Social Listening · 话题聚类与情感分析
lululemon 消费体验洞察。
同一批消费者,对「买」和「玩」给出了截然不同的情绪。这份报告把 1,208 条真实体验声量聚成 875 个观点,找出该修的和该放大的。
02 · Daily Pulse
六月,每一天的声量。
按原贴发布日聚合(评论计入所属原贴当日)。悬停查看当日声量构成与当日最高互动原声。6月10日前后进入年中折扣季,声量与负面同步抬升。
03 · Three Journeys
三条体验链路。
社区活动近乎零差评,线上购买链路负面率最高——体验短板集中在「买」,不在「玩」。
04 · Opinion Clusters
观点聚类。
每条观点均由多条真实声量归一化聚合而成,左侧数字为声量数;样例可回溯原帖。
05 · Priority Matrix
先修哪个,先放大哪个。
横轴为话题声量,纵轴为负面率,气泡大小为互动量。右上(高声量 × 高负面)是优先修复区;右下是应放大的体验资产。
优先修复 — 物流配送、商品体验(断码断货)落在高声量高负面区,是 CX 改善的第一优先级。
体验资产 — 门店体验、Event、社交关系声量可观且负面率低,是可放大的差异化资产。
06 · Competitive Signals
消费者拿谁和我们比。
样本量小(仅作方向参考),但对照点集中在「服务模式」而非产品本身。
07 · Voices
高互动原声。
按互动量排序的代表性原声,每条可回溯原帖。
08 · Fix List
负面深挖与行动方向。
按负面声量排序的痛点簇。「行动方向」由声量数据与消费者原话直接推导,供 CX / 零售团队参考。
方法论与数据口径