1、 2006-2019 明略科技 版权所有 2019上半年中国手机品牌用户社交洞察 谁买了你的手机？ MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 序：19年上半年，国内手机市场人口红利消退，出货量同比下降明显， 市场红海加剧，品牌比以往更需要读懂用户。 3,405 1,451 2,837 3,653 3,829 3,431 3,420 -12.8% -19.9% -6.0% 6.7% 1.2% -6.3%-7.5% 1月2月3月4月5月6月7月 出货量（万部）同比 数据来源：工信部，2019年1-7月国内手机市场运行分析报告 2019年1-7月

2、国内市场手机出货量 MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 序：2019年1-7月中国手机出货量累计达到2.2亿部，但是， 你是否知道，你的手机卖给了谁？ 也许你知道的是但是你不知道的是 基于主观设计的、结构化的问卷 调研所得到的人群属性与认知： 性别、年龄、收入 地域 品牌认知 爱好 然而，基于主观设计的问卷依赖于 设计者的经验和认知，很可能会出 现偏差 基于用户社交声量数据、原生的 用户群体划分与兴趣点： 兴趣爱好 关注话题 讨论内容 互动行为 基于原生数据，我们得到的是无偏 见、无预设立场的客观数据，带来 新的洞察发现 2006-2

3、019 明略科技 版权所有 你不知道的 AdMaster知道 MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 基于社交大数据分析，AdMaster可得到无偏见、更加全面的用户分类 d 小数据 有偏见*(-) 无法得到没问的 (-) 有想什么(+) 有深度(+) 代表性(?) 大数据 缺深度(-) 自然场景, 可发现前所未知(+) 无偏见(+) 有行为(+) 为什么说小数据容易发生偏见？ 任何调查问卷，都是基于设计者经验判 断设计的，设计者本人没有意识到的、 不知道的点永远不会被问到； 基于用户原生数据的大数据分析则避免 了这一点所有的数据都是通过

4、用户 行为和讨论自发产生的，没有人为干 预。 MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 AdMaster是如何做到的？ *LDA，Latent Dirichlet Allocation，适用于对文本数据来进行聚类 从原生数据到用户洞察 1. 数据准备2. 文本聚类3. 人群划分4. 洞察分析 数据来源：微博 数据条件：找到使用指定机 型发布微博的用户（排除水 军、营销号等），抓取其微 博发帖 数据处理：通过AI监督学习 和HI人工校准的方式对抓取 到的贴子内容进行标签规范 化处理 思路：对处理后的规范化的 文本数据进行内容聚类，生 成主要的

5、讨论点 模型：隐含狄利克雷分布 （ LDA* ） 思路：将对应到原始数据中 单个用户的发帖内容对应到 上一步LDA模型生成的内容 讨论点，通过对不同内容的 讨论度来划分人群 模型：K-Means聚类算法 基于K-Means划分出的人群 来从内容讨论的角度定义人 群特性 根据特性产出人群画像： 基础信息 兴趣爱好 触媒习惯 对手机的关注点 2006-2019 明略科技 版权所有 基于原生的、无偏见的用户需求和偏好数据的人群聚类，可以很好的 避免调研中由于人为设计带来的结果偏差； 接下来，我们以价格为区隔，通过原生大数据分析的方法，去发现 不同价位手机用户（4K+ VS.1K-2K）都是有着什么样

6、需求和偏好的人； MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 需求和兴趣点: 1000-2000元价位机型用户 vs. 4000元以上价位机型用户 Data Source: AdMaster社交数据库，新浪微博 Data Period: 2019.1.1-2019.6.31 1000-2000元价位机型用户 不同类型用户对不同内容讨论度 0% 20% 40% 60% 80% 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验硬件配置 生活场景 抽奖+活动 Group1Group2Group3Group4Group5 4000元以上价位机型用户 不同类型用

7、户对不同内容讨论度 0% 20% 40% 60% 80% 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验 性能体验休闲乐活 手机颜值 商务务实 物有所值 Group AGroup BGroup CGroup DGroup E 不同相同 基于用户对不同内容的讨论度可以看到，1000-2000元价位机型用户和4000元以上价位机型用户在需求和兴趣点上既有 “相同”，也有“不同”； MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 Group 1: 娱乐拍摄族 Data Source: AdMaster社交数据库，新浪微博 Data Period: 2019.1

8、.1-2019.6.31 人群聚类: 1000-2000元价位机型用户 基于用户的需求和兴趣点进行人群聚类，可以将1000-2000元价位机型用户分为以下五类； 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验硬件配置 生活场景 抽奖+活动 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验硬件配置 生活场景 抽奖+活动 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验硬件配置 生活场景 抽奖+活动 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验硬件配置 生活场景 抽奖+活动 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验硬件配置 生活场景 抽奖+活动 Group 2: 均衡多面手Group 3: 玩乐游戏迷Group 4: 日常小生活Gr

