基于人、货、场的新型态社交洞察

　　何为软广数据?石承泰将其定义为内容营销的社交数据。社交内容营销时代，品牌不断加大在内容营销方面的预算投入，然而在这其中产生的大量数据，其价值却并没有发挥出来。将每一波内容营销产生的数据沉淀下来，并通过数据分析洞察消费者对品牌的偏好，进行新趋势预测和新品类研发，优化营销渠道，针对不同人群做多重链路转化分析, 最终实现增长，这无疑是关键所在。

　　消费者是企业营销活动的起点和终点，真正的社交洞察要“从消费者中来，到消费者中去”，舆情分析能够通过词云、品牌声量变化帮助品牌快速了解消费者关注热点，可以定义为社交数据的1.0时代。不过，只关注消费者本身还是不够的，因此社交数据的2.0时代应该是基于品牌人、货、场的新型态社交洞察，这从品牌方角度可分为战略、战术、执行三个层面。针对战略到战术层面, 品牌营销官制定整体品牌传播策略, 通过数据洞察了解与自身品牌相关的人货场方面的社交讨论和竞争分析, 来完成人群策略、产品策略和营销策略的制定;在执行层面可以拆解为对消费者洞察的AIPL阶段，洞悉不同阶段消费者的表现等。

　　在社交洞察分析的基础上，品牌可以大幅提升产品创新的效率，降低成本。事实上，社交洞察分析也贯穿在品牌的全生命周期策略中，比如在品牌初创期，可以进行品牌定位研究、空白市场探索等;在品牌发展期，赋能爆品打造等;在品牌扩张期，帮助品牌进行竞争环境分析等。

　　有了基于人、货、场的新型态社交洞察，品牌就可以针对消费者需求来改变产品的设计, 从而以消费者的视角为生产端注入新的元素, 同时也能使供应链可以快速响应市场需求，这正是国内外的Amazon、京东和阿里针对C2M的规划。与电商平台不同，国双的优势在于具备强大的大数据和人工智能技术，在进行社交洞察分析的过程中，能够利用知识图谱技术融合各类社交数据，构建消费者行为关系网，帮助品牌预测消费者需求，提升GMV。

　　因此，基于知识图谱的社交洞察也被石承泰定义为社交数据3.0时代。石承泰说到, 知识图谱的建立需要大量的数据进入，但光有数据远远不够，还需要行业专家、业务专家和数据科学家, 通过结合以上专家能力可以根据业务数据及业务场景快速构建可执行的算法模型。 具体在技术方面, 则是利用端到端的深度学习技术对实体、关系、属性、代词进行同步抽取, 同时借助relation proposal模型，有效解决抽取过程中实体重叠的问题, 另外结合产品数据及社交口碑数据, 基于自然语言处理技术, 进行人工标注并将标注数据反哺算法来不断优化，进而生成内容标签，快速移植形成行业知识图谱。

　　此外，在搭建品牌和行业知识图谱的过程中，利用知识存储, 还可以对结构化、非结构化分散的孤岛数据进行整合与管理，以实现对知识成果信息的快速流动和共享应用, 但这还需要可视化展示分析及智能应用等能力来呈现。

　　目前，在数字营销领域，国双已经利用知识图谱技术构建了美妆行业和母婴行业的内容知识库，为客户挖掘潜客、打造爆品等带来了巨大价值。“之所以在美妆行业和母婴行业率先构建起了内容知识库，在于美妆行业和母婴行业有大量的社交数据”。

　　那么，这样的行业内容知识库是如何构建的呢?以母婴行业内容知识库为例，国双第一步先基于品牌内部数据构建产品基础标签，比如品牌、系列、版本、配方等;第二步基于外部社交媒体内容数据，利用大数据技术获取并处理，构建产品口碑标签体系，比如版本评价、配方评价等。通过将二者融合打通，统一构成产品知识库的标签体系，不仅可以快速赋能品牌内容创作、投放决策、负面预警以及产品优化，还能够通过趋势看板，帮助品牌预测爆品。

　　比如国双曾通过帮助某高端美妆品牌搭建基于社交数据的知识图谱，预测到了其红丝绒系列口红会受到中国消费者的喜爱，后来该品牌就在中国市场尝试推出红丝绒系列口红，最终达到了销量超预期74%的亮眼成绩。

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