(文/趙維孝) 「機器能處理的事,就不該浪費人力」 2014年,QSearch 建置了完善的 Facebook輿情分析系統,除了大幅精簡製作輿情分析的時間,更用機器來處理極大量資訊,提供更精確有價的資訊萃取。 除了對數據資訊深度與廣度的追求外,速度同時也是我們的核心目標,在社群資訊快速更迭的時代,讓機器完成大量的監控、爬梳資料,甚至自動通知,而人腦留著專業性的判斷與決策分析,正是趨勢。 過去近6年的持續優化,輿情分析系統 QSearch Trend+在商用的研究分析上,已經十分成熟,也能極高效率解決非常多社群觀察的問題,然而,使用者不可能每隔幾分鐘就查詢一次資料,針對一些例行性報告製作、更即時自動通知等需求,需要更多樣化的功能來滿足。 目前 QSearch的既有服務中,就有三種自動化工具,針對不同的需求,甚至可以搭配使用,就把無聊、龐雜、重複的工作交給機器吧!
品牌行銷
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(文/游騰堯) 台灣使用 Facebook 的人有近 90 % 。也因此, Facebook 的粉絲專頁除了商家以外,亦是政府機關政策宣傳、推動以及與民眾溝通的重要途徑。開設粉絲專頁已成各政府單位標配,為了更有效率推動政策與溝通,政府在粉絲專頁經營上可說是絞盡腦汁,奇招盡出。 有經營,自然會有績效評估並比較,當然,各政府部門的功能與適合處理的議題各不相同,比較的基準點未必一樣,但滾動式的檢視仍具意義,未來我們將會定期產出政府單位社群聲量報告,同時分析受群眾關注的政策議題。本文也將在後面呈現更完整的政府粉絲專頁影響力排行榜,讓大家一探政府粉絲專頁之經營。 現在我們就來看一下 7 月份,前 25 名政府粉絲專頁影響力排行榜吧!
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Facebook數據分析品牌行銷客戶成功案例產品與服務資訊
「善用數據找對 insight,創意才有靈魂」— 格帝集團 Q2 大會 feat. QSearch 社群數據分析課程
by Viola Tsaiby Viola Tsai整合行銷發展至今,並非只是數位行銷的佔比越來越重,而是藉由科技,讓品牌更適切地活在目標對象的日常中。而成功的整合行銷公司是如何做到的呢?以數據驅動創意的 GRANDI 格帝集團,便持續為成員的數據能力加值,於 Q2 大會中進行一場社群數據分析最新案例說明與分析競賽,由 QSearch 為其深入剖析在 數據分析 時常見的迷思並說明資料解析 SOP。
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(文/林洧正) 才剛結束完京東 618 購物節,你知道還有多少個剁手購物節馬上就要到來嗎? 在阿里巴巴成功的打造雙 11 購物節之後,各大電商也隨之跟進,都想巧立各種名目、舉辦各式購物節,目的就是要消費者從口袋當中掏出鈔票。在這些瘋狂消費的購物節背後,則是各家電商平台砸下了重金、資源所競爭的戰場,而社群網路同樣是主戰場之一,當面對一個又一個的購物節活動,我們該如何透過聲量數據的觀察,來協助瞭解購物節的背後的資訊?
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Facebook數據分析品牌行銷產業趨勢社群經營社群聲量分析資訊圖表輿情分析
整合社群論壇媒體資料源、功能更強大、介面更優異的輿情分析系統 QSearch Trend Plus 問世!
by Smile Chaoby Smile ChaoQSearch成立六年,以業界最完善的 Facebook社群資料分析服務立足,數據資料涵蓋台港日以及眾多東南亞地區,並以一直致力於追求資料齊全性,光是台灣,就涵蓋超過80萬個粉絲專頁,全球更超過3000萬,資料體之龐大、爬搜之徹底一直是我們引以為傲之處。 除了一般公關監測、社會議題追蹤等社群輿情的使用場域外,透過 QSearch整理分析的資料,由於兼具深度與廣度,甚至更多次被用於嚴謹的學術研究、小眾族群分析等。 過去6年,我們以 Facebook資料源為主的「QSearch Trend」社群輿情分析系統,幫助許多夥伴一同挖掘龐大的 Facebook社群世界,輔佐夥伴們的各種決策,憑著對資料完備的堅持、持續優化的系統介面,而深獲得各界肯定。 自2018年起,我們深感社群平台的多樣性與受眾分散,許多品牌、媒體已逐漸需要經營多個社群平台來擴大受眾,為此我們早已提前著手收集包括 Youtube、Instagram、各大論壇、各大網媒等數據資料,持續秉持對資料齊全度的堅持,針對不同社群平台分析資料與用戶偏好,並已經陸續將這些數據服務產品化。 與各界夥伴反覆討論與試驗不同的資料源數據該如何整合、應用與呈現近兩年後後,今年六月,我們正式隆重推出整合多資料源、功能更強大、介面更優異的「QSearch Trend+」(QSearch Trend Plus) 。 我們希望在介面上,不僅是將一堆數據放在一起,而是做有意義的比較、整合,以協助商業夥伴不管是公關、行銷、研究各方面都能更有效的挖掘與應用社群數據。 一起來看看嶄新的「QSearch Trend+」 比起過去單一分析 Facebook數據與內容的「QSearch Trend」帶來哪些質與量的改變!又如何透過這樣的系統工具,產生一份量化質化兼具的社群輿情、數據分析。