作为消费者，我们希望自己喜爱的品牌了解消费者自身与需求并获得关心。

从视频网站和音乐平台上的个性化推荐，到线上购物平台上的产品推荐，如今的个性化服务随处可见，这不仅是消费者期待，更是一种消费者需求。麦肯锡研究表明，71%的消费者希望品牌能够提供个性化互动。对于客户群较小的品牌来说，这项工作似乎并不那么艰巨。但对于客户和潜在客户达到百万级、并仍努力在整个组织范围内加强个性化工作的公司而言，情况就不可同日而语了。

大规模消费者体验的个性化工作需要消费者情报战略，将传统研究方法与社交媒体聆听、数据分析和人工智能 (AI)等现代技术相结合。这种结合可以优化消费者研究工作，深入了解您的客户和受众——不仅了解目标客户本身和客户集中的平台，还包括消费者重视的内容、购买原因、线上行为方式以及影响这些消费者的主体。您的品牌可以利用这种方法深入了解实时的客户讨论和受众行为，获得领先行业和消费者趋势的独特洞察。

个性化的关键

我们了解个性化的重要性，但是我们如何拓展个性化的规模?企业组织需要开发一个以数据为中心的框架，了解消费者群体的来龙去脉。

1. 获取消费者数据

拓展个性化的规模要从客户数据开始——数据为洞察提供动力，提高交互的真实性。但不同数据的深度和广度不同，这种个性化可能有效，但也可能还是停留在猜测的阶段。

研究人员不能止步于第一方数据，需要对此进行更加深入的研究。第一方数据是重要的基础组成部分，就像客户调查和焦点小组等传统研究方法一样。但企业组织不仅需要很好地处理第一方数据，还需要深入的市场情报。传统的研究方法已经无法满足需求。调查和焦点小组很有价值，但只能为客户提供某个特定时间点的消费者的想法和感受数据。更重要的是，这些方法往往价格太高，所需时间过长。

网上拥有海量的、具有启发性的消费者数据，研究团队可以利用社交媒体情报，来补充传统研究方法，获得客户真正的整体情况。现代社交媒体聆听和消费者情报解决方案可以帮助研究人员集中和监测以下数据:

• 第一方数据
• 线上评论和评级
• 传统媒体数据
• 社交媒体数据

其中社交媒体数据是关键。消费者意见在社交媒体口口相传，是未经筛选的自发评论、意见和评论的线上数据来源。社交媒体可以帮助您评估受众人口统计数据，及其兴趣、价值观、对不同话题的正负面评价等。利用这些数据，研究人员可以获得更准确的消费者行为指标，以一种性价比更高的方式获得更全面的洞察。

融文解决方案中的社交媒体聆听和消费者情报功能可以在统一的信息源中，帮助研究团队大规模解锁的客户和受众数据。我们的全球数据集帮助您全方位了解消费者和市场情报，为您的整个组织提供统一的事实来源。

无论您是想了解受众集中的渠道，或者对您的品牌、产品或服务的评价，融文都会为您提供所需的真实数据，消除猜测。

2. 可行的洞察

能够获得数据固然重要，但我们还需要一种方法来有效地将数据转化为洞察，一种情境化的启示，与利益相关方分享，帮助利益相关者快速理解。

此外，市场研究人员需要快速获得洞察，但在综合处理时数据不能降低洞察质量——人工智能和数据结构化可以在这里发挥关键作用，帮助研究人员消除数据噪音，更快地获得可行的洞察。现代技术可以自动分析数据，向您的团队提供洞察。例如，融文社交媒体聆听解决方案为您提供内容汇总功能，这是一种以人工智能为基础的小部件，可以分析线上讨论的不同话题，并对其进行分组。

我们提供数据可视化功能，帮助您快速解读数据含义。无需几个小时，系统可以在几秒钟内(而找到复杂且快速变化的问题的根源。事实上，融文帮助您实现许多研究流程的自动化，每周可以为您的团队节省多达25%的时间。这只是社交媒体聆听和消费者情报解决方案为研究团队提供洞察的多种方式之一。接下来我们将对研究人员扩大个性化工作规模所需的一些其他的关键洞察。

