贝业思对广告营销痛点的解决之道

明确的属性评价跟踪口碑变化监控竞品口碑

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广告营销痛点

了解市场对产品和服务的口碑,可以帮助企业改进产品和改善营销策略。口碑分析面临的主要问题以下难点:

数据高度分散

产品和服务的相关评价信息分布在如各类网站、论坛、贴吧、微博、第三方点评、电商等多个平台,个人手动检索很难全面获取到这些支离破碎的信息,过程耗时长、效率低。

缺乏属性分析

传统的情感分析系统只能提供一款产品或服务的整体好评度(如得分),缺乏对评价的深入分析。

无法跟踪消费者偏好变化

消费者对产品和服务的偏好会随时间变化,厂商难以实时动态地追踪属性口碑变化。

解决方案
贝业思开发的口碑系统接入超过二十个电商和电子商品评论网站的实时评论数据,将数据根据产品进行自动整合。整合的数据输入贝业思的深度语义分析模型实现以下功能:
明确的属性评价

与一般情感分析不同,贝业思的口碑系统给出的结论是“产品属性 + 评价”,从而让厂商直观了解产品需要继续加强或改进的地方。

跟踪口碑变化

跟踪产品或者服务的市场口碑随时间的变化。

监控竞品口碑

通过口碑分析识别一品牌的竞品,刻画竞品口碑。

贝业思的口碑系统能够实现上述功能归功于贝业思开发的深度语义分析模型,内含自主研发的卷积分词算法、关键词关联性测量算法、能够最大限度利用已知数据信息的卷积和共发深度神经网络算法。

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