用于挖掘社交媒体用户对品牌、产品和服务的评论及意见的新技术在提供消费者洞察方面似乎具有无限潜能。与传统市场调研人为痕迹过重、样本容量有限以及成本高昂的特性相比，网络评论未经修饰、数量丰富且搜集成本相对低廉。许多商家也在推广各种网络挖掘产品。一家供应商声称其产品能够提供“有关消费者想法的清晰视图”。在这股热潮的推动下，企业正在争先恐后地采纳这种新兴的洞察获取方式。然而，当从实际情况出发来分析网络挖掘时，一些重要问题确实应当引起企业的注意。

　　虽然网络挖掘是一种颇具价值的工具并且正在不断迅速完善之中，但其特定的性质决定了其在生成真正有用的消费者洞察方面能力有限。网络挖掘只能作为传统研究方法的补充，而并不能完全取代后者。为了避免浪费企业有限的消费者洞察资源，并且更为重要的是，为了避免对网络挖掘结果的滥用，企业必须了解网络挖掘的适用和不适用领域以及正确使用网络挖掘的方法。

　　企业需要指导方针的引领来帮助自身充分利用网络挖掘的潜力并避免出现基本的研究漏洞。考虑到这一点，波士顿咨询公司消费者洞察智库与李奥贝纳环球广告公司最近合作开展了对网络挖掘的研究，旨在更好地评估网络挖掘在哪些领域以及通过何种方式有助于生成真正有益于决策的洞察。我们的研究对比了关于同一主题“健康饮食”的网络挖掘结果和来自传统的面对面定性访谈及定量市场研究的结果。我们还详细分析了通过特定网络挖掘技术所获结果的性质和质量。

　　现状让你满意吗?

　　我们对网络挖掘的研究揭示了有关网络挖掘结果的四项显著事实：网络挖掘结果并未反映出具有代表性的样本，未能切中要点，缺乏足够的深度，并且不能保证精确度和准确性。

　　并未反映出具有代表性的样本 在发达国家中，超过90%的人口能够上网，但网上的评论并不能代表全部人口。结合李奥贝纳环球广告公司在网络挖掘领域的深厚经验，我们的研究显示，85%的有关品牌、产品和企业的消费者自创网络内容以及52%的网络内容消费来自14%的人口。这一范围狭小且高度集中的群体主要在彼此之间进行交流。网络内容的发布者不仅数量有限，而且具有鲜明的特征和独特的态度。

　　例如，在以健康饮食为主题的研究中，我们发现，6%的网络内容频繁发布者制作80%的网络内容，这一人群较为年轻并高度注重身材的匀称苗条。在大量发布网络内容的人群中，有70%认为匀称苗条的身材十分重要，而在其他人群中持此观点者的比例仅为30%。企业可能希望获取这些参与度较高的消费者的意见，以期揭示独特的观点或新兴的讯号，但企业必须谨记一点：企业不能将其从这些消费者发布的网络内容中获得的洞察自动推广至更广泛的潜在客户群体。在我们的研究中，网络挖掘的结果勾勒了一幅更加积极的整体景象，而传统的定性定量研究则显示了消费者对这一话题的担忧、怀疑和失望。

　　未能切中要点 网络挖掘在某些方面是一把双刃剑。该技术的优点在于其不受引导的特性。企业可以了解消费者真正想要谈论的内容，即消费者认为对自身或他人都具有社会价值的话题。但网络挖掘的开放性也有一个缺点：企业无法将其引向企业最需要消费者意见的领域。

　　对于企业了解某一品类的消费者偏好最为重要的主题可能未必是消费者选择讨论的话题。在我们关于健康饮食的小组讨论和定量调查研究中，进食的“场合”(包括日期、时间和同伴)是一个重要问题，但网络挖掘既没有明确辨别进食场合，也没有为有效研究进食场合奠定基础。事实上，在网上存在大量关于健康饮食的自由讨论。此类网络内容主题宽泛但杂乱无章，并充斥着大量非专业意见。尽管网络挖掘可以帮助企业确定大致的主题和观点，但对于如何将这些观点转化为实际购买或使用行为只能提供有限的信息。在大多数情况下，企业既无法跟进网上评论者并要求他们提供更多信息，也无法了解网上评论者的个人背景、习惯以及消费情况，从而不能对市场进行细分或评估网上评论者所代表的机遇大小。

