社会化聆听（Social Listening），就是在社会化媒体数据中提取有价值的信息。也称做VOC（Voice of Customer）客户之声。
通过社会化媒体去捕捉网络上与品牌/产品/营销事件相关的关键词，去倾听消费者都对品牌/产品/营销事件的态度，根据目标消费者的需求和意见改善产品、完善营销策略已经成为了当今企业的必修之技。
社会化媒体聆听能帮助企业做什么
社会化聆听能帮助企业打造数字化应用场景 。不仅是监测社媒数据，更是为了打造更优的产品、更精准的营销、更高效的品牌运营。具体如下：
打造极致产品
创造具有巨大市场潜力的极致产品，洞察产品应用场景、挖掘客户痛点、设计产品价值。
实现创新超越，发现行业爆品，分析成功原因，借鉴竞品。
实现产品有效优化，分析用户的核心诉求、影响用户选择的关键要素。
基于大数据的精准营销
精准匹配目标用户群，分析用户媒体偏好、购买习惯，发现触达渠道，媒体渠道受众画像。
数据辅助营销规划，了解用户群价值观、兴趣爱好、心理诉求，被用户接受、感知、主动传播。
营销活动监测与评估，实时监测传播情况，发现机会和瓶颈，动态调整。
企业与品牌形象运营
企业品牌形象监测与维护，实时掌握互联网上的企业口碑动向，为企业公关争分夺秒。
控制负面情绪的恶性发酵，实时追踪互联网负面情绪，探究问题原因。
做好社会化媒体聆听需要哪些核心能力
●十万级媒体数据监测基于内部数据、互联网社媒数据、第三方数据进行结构化整理与清洗；社媒数据覆盖全网几十类触媒平台，包括10w+新闻媒体、1w+论坛贴吧、10+电商网站、微博类、微信类、短视频类……
●分钟级数据更新分布式数据获取技术，做到智能防封，保证服务稳定性；根据需求调整数据监控周期，可分钟级更新数据，保证第一时间推送实时数据及分析结果
●机器学习辅助的知识网络知识机器学习系统，自动发现概念间相互关系。人机知识交互系统，支持20余种逻辑表达，可调用百万节点知识库；百万节点的知识库体系，包括行业知识、人物知识、网民态度知识等二十个大类。
●基于NLP的特征抽取自原始的非结构化数据，经过自然语言技术和丰富庞大的知识网络，结合形式结构化、语义结构化、数据标引技术，最终输出带有指定标签的结构化数据。
●多维分析模型人群画像 场景画像 渠道画像 声量分析 态度分析 热点分析 关联分析 传播分析。
●定制化的系统搭建基于稳固的架构体系，结合先进的大数据智能分析技术，从后台、中台到前台应用的系。
做好社会化媒体聆听必备的核心技术
需要具备成熟的知识网络和分析模型
需要有基于NLP的特征抽取技术
需要有全网大数据采集能力
需要有开放式系统架构
数字化时代，企业需要倾听消费者的需求和意见，”聆听“会让产品深入消费者心中。现在，越来越多的企业开始重视社会化媒体聆听。
学会了“聆听”，才能够更好地：
进行解决方案设计
以数据驱动机制，将业务数据化、数据网络化、网络智能化，挖掘数字化应用场景，提供面向场景的数据分析解决方案。
进行平台系统建设
从顶层设计到落地实施，一站式解决客户的社会化聆听需求，搭建高效的社媒聆听平台，达到客户的业务目标。
开展数据分析服务
利用全网大数据完成产品优化、口碑聆听、竞品分析、用户画像、营销优化、营销监测及企业舆情监测等大数据分析业务。
END