3. 深入研究消费者与受众行为

在整个业务的个性化策略中，泛泛的受众细分不再可行，年龄、种族、地理位置和收入等简单的人口统计数据并不能保证研究人员对客户和受众有足够清晰的了解。

传统的人口统计数据已被数字部落的概念所取代，数字部落是兴趣和价值观一致的志趣相投的用户组成的线上社群。消费者越来越信任其他用户的建议和推荐，这些部落的影响力也大大增强。
所以，研究人员需要从这些新的受众群体中获得可行的见解，而这些更有意义、更真实的信息和活动需要了解:

• 用户重视的因素
• 用户线上行为方式
• 用户购买原因
• 用户线上互动方式
• 用户关注的媒体
• 用户关注的红人

人工智能和机器学习技术可以帮助您解析这些数据，识别受众群体中的细分市场，了解如何更好地吸引受众。这些洞察见解可以帮助您的组织在战略规划、内容策略开发、营销创新和红人识别等方面占据主动地位。如果您是一个时尚品牌，正在努力寻找志同道合的服装粉丝受众，那么现代技术可以帮助您更进一步。您可以关注并监测受众，明确他们喜欢的其他话题，包括社会议题、音乐或者技术等。

之后您可以为每个小型社群打造详细的用户画像，利用这些洞察为参考，为整个组织制作更有针对性的营销活动和广告，真正与受众产生共鸣。融文消费者洞察解决方案等AI技术帮助您发现这些洞察。例如，假设您在一家运动服装品牌工作，需要为新产品发布找到最合适的运动员合作伙伴。我们希望产品的发布能够与您的受众产生真正的共鸣，但是如何找到理想的品牌大使，来与这个小众社群的价值观建立联系呢?
融文的细分情报功能功能可以帮助您做到这一点，执行多维分析，发现实时而可行的洞察，包括:

• 吸引您的客户的话题
• 话题相关的运动员和品牌大使
• 客户的人口统计细分

这些分析不仅可以帮助您的品牌快速找到这次发布的合作伙伴，还可以动态维护以后的产品发布和营销活动的潜在合作伙伴。融文人工智能和社交媒体数据帮助研究团队识别与品牌最相关的线上社群，比传统的人口统计数据更深入地了解受众。这些工具和数据在您了解客户的过程中发挥着至关重要的作用，主动为消费者创造更个性化的体验。

4. 预测和利用趋势

扩大个性化的规模需要研究人员密切监测当前和未来的趋势。您不仅必须时刻保持警惕，预测消费者未来的需求，而且还需要快速反应，在关键时刻稍纵即逝之前抓住机遇。

5. 抓住潮流的变化

社交媒体聆听功能帮助您灵活地抓住并利用文化现象的关键时刻。我们以亨氏利用泰勒·斯威夫特这种文化现象进行的营销为例。

2023年9月，一个泰勒·斯威夫特的粉丝在X(即以前的Twitter)上发布了一张泰勒在NFL比赛中的照片，照片中鸡块一旁的蘸酱是番茄酱以及一种看起来像是牧场沙拉酱的白色酱汁。三天之内，亨氏宣布他们将发布“Kranch”酱的限量版“Ketchup and Seemingly Ranch”，并配有专为泰勒粉丝设计的定制标签，甚至在Instagram帖子中向粉丝眨眼致意，并表示:“这是亨氏的新时代。”Kranch并不是一个新产品，2019年以来，亨氏一直在生产Kranch酱。但亨氏这次利用社交媒体上对泰勒食物的讨论，利用这一热点进行营销，并打造一种聪明的、个性化且有吸引力的客户互动。

像融文这样的社交媒体聆听解决方案可以帮助您的研究团队追踪的文化热点，快速制定策略，利用热点进行营销。我们的解决方案拥有人工智能的峰值检测和分析功能，可以自动识别新闻和社交媒体对话中的相关变化和模式，提供情境化的预警，帮助您快速采取行动。

6. 趋势预测

虽然抓住当下的时机很重要，但研究团队还需要帮助他们的组织了解未来趋势。

预测趋势并快速且大量地提供这些洞察见解是很困难的。传统的预测方法不够灵活，无法解释数字化世界的发展速度。所以很多的组织使用大型数据集和人工智能分析工具，追踪当前趋势并精准地发现潜在趋势。假设您是一家食品和饮料公司，希望更好地了解消费者购买产品的动力，是更关注卡路里?还是需要新品尝鲜?或者更看重品牌知名?我们可以利用这些洞察打造新的、更相关的市场营销活动，进行更好的定位，甚至推出新产品。

