疫情衝擊生存戰:社群大數據助企業突破困境

本分析報告使用《OpView社群口碑資料庫》,針對指定議題進行文本分析。

突發事件往往對品牌及產業帶來巨大的衝擊,單一突發事件如代言人負面新聞、勞資糾紛、產品重大瑕疵等打擊品牌形象,企業該如何快速嗅出危機,並盡早做出應對措施以降低災損;而大型突發事件如疫情,影響大環境連帶衝擊各大產業,企業又該如何在逆風中掌握機會、尋覓出路?
本期Social Watch節錄資深分析師鍾馨瑩於《大數據開講bar直播系列講座》中的演講內容,將以近半年來各大產業最大危機—疫情為例,說明如何從社群口碑的角度出發找到一條應對困境的路。以疫情之下的餐飲業為例,示範如何運用社群大數據解析突發事件對產業的影響程度、掌握消費者的想法與行為,及大眾關注的話題;並透過餐飲品牌實例延伸,帶您了解品牌如何利用口碑工具找到目標客群?該選擇什麼類型的網紅合作?面對突發事件,品牌該如何重新找到消費者好感度佳的服務模式?接下來將逐步解析如何將口碑數據應用於短中長期的企業策略上。

《疫情衝擊生存戰:社群大數據助企業突破困境》主題大綱

PART1、社群大數據探索產業變化

社群大數據拆解問題五步驟

今年初疫情爆發,大眾因為擔心有受感染的風險而盡量避免接觸,當無法直接接觸消費者時,企業該從何了解消費者想法?透過網路輿情資料可「零距離」掌握網友想法,挖掘「零接觸」商機、尋找突破的可能!接下來將以受到疫情影響的餐飲業為例,帶您了解如何衡量突發事件對產業的影響,並評估消費者行為模式的轉變。
在開始使用資料前,我們先藉由五個步驟拆解問題。透過全面審視問題的全貌與特徵,將問題拆解為一系列清晰的子議題,並提出以事實為基礎的假設,再依照現有的資源排定議題的優先順序,接下來我們便能透過社群大數據進行後續的議題分析、研擬適合的解決方案,並透過追蹤成效持續優化策略。

【產業解方01】透過聲量趨勢了解疫情對產業的影響

★疫情對餐飲業的影響較大

餐飲業與食品業聲量佔比趨勢圖

▲餐飲業與食品業聲量佔比趨勢圖

首先針對每日疫情在產業中的聲量佔比進行分析,以了解疫情對於產業的影響。從圖中可發現,疫情在餐飲業的聲量佔比約在3%~11%,將其與息息相關的食品業相互比較,可發現仍是以餐飲業的影響較大一些。另外,較特別的是,兩者的趨勢呈現輪流成長,二月初以餐飲的聲量較多,主要是有報導國外
同桌吃火鍋遭傳染、確診,三月兩波食品業的高峰皆是以囤放糧食的討論為主,月初是國外開始囤食物引起關注,月中則是國內開始囤泡麵罐頭,透過繪製聲量趨勢佔比,便可更了解疫情對於產業的影響。

【產業解方02】以歷史聲量資料解析討論行為改變

★特定事件增加產業口碑關注度

餐飲業網路聲量直方圖

▲餐飲業網路聲量直方圖

接下來,透過與過去同期的聲量比較,以了解疫情期間大眾對於產業的關注與參與程度是否與過去有所不同。從上圖來看,我們可以發現與前三年同期的平均聲量相比,今年前三個月的聲量都比過去成長超過20%,顯示今年疫情期間,網友參與討論的程度提升,網路在這段期間顯得更加重要。

【產業解方03】以消費者決策流程拆解行為改變

★朋友為疫情期間影響決策最多的角色

影響「外出用餐」決策角色之文本摘錄

▲影響「外出用餐」決策角色之文本摘錄

了解疫情確實對產業造成了一定程度的影響,以及網路的影響力變大之後,我們可以進一步探討影響消費者決策的主要因素。在消費者決策過程中可能會受到品牌、價格、社經地位、文化、環境等影響,其中在「是否外出用餐」此決策中,共同用餐或有共同餐飲生活圈的對象有著重要的影響力,因此我們針對餐飲業的文本進行角色分析後,發現提到朋友的次數最多,網友多會討論「與朋友在外聊天是否應該戴口罩?」、「跟朋友聚餐會改在家裡吃」等,而在家庭方面,網友選擇少帶長輩外出,帶小孩外出則盡量找有戶外空間的餐廳或選擇外帶餐點較為安心。最後,有共同餐飲生活圈的同事,也會相互交流附近用餐環境的衛生狀況,提醒避開防疫措施較差的店家。

【產業解方04】利用自動化議題解析大量資料

★網友較擔心密閉空間、飛沫傳染

餐飲業 自動化議題與文本摘錄

▲餐飲業 自動化議題與文本摘錄

接著,從資料面進行剖析,更深入了解大眾對於外出用餐的想法,透過OpView自動化議題工具可一次處理大量資料,將討論自動拆解為十個子議題,快速掌握該主題中的特定議題。從上圖中可發現,在疫情期間,不通風的密閉空間使網友較為擔心,害怕在不通風的空間裡與鄰桌的距離太靠近,增加傳染風險,且用餐時大家並不會戴口罩,若身邊的人打噴嚏,也有飛沫傳染的疑慮,而對於開放式夾取的自助餐,網友則表示「隨便一個人講話或稍微咳一下就污染了」,在不敢內用的情形下,外送、外帶都是網友考量的替代方案,另外針對店家的防疫措施,如消毒清潔、店員量體溫也有被提出討論,從結果可以發現近距離可能是消費者較有疑慮的部份。

