从声量到心智占领，品牌如何进行用户聆听？

现在的品牌不缺数据，缺的是读懂数据的能力。

经研究发现，80%的品牌正在面临以下困境：

● 数据过载：每天获取抖音 / 小红书 / B 站...10 + 平台数万条 UGC，看似掌握了消费者的心声，但从中挖掘需求，找到真正能让品牌拍板决策的「有效洞察」越来越难。

● 语义不明：70%的社媒数据未被深度解析，如"绝绝子"" 栓 Q" 等网感表达自带加密属性，传统关键词搜索经常漏判。

● 竞争盲区：竞品突然爆火的「隐形卖点」，往往藏在消费者对比评价的细枝末节里，容易忽视。

● 技术障碍： 50%+消费者真实诉求藏在非结构化文本里（图片、音视频、弹幕等），人工搜索/部分工具无法覆盖这些深度内容。

这时，就需要一款会 “读心” 的社媒监测工具，将社交媒体上用户提及的有关品牌、行业或相关话题的公开讨论，包括主贴内容、评论等数据进行汇总，再运用AI分析情绪、识别趋势、预测需求，将海量UGC转化为结构化商业洞察，实现从“听到”到“听懂”的跨越，驱动企业进行有效决策。

将用户声音转变为品牌决策的三个步骤

1、筛重点：从海量数据中锁定关键问题

运用关键词分层过滤、AI情绪识别、统计同类反馈量的方法，锁定海量用户声音中暗藏的产品问题。

e.g.：防晒品牌——“搓泥”为TOP1关键词——80%出现于“化妆后场景”——锁定产品兼容性问题

2、归因分析：拆解差评背后的真实原因从产品问题、使用误区、预期错位、场景局限、竞品对比五个维度入手，拆解消费者评价及深层需求。

eg：产品问题层面：“充电宝充三次就没电” → 实际电池容量虚标/场景局限层面：“耳机降噪失效” → 仅在地铁高频噪音环境出现问题

3、效果追踪：量化改进成果

从声量、行为、情感三个方面追踪产品改进后的效果，判断优化方向是否正确，并给予适 当的调整。

e.g.：某咖啡机品牌识别并优化“漏水”问题后：

声量：一周内“漏水”差评减少70%

行为：1个月内退货率下降40%

情感：NPS值从-15提升至+8

社媒聆听工具推荐：

数说雷达：数说故事旗下产品，通过海量社媒电商数据 + 知识图谱 + 自研大模型 SocialGPT，帮助品牌从消费者出发，洞察需求和品牌竞争，发现生意机会，依托大数据，全方面深入解读：

品类格局：从各方面定位细分品类

消费需求：洞察消费者需求分布、研究品牌宣传差异点

玩家表现：分析竞品与头部玩家实况，拆解热门产品内核

品类机会：总结高潜力细分品类、消费者关注的高潜力需求点、产品力提升关键因素