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  • Facebook數據分析品牌行銷產業趨勢社群經營

    瘋狂剁手族的失心品項:2015-2017年雙11台灣社群活動趨勢

    by Chien Jung Kao November 1, 2018
    by Chien Jung Kao November 1, 2018

    (文/高千容) 又到了雙11節的備戰期,近年來愈來愈多電商加入台灣戰局,包括PChome、蝦皮、東森購物和富邦momo購物等大廠,此外今年是阿里巴巴集團天貓雙11的十周年,在上半年取得台灣電商執照之後,正式回歸台灣戰局,準備掀起社群熱潮。 在台灣FB社群上,不論是上半年的母親節,還是下半年的雙11,各種優惠、抽獎等活動勢必如排山倒海而來,透過社群數據的海量爬蒐與分析,便可彙整出過去三年,到底什麼樣的雙11活動最受歡迎,而趨勢是否又有所改變呢?

  • Facebook數據分析媒體研究影情雙週刊時事議題

    【九月電影社群數據(下)】不同形式炒熱話題,拆解 《一屍到底》與《鬼修女》的社群影響力來源!

    by Chien Jung Kao October 25, 2018
    by Chien Jung Kao October 25, 2018

    (文/實習產業分析師 高千容) 這期的影情焦點,除氣勢依然高居不下的《鬼修女》外,最值得關注的是下半月上檔的《一屍到底》,雖然製作成本與上檔前的名聲都遠遠不及眾多好萊塢大片,但台灣社群口碑聲量卻高居第二。 社群輿情與電影票房具有高相關性,然而以票房而言,不管賣座與否,通常很難拆解票房的來源與成因,但透過社群數據,卻能分析出高熱度電影聲量來源比重,進而了解到底「誰」是觀眾又為什麼來看電影! 本期就先跟我們透過社群數據,一起拆解《一屍到底》與《鬼修女》的社群聲量來源!

  • Facebook數據分析profiling品牌行銷媒體研究小眾市場

    驚悚片的觀眾從何而來? 從《紅衣小女孩2》分析電影觀眾的輪廓!

    by Chien Jung Kao October 17, 2018
    by Chien Jung Kao October 17, 2018

    上一篇〈九月上半月影情社群觀測〉排行榜,我們觀察到《鬼修女》與《粽邪》在臉書社群的影響力。以台灣市場來說鬼片或驚悚片向來有一定市場,下個月的23號,去年唯一破億的國片《紅衣小女孩2》續集《人面魚:紅衣小女孩外傳》即將上映,表現值得期待。 一部電影之所以受歡迎,包含了諸如電影類型、演員、劇情等因素的總和。然而,我們是否能從社群數據推測電影受歡迎的原因,進而分析粉絲輪廓,甚至提供內容開發至宣傳行銷參考呢? 本篇文章將分析FB社群上,《紅衣小女孩2》(以下簡稱《紅衣2》)的粉絲組成,從社群行為瞭解《紅衣2》的觀眾輪廓,解析票房大賣的背後秘密。

  • Facebook數據分析品牌行銷媒體研究影情雙週刊資訊圖表

    【九月上半月影情社群觀測】還未上映就社群影響力點滿!是誰開啟了台灣的《瘋狂亞洲富豪》開關? ──從社群數據看電影生命週期

    by Chien Jung Kao October 3, 2018
    by Chien Jung Kao October 3, 2018

    (文/實習產業分析師 高千容) 對電影產業來說,最關注的問題自然是票房了,然而,過去我們曾研究證實,以台灣市場來說,電影上映檔期間的FB社群影響力與電影票房有高度正相關,以華語片或國片來說,上映之後若FB上社群口碑能起飛,更是能拉抬票房。 在QSearch blog上解析《花甲男孩轉大人》爆紅之後,社群數據隱藏的訊息!一文中,也曾指出社群對於戲劇收視的影響。 因此無論大螢幕票房或電視收視而言,FB社群上的聲量絕對有其觀測意義,除了整體聲量外,聲量來源之中,什麼類型的貼文造成形成焦點,哪些KOL在電影或影評話題上有聚眾效果,也同樣是有趣的關注點。 QSearch未來將雙週推出FB社群上電影話題相關的數據觀測刊!跟大家一起探索台灣電影市場與社群數據間的連結,並針對有趣的社群現象、電影產業與票房進行剖析,提供更多元的產業觀點。

  • Facebook數據分析同溫層分析媒體研究

    台灣年輕人最愛看什麼媒體粉絲頁?- Facebook使用者年齡性別推測

    by Smile Chao August 21, 2018
    by Smile Chao August 21, 2018

    (文/趙維孝) QSearch對Facebook粉絲專頁分析又有新突破啦! 這項新技術大量整合各種粉絲專頁公開之各類數據,並運用機器學習工具突破一些限制,能更細緻推估與粉絲專頁貼文互動者們的年齡與性別,此外也能跨頻道分析,例如想得知喜好宮廷劇的Facebook使用者年齡性別分布,就可以挑選幾篇各大媒體上有討論到宮廷劇的貼文,再推估這些貼文互動者的年齡與性別。 本文的主題,也就是此項新技術的兩項應用! 台灣Facebook使用者的人數比例為何? 各年齡層最常互動、最愛的媒體是什麼?

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