Моделирование тем: Новый подход к выявлению потребительских инсайтов

Взять, к примеру, индустрию моды: раньше мы ждали недели моды в Нью-Йорке, Париже и Милане, чтобы узнать о новых трендах. Журналы и их главные редакторы были в то время основными инфлюенсерами. Теперь пользователи социальных сетей задают тон моде, а затем отказываются от нее быстрее, чем бренды могут угнаться за переменой их настроений.

Мы наблюдаем такую же ситуацию и в сфере велнеса. Онлайн-обсуждения свойств хлорофилла разгорелись в апреле 2021 года, когда молодые инфлюенсеры хвастались преимуществами средств на основе этого вещества - детокс-напитков и масок для кожи, помогающих избавиться от акне и даже предотвратить рак. Несмотря на протесты со стороны научных сообществ и экспертов по правильному питанию, продажи средств на основе хлорофилла и хлорелловых добавок выросли на 17% в 2021 году, а продажи хлорофилловой воды выросли на колоссальные 356% за тот же период.

Социальные сети и другие онлайн-платформы поставили потребителей “у руля”. Они используют интернет не только чтобы поделиться отзывами о бренде и его продукции, пользователи создают тренды и даже развивают инновации. Такое положение вещей увеличивает давление на маркетологов и аналитиков, которые должны предвосхищать изменения в поведении потребителей и отслеживать сигналы трендов по мере их появления.

В данном случае простого мониторинга социальных медиа не достаточно. Хотя социальные сети открывают доступ к большому объему данных, генерируемых потребителями, существует проблема больших усилий, необходимых для поиска и выделения полезной информации. Это особенно справедливо, поскольку основной целью мониторинга социальных медиа изначально было отслеживание реакции потребителей на конкретные рекламные кампании бренда или кризисы, а не выявление инсайтов.

В новом посте блога, Emma Huff из Syntheshio рассуждает о моделировании тем: новом инструменте для удовлетворения новых потребностей. Инновации в мониторинге социальных медиа за последние пять лет позволяют превратить информацию из соцсетей в актуальные инсайты. Например:

Вместо предварительного определения параметров и тем исследования, модуль ИИ указывает на набор данных и дает возможность сканировать и разделять обсуждения на связанные темы. Это позволяет:

1. ответить на вопросы, о которых вы не догадывались, и
2. выявить “неизвестные” в социальных данных, таких как новые тенденции и неудовлетворенные потребности потребителей.

Чтобы больше узнать о тематическом моделировании и о том, как оно может помочь вам выявить неудовлетворенные потребности, тенденции и многое другое, прочитайте пост в блоге и посмотрите обзорный видеоролик ниже.