　　缺乏足够的深度 在数千条信手拈来、拼写随便甚至晦涩难懂的网络内容中才会有一条经过深思熟虑、表达清晰的网上评论。企业挖掘的往往是充满局限性且常常流于表面的表达，也就是消费者对彼此发布的网络内容的随意回应。相比之下，运行良好的定性研究具备丰富的内容和深度，能够通过面对面的探寻、观察和解析非语言信号以及投射技术帮助企业更好地了解消费者的行为、态度和动机。而网络挖掘则缺乏一种能帮助人们更好地表达想法的机制。

　　通过运用多元统计技术来分析精心设计的定量调查所取得的数据，可以揭示出隐藏的根本问题。这些问题往往充满感情色彩并隐藏在主题维度之下。网络挖掘由于依靠意图明确的表达，因此可能会错过这些问题。例如，我们的调查分析显示，人们以一种极其有益的二维模式来组织健康食品：即食品或行为的实际益处与情感益处，以及食品或行为带来的享受与损失。而网络挖掘并未揭示出讨论中的这种组织结构。鉴于网络挖掘的无组织特性及其对实际内容的关注，我们只能确定一种以减肥和健康生活方式为基础的简单二分法。这既不是一项新的洞察，也不能对营销带来意义深远的影响。

　　不能保证精确度和准确性 尽管网络挖掘工具和方法在质量方面不断完善，但在许多方面水平仍参差不齐，包括最基本的垃圾邮件删除(根据产品品类的不同，垃圾邮件在原始数据中所占比例可能高达50%至75%，在“清洁”数据中所占比例可能达到25%至50%)和情感分析的准确性等。值得注意的是，表现最优的技术仍然在其协议中包含了显著的人工和判断步骤，这虽然提高了成本并延长了耗时，但也使质量得以提升。此外，尽管用于跟踪网络内容来源的分析法取得了巨大进展，但网络内容的发布者通常无法被归类。这严重限制了企业直接利用网络挖掘所取得的洞察来进行消费者细分或实现更广泛的解读。

　　尽管存在这些问题，我们仍然认为网络挖掘在研究工具包中占有独特的一席之地。消费者“一直在线”的特性及其在网络上的开放表达具有无可比拟的强大力量。关键诀窍在于有选择性地使用网络挖掘，认可其优势和局限性，并对适用品类、用途、责权范围和使用方式进行审慎思考。企业在采纳这些技术时需要确定哪些品类适于使用网络挖掘、网络挖掘最强大的用途、谁将拥有这些洞察以及如何确保获得优质结果。

　　哪些品类适于使用网络挖掘?

　　社交媒体平台的发展似乎使几乎所有产品、服务品类或品牌类别都成为网络挖掘的候选对象。但某些品类明确显示出更高的消费者参与度并相应拥有更高水平的社交媒体讨论。在这些品类中，由于可获得的内容较为丰富，因此显示出较为概括的网络内容发布模式，从而在一定程度上克服了网络挖掘的样本偏差问题。例如，一些消费者认为值得思考和讨论的产品品类(比如旅游、时尚和视频游戏)可能比其它产品品类(比如清洁用品或冷冻食品)更适于使用网络挖掘。在开展网络挖掘工作之前，企业应更好地了解消费者发布模式和阅读模式，并且可以将这种了解作为特定品类网络行为整体评估的一部分。此举将帮助企业确定网络挖掘研究的重要性，并有助于企业对网络挖掘的结果进行合理解读。 网络挖掘的最大用途是什么?

　　考虑到其特殊的优势，我们认为网络挖掘主要有三类用途。

　　● 网络挖掘为企业增添了有力的探索工具。不受引导的大规模网络挖掘可以帮助企业寻找不能从受控程度更高的研究中获得的主题和趋势。例如，在我们对健康饮食的试验研究中，网络挖掘揭示了一个非常具体的主题：孕期营养——这一主题从未出现在定性研究发现的主题中。此外，网络内容发布者往往可能是最活跃、最前沿的消费者。他们在想什么?在星星之火发展成燎原之势前，企业能够通过网络挖掘得到哪些早期信号?