【產業解方05】以維度拆解服務模式

★外送、外帶等餐飲模式討論夯

餐飲業 服務模式聲量橫條圖

▲餐飲業 服務模式聲量橫條圖

接下來,我們嘗試列出可降低消費者疑慮的服務模式,並透過維度分析了解哪些是受到消費者關注的。從上圖可看出,外送的討論度最高,不論是企業自行提供外送服務,或是與外送平台合作,讓消費者不用出門就可以獲得餐點的服務模式,得到最多迴響。其次是自行外帶,如網友表示「我們今年也不去餐廳慶祝母親節了,改用外帶」,這邊也呼應先前提到「用餐決策會被身邊的人所影響」,疫情期間,網友會考慮改以其他方式與親友聚餐。另外,內用相關的服務模式,如酒精消毒、維持社交距離等則較少被討論。

【產業解方06】找出吸引消費者的話題

★特殊優惠活動及網紅開箱受矚

餐飲業 熱門話題前五名

▲餐飲業 熱門話題

了解消費者擔憂的具體因素與熱門服務模式後,接下來,我們可以透過熱門話題探索如何吸引消費者,從上表中可發現有許多優惠活動的文章,其中「對中身分證字號可以獲得優惠」的行銷方式較以往更多,有趣的優惠方式可吸引網友 tag 好友觀看,以達到增加觸及人群的目的,而與美食粉絲團合作及網紅開箱則為抽獎方式之外,能吸引網友迴響的行銷方式。

【產業小結】朋友影響用餐決策 外送服務受關注

餐飲業 產業小結統整圖

PART2、社群大數據探索品牌出路

從上一部份的分析中,可發現增加曝光與調整服務模式是品牌的新出路,而曝光的方式很多,如熱門話題中的優惠活動、網紅開箱等都會是不錯的方式,當時間和資源有限時,須衡量資源或急迫性來做策略的排優先順序,網紅合作與服務模式調整相比,所需資源相對較少,而服務模式改變需要花費更大的心力與成本,因此短期進行網紅合作,中長期則進行改變服務模式。接下來,我們將以王品為例,示範如何將將社群口碑應用於短中長期的企業策略上。

【品牌案例01】短期:透過族群分析了解目標族群

★有子女的女性為重點目標族群

族群分析:以王品為例

▲族群分析:以王品為例

首先,快速運用OpView提供的標準族群做初步分類,找出品牌關注者的輪廓,從上圖可發現王品的品牌關注者以女性為大宗,其次特徵為有子女、上班族,透過第二次的交乘找出更細緻的族群輪廓,最後發現以有子女的女性是品牌最主要的關注者。

【品牌案例02】短期:用頻道標籤找出 TA 輪廓

★美妝保養議題為借勢行銷潛在著力點

頻道標籤分析:以王品之主要族群為例

▲頻道標籤分析:以王品之主要族群為例

掌握品牌的目標族群後,我們可以運用OpView的頻道標籤找出目標族群最感興趣的頻道內容,並將行銷策略與之連結以吸引受眾。

從上圖可發現這群有子女的女性族群,除了美食之外,也十分關注美妝保養,由此可知,美妝保養議題為借勢行銷的潛在著力點,並可考慮挑選和美妝保養相關的網紅進行合作。

【品牌案例03】短期:以 TA 興趣評估合作網紅

★跨足美食、美妝網紅為適合合作對象

合作網紅評估:以王品為例

▲合作網紅評估:以王品為例

從消費者興趣可得知,同時跨足美食、美妝網紅為適合的合作對象,因此鎖定相關領域的社群關鍵領袖,發現以徐琁、蔡昕言、GINA HELLO三者的被回應數最高、互動最熱絡。進一步觀察貼文,徐琁貼文中常出現精緻的咖啡與甜點等照片,蔡昕言則有代言包括康師傅泡麵、茶裏王等廣告,GINA HELLO的IG貼文常出現餐廳與美食照片、非美妝的生活影片,如韓國辣泡麵、海底撈宅配試吃,她們都有分享美食的習慣或代言食品,因此皆會是適合的合作對象。後續品牌則可從網紅的內容風格衡量受眾適切度,選擇粉絲數與預算相當的網紅,深化網路客群經營。

【品牌案例04】中長期:服務模式評價分析

★即食調理包的正評佔比最多

服務模式正負評佔比橫條圖與文本摘錄

▲服務模式正負評佔比橫條圖與文本摘錄

掌握目標客群與合適的合作對象後,我們接續進行中長期的服務模式評估,在此以正面評價佔比進行評估,挑選當中口碑較佳的服務模式作分析,可發現即食調理包因方便、衛生等因素,成為正面評價佔比最高的服務模式,惟需注意多與消費者溝通,避免受到便宜沒好貨的既定印象影響。

【品牌案例05】中長期:熱門服務模式的產品分析

★摩斯漢堡及海底撈即食調理包討論多

即時料理包文字雲

▲即時料理包文字雲

最後,我們利用OpView的關鍵字分析找出熱門的即時調理包產品,發現摩斯漢堡的咖哩料理包、海底撈的自煮火鍋為網友討論度較高的熱門產品,皆可做為品牌在調整服務模式、推出即食調理包的參考。

【品牌小結】王品可與美妝網紅合作或推出即食調理包

王品品牌小結統整圖

目前國內疫情穩定趨緩,在後疫情時代,品牌除了可以透過社群口碑掌握受眾喜好、乘勝追擊,面對未來不可預知的各種變化與突發事件,也應及早準備,而無論是在服務模式上保有應變的彈性,或在各種時空背景下應對危機、思量策略或挖掘商機,不變的是,我們必須掌握消費者的想法與需求,透過社群聆聽,洞察目標族群的需求脈動,更貼近消費者的心!

原文刊載於《OpView Social Watch》Vol.106
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