社交媒体聆听和消费者情报解决方案可以对这些相关话题的线上讨论进行监测，帮助您了解人们购买产品的原因、时间，以及他们对您和竞品的营销信息的不同反应。这样，您就可以帮助利益相关方和整个企业更有效地规划未来。那么，研究人员如何才能在整个周期的早期更有效地识别关键趋势洞察呢?融文的消费者情报解决方案能够监测数据中的各种“微弱信号”，作为发展趋势的早期预测指标。这样，您就可以在潜在趋势成为主流之前制定相应策略。

在我们的洞察服务团队的支持下，您可以更加清晰、充满信心地了解市场的未来发展，无需花费大量时间和预算进行研究。

7. 洞察独特的客户体验分享

客户的品牌体验不会只局限在单一渠道上，他们会在实体店、官网、社交媒体、APP、线上评论平台等各种客户接触点体验您的品牌。所以研究人员需要通盘评估品牌的客户体验，整合数据，并将重要的数据统一起来。

评估整体情况的评估需要合适的工具。监测品牌的线上评论对于追踪品牌表现至关重要，但大规模手动收集这些评论是不现实的。如果您的零售品牌的门店带来大量收入，您就需要能够根据这些评论来分析表现最好和最差的店址，确定哪些措施有效，哪些措施需要进一步优化。人工进行这种这种数据分析需要很多时间，无法及时获得洞察和改善客户体验。

研究团队可以利用融文消费者情报解决方案中的交互界面实时了解品牌的客户旅程。我们的全球客户体验交互界面以社交媒体数据、线上评论以及净推荐值 (NPS) 等第一方数据为基础进行分析。此外，研究人员需要了解客户如何使用或消费产品以及消费者即时感受的相关数据，将这些数据与评论数据相结合，构建客户体验的整体视图，以此为基础对客户体验进行优化，提高个性化程度。

如今，人工智能还可以对图像或视频进行分析，帮助品牌确定人们的消费场景。如果您是一家饮料公司，您可以轻松了解:人们是喜欢在餐厅里、野餐时还是在舒适的家中饮用您的饮料?是独酌还是与人共饮?您的客户在消费您的产品时通常是成群结队还是独自一人? 消费您的饮料时客户的互动程度大概有多高?

我们的计算机视觉功能可以帮助您大规模深入了解这些独特的洞察。

实践中的个性化

1. 适当的调研与汇报工具大规模的个性化需要研究人员降低获得情报的难度、缩短时间，这就要选取合适的研究和汇报工具，使团队能够快速完成从搜集原始数据到输出并分享洞察的整个流程。

除了深度访谈、调查和焦点小组等传统市场研究工具外，洞察专业人士还需要功能的社交媒体聆听和消费者情报解决方案。下文我们列出了这些技术的一些关键标准:
获得数据研究人员需要一种解决方案，可以涵盖获得数据的整体方法，包括海内外社交媒体如Facebook、X (即Twitter)、Reddit、YouTube等主要社交媒体平台。
数据质量原始社交媒体数据中有大量垃圾邮件、垃圾帖子或“噪音”，可能会污染研究结果，损害整个项目。营销研究团队需要投入资源，使用以人工智能为基础的数据清理的解决方案，筛选掉组织明确指出的噪音和任何其他不相关的内容。
可视化和报告功能解决方案的可视化功能对于研究人员及其服务的利益相关方都很重要。您需要一种直观且简单的方法来理解和定位数据，使得发现洞察成为一个更高效、坦率而令人愉快的过程。
此外，您需要有效地将这些信息传达给内部利益相关方。所以，您还需要一个能够自动生成报告、与其他人共享的、可自定义界面的平台。

2. 数据结构化
在拥有合适的研究和汇报工具的基础上，您还需要确保这些工具中数据的结构更方便分析。消费者情报解决方案可以通过以下几种方式对数据进行组织和分类，更高效地提高个性化水平:

自定义索引在传统的社交媒体聆听工具中，通常所有用户都只能用同一个统一索引，包括约12-18个月历史回溯滚动数据以及不断加入的新数据。
定制标签使用自定义索引的好处还有，用户可以更轻松地以理想的方式标记索引中的所有内容。基本来说，所有帖子都可以利用算法能够轻松识别的信息自动打上标签:

