如何輕易把 Unstructured Data 變成有用數據?

上回提過,現今世代品牌在社交平台或討論區收集得來的意見,都屬於較難分析的 Unstructured Data (非結構式資料),到底應該用甚麽方法分析他們呢?

先了解 Unstructured Data 的本質

大家其實可以反過來想想:在回答市場問卷之類的調查時,大家對某企業或某產品有一定程度的感受或體會,但如沒有問卷的「幫助」,這些感受、體會也是亂糟糟的 — 簡單來說,所有資料本來就是Unstructured Data 來的。為了方便分析,Marketers 就得想些方法,將收集得來的意見,自動成為 Structered Data:例如向顧客提供問卷,設定特定問題,把意見的範圍收窄。

因此,在把資料由非結構式轉為結構式時,必然出現 Data Lost 的情況,因為人力有限,絶不能同時間將所有 Data 都分析。在簡單方便分析的 Structred Data 及意見內容廣泛的 Unstructed Data 兩者之間,品牌就得以取捨:如選擇 Structed Data 時,分析時當然更快更有效率,可惜品牌亦因而失去一堆寶貴意見。

人類處理不了 Unstructured Data,但是現今的資訊科技其實就能幫到大家。

  1. Data Mining (資料發掘)、Natural Language Processing (自然語言處理,NLP) 以及 Text Analytics (文本分析) 均為處理 Unstructured Data 的方法。
  2. 由 IBM 及 Apache Software Foundation 所開發的 Unstructured Information Management Architecture (非結構化信息管理架構,UIMA) 為用戶提供框架 (Framework),能從客戶意見中抽取重點訊息,之後再從新組合成為能夠簡易理解的數據。
  3. 人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 的發展一日千里,這亦有助於處理大量的 Unstructured Data,方便 Marketers 研究及分析。

近年來有更多的公司投放資源到分析 Unstructured Data,從而發掘更多的顧客體驗、找出潮流趨勢、揭露 Unstructured Data 當中潛藏的資訊、顧客滿意程度以及消費時的動機等等。

把意見分析得清清楚楚,閣下的品牌發展之路亦應該更加明確。請留意拾捌堂下一堂:「學會以下 6 大招式,處理顧客意見難不到你」。

編輯推介:

Word-of-Mouth Marketing , 5 大招式助你更有效推廣市場!

網上銷售王國如何建立?Amazon 找住消費者心理的秘技你要知!

了解 Growth Pyramid 結構,Growth Hacking 即時變簡單

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *