快消品行業(yè)競爭日益加劇，品牌不僅需要應對行業(yè)變革，更需要前瞻性地預測市場趨勢及其未來發(fā)展路徑?？煜放c消費者的日常生活密切相關，其需求、品牌偏好、思維模式和生活方式不斷演變，直接驅(qū)動消費品市場的前沿動態(tài)。
　　在快消行業(yè)“人，貨，場”鏈條中，“人”的重要性不言而喻。在如今企業(yè)業(yè)務增長面臨瓶頸的市場環(huán)境下，如何做好“人”的存量運營變得至關重要。尤其在加速內(nèi)卷的快消品行業(yè)，消費者洞察和消費者運營成為各個品牌保持競爭力的關鍵鑰匙。
　　消費者意見洞察
　　市場競爭激發(fā)的創(chuàng)新
　　在與眾多世界500強及國內(nèi)外知名快消品牌企業(yè)的長期密切合作中，賽博威深刻意識到，單靠產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)和流量等傳統(tǒng)指標難以全方位把握消費者的關注焦點，為此，賽博威重磅推出“消費者意見洞察”，幫助企業(yè)從消費者的積極評價中汲取創(chuàng)新思路，并通過對負面反饋的深入分析，及時識別并防范潛在風險，為業(yè)務發(fā)展提供決策依據(jù)。
　　從宏觀視角出發(fā)，企業(yè)在消費者層面普遍遭遇的挑戰(zhàn)諸如品牌競爭、消費者需求的多變性、產(chǎn)品質(zhì)量安全以及購物體驗優(yōu)化等方面呈現(xiàn)一定的共性；然而，從微觀視角分析，則顯現(xiàn)出行業(yè)特異性的差異。例如，在食品行業(yè)如牛奶、糕點領域，企業(yè)需密切監(jiān)測消費者對產(chǎn)品新鮮度和包裝衛(wèi)生的滿意度，以消費者反饋為基礎對品控效果進行細致評估。在日化行業(yè)如口腔護理領域，則需深入了解消費者對產(chǎn)品口感、味道的接受度以及宣稱功效的實際表現(xiàn)。在日用品行業(yè)如抽紙、清潔紙領域，其關注點則需轉向消費者對產(chǎn)品分量、尺寸、性價比以及使用體驗的綜合評價。
　　通過深入了解消費者的需求和偏好及其對產(chǎn)品、服務表現(xiàn)出的不滿或擔憂，品牌可以：
　　●對現(xiàn)有產(chǎn)品進行改進，如調(diào)整口味、優(yōu)化包裝等，以更好地滿足消費者的期望，提升滿意度和忠誠度；
　　●引導品牌開發(fā)新產(chǎn)品或新服務，從而在競爭激烈的市場中脫穎而出；
　　●制定更準確的市場策略如促銷方案、廣告內(nèi)容和渠道選擇，提高營銷活動效果；
　　●迅速采取行動來解決問題或調(diào)整策略，避免潛在危機的發(fā)生。
　　消費者意見洞察致力于幫助企業(yè)推動產(chǎn)品優(yōu)化與創(chuàng)新、實現(xiàn)市場定位精準化、塑造和提升品牌形象、優(yōu)化營銷策略以及進行風險預警與應對......讓企業(yè)更精準、更高效地響應市場需求，從而在加速內(nèi)卷的市場環(huán)境中保持競爭優(yōu)勢。

　　（產(chǎn)品Demo模擬數(shù)據(jù)）

　　革新產(chǎn)品策略
　　讓語義解讀更精準
　　在消費者意見洞察的底層數(shù)據(jù)處理架構中，賽博威采用語義分析技術，利用飛槳的技術框架，包括Ernie、UIE等先進的核心技術模型。根據(jù)業(yè)界評測，Ernie在中文語義解析方面相較于其他國際大型模型如ChartGPT表現(xiàn)更為出色。處理后的原始文本數(shù)據(jù)將通過大型機器學習模型轉化，并通過API形式輸出用戶觀點、情感傾向及特征分類等信息。最終，這些數(shù)據(jù)將通過自動化程序調(diào)度流程寫入數(shù)據(jù)庫。
　　與市場上大部分NLP產(chǎn)品不同，鑒于機器對中文文本的解析能力尚未達到理想狀態(tài)，賽博威投入人工介入語料訓練，讓機器更精準地識別和輸出判定結果，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。
　　另外，市場上大多數(shù)NLP產(chǎn)品只提供細分市場的通用標簽，這對于品牌的具體業(yè)務場景而言，常常缺乏足夠的實用性，無法深入進行消費者意見洞察。賽博威則采取不同策略，與每個細分市場的品牌客戶密切合作，深入挖掘和定義各細分市場的具體分類邏輯。確保分類結果的高度定制化和適用性，完美契合品牌方在日常業(yè)務場景中的實際需求，從而真正發(fā)揮消費者意見洞察的核心價值。
　　AI賦能
　　提升效率與質(zhì)量
　　隨著AI浪潮席卷而來，賽博威攜手國內(nèi)知名高等學府中山大學數(shù)學學院，共同成立人工智能算法產(chǎn)學研合作基地，旨在推動人工智能技術在快消品行業(yè)數(shù)字化轉型中的創(chuàng)新與應用。
　　基地積極開展語義分析模塊研究，專注于探索NLP領域內(nèi)最高效的算法組合，并整合大型語言模型，顯著提升特定業(yè)務場景中的自然語言處理效率和結果質(zhì)量。研究成果成功賦予快消企業(yè)在消費者意見洞察方面的領先地位，實現(xiàn)更高效的分析、更深入且貼合業(yè)務需求的結果，以及更強的業(yè)務指導能力。
　　通過深入分析消費者意見，助力企業(yè)精準掌握消費者需求，并迅速制定針對性營銷策略，從而捕捉增長先機，最終在激烈的市場競爭中取得有利地位。隨著越來越多的企業(yè)開始認識到其價值，消費者意見洞察已經(jīng)成為現(xiàn)代市場環(huán)境下不可忽視的重要環(huán)節(jié)。