文本分析(text analytics)在行銷實務中的常見用法 - Medium
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他在2019年的《行銷期刊(Journal of Marketing)》上,由企業的利害關係人角度出發,從市場策略應用、資料來源、常見問題和典型的文本分析方法,提出 ...
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同時,也可以透過深度訪談,整理出逐字稿,並針對內容進行分析。
而隨著網路社群媒體的出現,許多線上評論已經成為企業蒐集消費者資料的重要來源。
就在這樣的發展趨勢下,文本分析在行銷研究與行銷資料科學領域也日顯重要。
2019年底,行銷領域的頂級期刊《行銷期刊(JournalofMarketing)》一次刊載了兩篇「文本分析(textanalytics)」方法的文章。
我們先介紹這一篇由克里斯‧查普曼(ChrisChapman)博士所寫的評論,之後再與大家分享其他內容。
查普曼是Google定量用戶體驗研究(QuantitativeUserExperienceResearch)的負責人。
也是美國行銷協會(AMA)洞察委員會(InsightsCouncil)的前任主席。
他在2019年的《行銷期刊(JournalofMarketing)》上,由企業的利害關係人角度出發,從市場策略應用、資料來源、常見問題和典型的文本分析方法,提出文本分析在行銷實務中的常見用法。
查普曼認為,文本分析適用於行銷戰略與戰術,以及廣泛的行銷議題(如表1所示)。
表1文本分析在行銷實務中的常見用法表1列出許多文本的資料來源,包括:產品評論、客服中心記錄副本、新聞稿、社群媒體貼文等。
文本能發揮的力量,在於其形式的多樣性,因此行銷人員應該尋找與自己行銷議題最相關的文字來分析。
資料來源:Chapman,Chapman(2020),“MindYourTextinMarketingPractice,”JournalofMarketing,84(1),26–31.舉例來說,文本分析可以協助我們解決表1中第三項「與競爭對手相較,消費者對我們的產品認知?」的問題。
其中,市場策略應用部分以「品牌定位策略」為例。
為了瞭解各品牌的定位,資料來源可以透過發放「關於公司產品和競爭者產品的開放式調查問卷」與爬取線上「產品評論」來獲得。
最後,對所蒐集到的文本資料進行分析,進而發展出各品牌定位的「知覺圖」。
不過,查普曼也提醒,要做文本分析,從資料來源開始,有四個關鍵卻常被忽略的問題,要特別注意:一、行銷人取得的樣本,能否代表我們想要預測的市場其中有個關鍵是,只有很少數的消費者會自動,或在被詢問時,提供開放式文本給調查者。
有鑑於此,行銷人除了簡單地提供回饋外,也要注意「無回應偏見」以及提供者的動機。
二、文本資料因為來源的長度、品質和語言結構,內容的清晰度和文本可能在情感的方向上,往往有很大差異。
舉例來說,部落客的評論往往會很冗長,且側重於事實而非情感,而購物網站的評論,可能會簡短而感性。
各篇之間的情緒不對稱也很普遍。
評論可能在一個方向上比另一個方向更具體。
例如:正面評論經常提及產品詳細資訊,而負面評論往往怒氣衝天或令人沮喪。
三、相關問題常涉及產品或服務的歸屬行銷人經常希望消費者能夠明確指出產品問題,但是,明說的情況卻很少見。
例如,數位相機公司的行銷人希望聽到「我的AcmeSuperCam9510在夜間模式下,吃掉太多像素」,但消費者常說的卻是「Acme在夜間拍攝就不行了」。
這一一點往往無法讓產品經理,知道他們各自產品的性能表現。
四、文本資料中,經常包含個人身分資訊(PII),在商業道德考量必須特別注意不要外洩查普曼同時指出,行銷人最好實際閱讀分析中使用的樣本。
並且每週進行一次「評論時光」,隨機選擇評論來閱讀。
如此可以真正聽取客戶意見,提早發現資料品質有無問題,以及提出新的研究問題,並讓來自不同領域的團隊成員了解和改善分析流程,以提早發現可能的錯誤。
作者:蘇宇暉(台科大管研所博士候選人)、羅凱揚(台科大企管系博士)繪表者:黃亭維歡迎加入我們的Line@獲取即時訊息!https://line.me/R/ti/p/%40cde8265r您可能有興趣:實體課程:全台首創🔥最多商務應用🔥Python基礎課程Python0到1基礎商業分析實戰RFM顧客分類大師:用Python打造客群地圖,走向獲利最大化Python機器學習商務實戰(報名獲🎖️免費3小時價值4,500元🎖️限時Python基礎線上課)Python機器學習商務實戰(報名獲🎖️免費3小時價值4,500元🎖️限時Python基礎線上課)線上課程:精選好書:🏆狂賀!國內第一本「股票小祕書」專書獲天瓏書局【暢銷排行榜—第⑦名!!】附上購書網址~國外的朋友也可以使用博客來與金石堂的通路轉運到國外哦~!天瓏書局:http://bit.ly/stock-secretaryBot博客來:https://www.books.com.tw/products/0010833772Marketingdatascience行銷資料科學 — 數據驅動精準行銷。
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