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基于社交媒体评论的客户需求分析

【摘要】:客户需求分析对企业经营决策、产品开发、技术战略、服务支持和组织设计等方面都具有重要作用。在传统的客户需求分析中,获取客户需求信息的方式主要包括市场调查、咨询服务、营销走访记录和客户需求调查表等,具有静态、主观、有限的客户参与、耗费大等特点。然而,随着互联网技术的快速发展,社交媒体已经成为大众交流信息的重要渠道之一,人们可以随时登录他们的账户来进行发帖、评论、分享有关他们自己的购物、就餐、娱乐等方面的想法和感受。这些海量的在线内容中蕴含了丰富的客户数据,为企业开展客户需求分析带来前所未有的机遇。因此,如何科学有效的提取、挖掘客户需求信息及其变化情况成为了企业急需解决的问题。目前基于社交媒体评论分析客户需求的研究主要包括客户需求分析和客户需求变化分析两个方面,其中客户需求分析包含客户关注点和客户感受两个研究维度。尽管该方面的研究已取得一定进展,但是还存在一些未解决的问题,例如,在面向客户关注点的分析中,大多研究都不能根据不同客户群体的关注点特征去分析客户需求,从而导致需求分析结果的客户目标不精确,对企业实践的指导意义不足;其次,在面向客户感受的客户需求重要性分析时,未能充分挖掘评论的文字部分蕴含的客户需求信息,分析结果不够深入;再者,在分析客户需求变化趋势时,通常采用观察法识别季节性波动,对需求变化的刻画不够严谨,等等。为了解决这些不足,本文基于社交媒体评论,研究面向客户关注点和客户回头意愿的客户需求识别及客户需求的变化趋势等问题,丰富和发展客户需求分析理论,建立有效的社交媒体平台的客户需求分析方法,为企业经营管理和决策提供科学依据。首先,基于社交媒体评论进行面向客户关注点的客户需求识别研究。利用编程技术对企业产品评论数据进行收集、预处理,建立了基于文本数据的向量空间模型,利用特征选择技术对模型进行降维处理,构建基于文本挖掘的客户需求识别方法,通过实证分析验证了方法的有效性。在此基础上,鉴于性别是众多客户细分方法中最有效率、最常用、受众面最广的客户细分方法,本文按照客户的性别信息进行客户细分,根据男性客户和女性客户的关注点差异,通过互信息的计算,创建性别词库,并基于该词库分析男性客户和女性客户需求的差异。其次,基于社交媒体评论进行面向客户回头意愿的客户需求识别研究。采用多元线性回归方法,识别出能够影响客户回头意愿的客户需求,并获得每个客户需求的满足程度对于客户回头意愿的影响力度和作用方向;在此基础上,采用文本分析方法,分析每一个客户需求具体关注的维度,进而获得比较详细的客户需求评价指标。第三,基于社交媒体评论数据进行客户需求的变化趋势的研究。在获得客户需求的基础上,采用虚拟变量模型分析客户需求是否受到季节性因素的影响,并根据季节性因素的存在与否选择不同的时间序列分解分析方法对客户需求变化的长期趋势进行分析。最后,结合上述在线客户需求分析方法及其实证结果,从新产品开发、产品推荐和服务改进三个方面给出基于社交媒体评论的企业经营管理的策略与建议。

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