

支持淘寶、京東、得物等電商平臺數(shù)據，可按商品 ID、店鋪名稱、品類關鍵詞采集評論數(shù)據，通過 AI 算法精準提取消費者對 “價格、質量、功能、售后” 的評價痛點，為產品優(yōu)化、競品分析提供依據。

3. 新聞數(shù)據：掌握行業(yè)政策與品牌動態(tài)

覆蓋今日頭條、騰訊新聞、新浪新聞、搜狐新聞等垂直行業(yè)媒體，可實時采集政策通知、行業(yè)報告、品牌動態(tài)類內容，幫助企業(yè)及時響應政策變化，提前布局行業(yè)趨勢。

4. 論壇數(shù)據：深挖垂類用戶深度需求

針對汽車之家/太平洋汽車/易車車網（汽車領域）、寶寶樹（母嬰領域）、虎撲（運動領域）、NGA/TapTap（游戲領域）等平臺，支持按版塊分區(qū)、關鍵詞采集用戶討論內容，挖掘細分需求（如寶媽對奶粉成分的關注、車主對車機系統(tǒng)的吐槽）”，獲取更精準的用戶痛點。，為產品研發(fā)提供方向。

5. 問答數(shù)據：抓取用戶真實疑問與解決方案

覆蓋知乎、大眾點評、百度貼吧、黑貓投訴、Lofter等平臺，可采集用戶關于 “產品選購、使用問題、行業(yè)疑問” 的提問，同時提取高贊回答中的解決方案，為產品研發(fā)提供 “未被滿足的需求” 方向，也為品牌客服、內容營銷提供參考。

數(shù)說聚合的全域數(shù)據采集，不僅實現(xiàn) “覆蓋廣”，更通過多維度功能設計，讓數(shù)據從 “原始素材” 轉化為 “可直接落地的洞察”：

1.8年+歷史數(shù)據回溯，支持多時間維度分析；

2.AI自動清洗打標，剔除噪聲，提取關鍵洞察；

3.分鐘級更新+輿情預警，實時響應市場變化；

4.多格式輸出與API集成，快速對接內部系統(tǒng)。

對于需要全域數(shù)據支撐決策的企業(yè)來說，數(shù)說聚合的 “社媒 + 電商 + 新聞 + 論壇 + 問答” 采集能力，真正讓數(shù)據從 “分散碎片” 變成 “整合可用的洞察”，實現(xiàn) “一次采集，全域洞察，高效決策”。

本文作者：數(shù)說故事