　　● 网络挖掘是帮助企业监测关于自身品牌或品类的网络讨论的重要工具。虽然网络内容的发布者只占人口的极少部分，但只阅读而不发布网络内容的人可能占消费人群的绝大部分，并正日益受到网络内容的影响。审查由消费者创作的关于企业品牌的内容，分析内容的来源并了解其在网上的具体“影响范围”——这些对于企业而言都是极其重要的。在这种情况下，网络挖掘可以与企业的病毒式营销或口碑营销工作直接挂钩。一些数字领域的领先企业也正在采取行动以回应网络挖掘提供的信息。它们或在网上的合适位置提供合适的信息，或直接参与网上讨论。

　　● 网络挖掘为企业了解消费者对特定营销活动和事件的实时反应提供了窗口。由于网络挖掘始终处于开启状态，企业可以搜集到对一项新公关活动的反馈，或捕捉到对一种新产品的最初反应。但企业应谨记：网络内容发布者并不具有代表性。当Gap公司决定响应网上意见而放弃其新标志时，仅有17%的美国消费者意识到其标志的变化(根据Ad Age委托进行的一项调查显示)。这个案例究竟是“倾听消费者”的良好典范还是对一小撮存在偏见的博主意见的过度反应?企业可以通过一系列广泛且具代表性的数据源来验证通过网络挖掘获得的洞察。

　　谁拥有这些洞察?

　　虽然传统的市场调研属于消费者洞察团队的职责范围，但社交媒体洞察通常无人负责。企业将其品牌在Facebook上的讨论外包给公关公司，安排客服代表在Twitter上与脾气不佳的客户进行交流，并让内部数字营销团队对社交媒体互动进行监测。此类行为造成了“人浮于事”的现象，并常常导致对网络挖掘洞察的片面、不当运用。

　　事实上，网络挖掘的结果有益于包括营销、企业传播和研发在内的多种业务职能。企业的目标不应是限制对网络挖掘的使用或集中进行网络挖掘，而是使供应商、政策和方法实现规范化。企业必须预先明确治理模式，从而确定由谁来负责消费者讨论以及由谁来负责收集、汇总并在整个组织中传递通过网络挖掘获得的洞察。

　　如何确保获得优质结果?

　　鉴于网络挖掘对技术的要求，企业往往不可避免地需要依靠外部网络挖掘供应商的帮助。这通常也是一种推荐做法。然而，企业需要提防带有许多无用装饰的复杂黑箱。值得注意的是，拥有一个极具吸引力的仪表板与生成切实准确的洞察之间存在着一种逆向关系。偏重前者的供应商常常无法产生更具价值的洞察，这是因为他们未能将足够的精力用于耗时更长但更为可靠的手工编码和人为干预，从而不能生成更加准确且更具见地的结果。企业必须在选择工具之前进行详细的考察，以掌握工具的潜能和局限性。成功运用网络挖掘的企业能够确保自身具备一定程度的内部专长，以便与供应商开展合作、提出疑问并亲自评估结果。这些企业了解所用工具的运行机制(手动和自动)，理解自动化工具的局限性，明了所涉及的人工步骤的重要性，制定明确的指导手册和流程，并像管理传统研究一样规范管理网络挖掘研究。

　　最为重要的是，我们建议企业始终需要通过其它数据源和研究来验证网络挖掘的结果，从而确保结果的准确性并以此为基础制定成本高昂的关键上海宣传画册设计业务决策。当企业首次采用这些技术并评估适合网络挖掘的战略时，企业可以对每一项重点研究持续使用一种二重法的方式，即同时进行网络挖掘和传统研究。

　　网络挖掘是一种强大的工具，并且正在不断发展和完善之中。该工具能够作为传统研究方法的完美补充。然而，它仍然只是特定类型工作的最佳选择，而不应被滥用。企业需要审慎对待并合理使用网络挖掘，使其成为消费者洞察研究工具包中的组成部分。

　　本文经《商学院》许可转载。