• 正负面评价
• 语言
• 国家
• 关键词

除此之外，用户还能利用自定义标签功能创建独特的字段来标记内容。例如，某些社交帖子与用户对您正在研究的某些产品的使用方式相关等。

话题建模主题建模是一种人工智能技术，可以对社交媒体内容的每一项进行分析并自动分类，了解相关内容，确保您看到与您的研究相关的数据。
例如，拥有话题建模功能的平台会自动识别热门音乐剧《汉密尔顿》和苏格兰南拉纳克郡的大城市汉密尔顿之间的区别，剥离出不相关的数据，帮助您获得更准确的数据。由于这项工作数由计算机算法执行的，因此可以快速且大规模地完成。
复杂查询话题建模的主要优点之一是能够对数据集进行更复杂的搜索查询。消费者情报解决方案帮助您简化复杂项目，构建不同级别的搜索查询。

避免引发猜测的问题个性化的营销创新是许多领先品牌最重要的考虑因素，这给研究人员带来了更大的压力，需要更快地提供洞察。在发现这些宝贵洞察的竞争中，我们不能只想走捷径，只重速度不重质量。

问题：数据覆盖范围有限

在尝试大规模实现个性化的过程中，我们通常会遇到数据覆盖范围有限的问题，特别是如果我们将洞察速度作为研究团队的核心KPI，这个障碍就更为突出。研究人员的确需要快速获得数据，但如何在速度和质量中保持平衡?这个问题比较棘手。

过于关注速度通常会导致团队为了高效收集洞察而缩小数据覆盖范围。如果您的预算有限，那这个问题就会更加严重。在较短的时间内完成研究项目通常意味着成本更高，这也会引发数据覆盖范围不足的问题。

解决方案:全面的社交媒体数据方法

社交媒体聆听解决方案为研究团队提供了新的数据可能性，可以为团队提供几乎实时收集的定量数据，覆盖范围大、质量高。利用适当的社交媒体聆听解决方案，您可以利用线上实时的、用户主动发起的讨论数据对传统研究方法进行补充。

虽然传统的社交媒体聆听平台通常只关注当前的讨论数据，但消费者情报智能解决方案还可以访问历史数据。这些海量数据集可以扩大数据覆盖范围、提高洞察深度，帮助您发现更多趋势和模式。

问题:依靠人工手动的方式

研究团队收集和筛选数据的时间有限。为了向多个利益相关方做出回应，您需要快速获得洞察。手动分析数据花费的每一分钟，都会占用您本可以用在进行战略规划、提出可行见解和推动业务成功上的时间。

当然，任何研究团队都总会有一定数量的手动流程，包括设计新的研究或者进行开发测试等。但每个组织——包括您的竞争对手——都在加速发现独特的洞察，手动的方法效率很低，且更加依赖以往的经验，得出错误的假设。

解决方案:人工智能工具

研究人员可以将自己的专业知识和方法与人工智能工具结合，只需简单点击几个按键，就可以对数据进行结构化处理和分析。使用这些新技术优化现有的研究方法，显著提高工作进程，发现人类分析师可能会错过的某些洞察。

如果您很难找到足够的时间来分析和制定策略，您可以考虑使用像融文这样的解决方案。我们的消费者情报解决方案为您的研究团队提供强大的人工智能功能，可以帮助您将数据转化为任何规模的可行洞察。

此外，我们的平台还提供Discovery人工智能助手，可以自动检测、显示并解释数据的变化、模式或趋势，帮助您快速识别潜在的关键信息。

问题：过时的人口统计数据

很多公司仍然依赖基本的人口统计数据。这些数据最容易获得，但并不能提供关于受众行为的深入洞察，来改变整个行业。相反，人们可能会过于依赖人口统计数据，得出不成熟的洞察和猜测。

解决方案:更有效的细分

研究人员需要在现有数据中提炼出真正的、新的受众群体，才能在当今充满活力、以数字化渠道为先环境中，为受众提供个性化的消费者体验。

品牌需要了解受众本身、受众讨论的内容、集中的平台、所属的社群，才能让整个组织更加个性化，更有意义地与每个细分群体进行互动。