社群分析如何提高了一個消費品品牌於客群間的相關性?

客戶

台灣領導CPG品牌

解決方案
產業

背景與目標

一間台灣領先快銷品品牌,於台灣市場不僅耕耘了數十年,其更是在市場佔有領導地位,是個家喻戶曉的品牌。 

然而,在過去的這五年間,隨著零售業自開發的私有品牌逐漸滲透市場、通過社群起家的小品牌崛起、同時市場更是因為如此高壓的環境之下許多品牌的產品與各種服務創新皆不斷推陳出新。 

而這也是為何該業者找上了OOSGA,希望能通過社群的手段,提高品牌相關性,復甦一直以來的成長動能。

我們的做法

在Project kick-off前,我們決定將專案分成三個階段,研究與調查、分析與策略規劃、訓練與執行。 

研究以取得究竟為何相關性降低,消費者在社群媒體平台上互動的方式為何;分析與策略規劃以定義出往後的發展方向,社群策略的執行手法;訓練以賦能客戶的團隊,讓其擁有建立數據驅動的行銷策略的能力;執行則是我們團隊與客戶團隊直接配合,以通過實際操練,來最大化我們所能帶給客戶的價值。

“Well, Data First”

 

通過不斷問問題,以真正的瞭解社群。

首先我們最想理解的是究竟在Facebook與Instagram這兩個社群媒體上,怎麼樣的一個Po文,會帶來有意義的互動?

為了回答這個問題,我們將Facebook, Instagram當中所有非廣告的歷史Po文都串聯在一起,並且分析其效益,同時更是將競品的互動方式也統合性的整理做分析。

其目的即是要從根本層面上理解究竟何種互動將可以帶來有意義的社群效應,以近一步的驅動品牌相關性的成長。

 

區別Winner and Loser

Diving Deeper.

了解背後的動因

在整合了各個渠道的數據後,我們通過高階分析與NLP技術,以了解不同互動與分享的情緒以及大略意圖,並讓我們能更進一步的量化不同互動,以評估各個Post所創造的價值。

最後,我們更是基於這些理解,規劃出了Facebook以及Instagram上的互動策略,以流線化往後的社群發展。

數據生態系統管理

建立一個全面的社群數據管理模式,包含競品、第三方、以及自身數據的管理,讓行銷團隊在獲取數據、清理數據、治理數據、以及各種應用(報告、分析)都能極具效率。

高階分析與NLP

通過導入NLP技術以及機器學習的分析模式以高自信的分析出Po文所創造的價值,以及規劃往後於社群上所發展的內容策略。

全渠道互動與行銷策略

建立於前兩者的理解,我們成功的建立起了往後該發展的策略,並且通過與客戶一同執行以及提供訓練課程,來從根本層面上的賦能組織持續性的成長動能。

Impact

後續該品牌在社群發展上的各個平均值都大幅提高,重新定義了該品牌對於社群的「標準」。而人員也因為對於數據有更精準的掌握,能夠擬定更加數據驅動的行銷規劃,我們更是看到行銷與銷售間的數據共享也進一步地促進了通路成長。

而在社群層面,其社群的平均互動率成長了353%,而粉絲也出現了1.8倍的成長,同時在PR Tracker上更是發現了有機公關的大幅度成長,建立起一個不需廣告,持續創造有機成長,並且提高品牌相關性的社群策略。

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社群互動
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粉絲成長
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被動成長