在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代，企業(yè)需要結(jié)合大量的市場信息輔助制定營銷策略，然而外部用戶反饋、競品動態(tài)、行業(yè)趨勢往往散落在各大互聯(lián)網(wǎng)平臺之間，形成了碎片化的數(shù)據(jù)信息，讓企業(yè)難以掌握有效的數(shù)據(jù)。以下分享三個構(gòu)建全域營銷數(shù)據(jù)的步驟：

一、 營銷團隊構(gòu)建數(shù)據(jù)體系的三個關(guān)鍵步驟

1、多渠道數(shù)據(jù)匯聚與標準化整合

企業(yè)需要建立覆蓋主流社交媒體、垂直社區(qū)的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，并解決可能會遇見的不同平臺數(shù)據(jù)格式不一、接口各異的整合難題。這其中的關(guān)鍵在于建立統(tǒng)一的API接口，將微博話題、抖音短視頻、小紅書筆記、B站評測、行業(yè)論壇等多元數(shù)據(jù)內(nèi)容實時同步至企業(yè)后臺，為后續(xù)的營銷分析提供完整、規(guī)范的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2、海量信息的智能清洗與語義解析

數(shù)據(jù)匯聚后，通過算法模型自動過濾廣告內(nèi)容、水軍發(fā)言等無效內(nèi)容，并運用語言處理技術(shù)，識別文本中的核心內(nèi)容以及情感傾向，將其轉(zhuǎn)化為可量化、可分類的數(shù)據(jù)，提升信息處理效率與準確性。

3、建立時效性分析框架與決策響應(yīng)機制

市場變化極快，因此數(shù)據(jù)分析需與業(yè)務(wù)節(jié)奏同步進行。企業(yè)應(yīng)對營銷活動聲量、用戶反饋熱點、競品動態(tài)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行實時追蹤。當出現(xiàn)某些數(shù)據(jù)出現(xiàn)一些趨勢性的信號時，系統(tǒng)能自動預(yù)警并關(guān)聯(lián)相關(guān)數(shù)據(jù)上下文，為營銷策略調(diào)整提供及時、有針對性的決策依據(jù)。

二、數(shù)說聚合：一站式營銷數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺

數(shù)說聚合作為數(shù)說故事旗下大數(shù)據(jù)平臺，以數(shù)據(jù)全、涵蓋范圍廣為核心優(yōu)勢，助力企業(yè)獲取及分析全網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)，制定更專業(yè)的營銷策略。

1、全域數(shù)據(jù)采集

數(shù)說聚合可以采集社媒、短視頻、長視頻、電商、新聞、貼吧問答、垂類站點、應(yīng)用商店等八大類數(shù)據(jù)源，覆蓋全網(wǎng) 97% 主流站點，無需跨平臺切換，即可一站式獲取國內(nèi)社媒聲量、電商反饋、品牌動態(tài)等全域數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)一站式獲知營銷場景中的消費者反饋、營銷成效等。

2、實時抓取與歷史回溯

數(shù)說聚合可實時獲取多渠道數(shù)據(jù)，助力企業(yè)應(yīng)對營銷活動進行實時調(diào)整；且支持最長 8 年 + 歷史數(shù)據(jù)回溯，能調(diào)取過往用戶需求、市場趨勢、營銷效果等數(shù)據(jù)，為產(chǎn)品更新提供數(shù)據(jù)反饋，同時為長期戰(zhàn)略規(guī)劃積累數(shù)據(jù)和用戶洞察，將短期調(diào)整和長期布局充分結(jié)合起來。

3、AI賦能精準數(shù)據(jù)分析

數(shù)說聚合集成數(shù)說故事自研SocialGPT AI大模型能力，內(nèi)置自研 NLP 語義分析，搭配水軍識別、情感判斷等50 + 專屬算法，能夠?qū)崿F(xiàn)原始數(shù)據(jù)自動清洗、智能化打標與分類管理，從海量的信息中清洗出對于企業(yè)營銷方面有價值的數(shù)據(jù)信息，避免廣告內(nèi)容、水軍等無效內(nèi)容的出現(xiàn)，為企業(yè)進行不同類別的營銷數(shù)據(jù)分析提供精準依據(jù)，適時調(diào)整營銷策略。

在復(fù)雜的市場環(huán)境中，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)營銷體系的核心競爭力。依賴人工收集、經(jīng)驗判斷的決策模式正面臨效率與準確性的雙重挑戰(zhàn)，而數(shù)說聚合通過構(gòu)建全域數(shù)據(jù)采集、智能分析的一體化平臺，幫助企業(yè)將碎片化的市場信息轉(zhuǎn)化為體系化的決策依據(jù)（官網(wǎng)：https://hermes.datastory.com.cn）。