9、oup 5: 配置发烧友 人群占比：16% 需求及兴趣点：手机拍摄相关 内容是他们关注和讨论的主要 话题，对他们而言，拍摄是手 机最重要的用途之一 价值诉求：手机拍摄效果、像 素 人群占比：19% 需求及兴趣点：他们对手机的 关注点多面而均衡，各个方面 都会关注一些，但又没有特别 突出的点，舆论对他们有更强 的驱动力 价值诉求：平衡，舆论驱动 人群占比：38% 需求及兴趣点：游戏是这部分 用户讨论的主要话题，除此之 外，品牌发起的各种抽奖/活 动也是他们热衷参与的话题 价值诉求：游戏体验 人群占比：29% 需求及兴趣点：热衷记录生 活，日常生活场景的记录和分 享是他们最主要的话题，除此 之外的

10、话题提及较少 价值诉求：分享，记录 人群占比：15% 需求及兴趣点：他们热衷于讨 论手机配置相关话题，追求在 有限的预算内获取最高的硬件 参数，对硬件配置有着强烈的 执着 价值诉求：性价比，配置参数 MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验 性能体验休闲乐活 手机颜值 商务务实 物有所值 Group 1: 娱乐拍摄族 Data Source: AdMaster社交数据库，新浪微博 Data Period: 2019.1.1-2019.6.31 人群聚类: 4000元价位机型用户 4000元价位机型用户

11、同样可以分为五类； Group 2: 均衡多面手Group 3: 休闲随性客Group 4: 时尚颜值控Group 5: 商务务实派 人群占比：17% 需求及兴趣点：手机拍摄相关 内容是他们关注和讨论的主要 话题，对他们而言，拍摄是手 机最重要的用途之一 价值诉求：手机拍摄效果、像 素 人群占比：16% 需求及兴趣点：他们对手机的 关注点多面而均衡，各个方面 都会关注一些，但又没有特别 突出的点，舆论对他们有更强 的驱动力 价值诉求：平衡，舆论驱动 人群占比：47% 需求及兴趣点：他们关注的话 题更多偏向娱乐休闲，游戏体 验、手机配置、休闲娱乐生活 都是他们经常参与的话题 价值诉求：游戏体验、

12、分享生 活、物有所值 人群占比：11% 需求及兴趣点：相比其他用 户，他们最关注的是手机的颜 值，手机外观、配色、屏幕设 计等等颜值相关话题是她们关 注热点 价值诉求：高颜值 人群占比：9% 需求及兴趣点：主要关注商务 相关话题，手机对于他们而言 不仅仅是一个通讯工具，更赋 予了身份和个人品味层面的内 涵 价值诉求：品牌，外观，流畅 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验 性能体验休闲乐活 手机颜值 商务务实 物有所值 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验 性能体验休闲乐活 手机颜值 商务务实 物有所值 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验 性能体验休闲乐活 手机颜值 商务务实 物有所值

13、舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验 性能体验休闲乐活 手机颜值 商务务实 物有所值 MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 他们的共性：对拍摄能力具有强需求，且关注均衡的手机性能 可以看到，无论所用手机价位高低，有两个人群有着相同的共性： 1. 均衡型用户更容易受舆论驱动，这部分用户约占16-19%； 2. 两个价位段都有一群用户专注于娱乐拍摄，这部分用户约占16-17%； MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 他们的不同 1. 人群结构存在较大差异； 2. 4000+用户中，

14、对配置的关注主要体现在游戏人群中，其他群体对配置足够自信；而在 1000-2000用户中，手机配置是一个更容易引起关注的话题； 3. 营销游戏人群时，1000-2000元市场通过举办各种活动或抽奖更易吸引用户，而高端手机市 场用户更注重游戏体验带来的“物有所值” 4. 颜值党在4000+用户中更为突出，外观设计、材料质感、屏占比等是他们重点关注的内容； MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 1.人群结构不同，1000-2000元价位市场传播需更接地气， 高端市场应注重情感联结 13% 16% 33% 25% 13% 娱乐拍摄族 均衡多面

15、手 玩乐游戏迷 日常小生活 配置发烧友 17% 16% 47% 11% 9% 娱乐拍摄族 均衡多面手 休闲随性客 时尚颜值控 商务务实派 Data Source: AdMaster社交数据库，新浪微博 Data Period: 2019.1.1-2019.6.31 1000-2000元价位机型用户人群结构 （after rebase）4000元价位机型用户人群结构 (after rebase) 除娱乐拍摄族和均衡多面手人群外，低价位手机用户的人群的关注点主要集中在日常生活、游戏玩乐和硬件配置上；而高 价位手机用户的关注点主要在休闲生活、颜值和商务方面，其中休闲生活是他们关注最多的点； 这意味着

16、，对于低价位手机市场，玩游戏、晒配置、日常生活等接地气、贴近生活的内容更容易引起用户关注；而对于高 价位手机市场，休闲生活、时尚感、商务格调等情感层面的传播更需要注重。 MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 2. 1000-2000元价位手机市场更需要“晒配置” Data Source: AdMaster社交数据库，新浪微博 Data Period: 2019.1.1-2019.6.31 “配置发烧友”作为一个独立的人群出现在了1000-2000价位用户中 4000+用户中，对性能的关注主要体现在游戏人群中，其他群体对配置足够自信；而在

17、1000-2000元价位用户中，手机配 置是一个更容易引起关注的话题 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验硬件配置 生活场景 抽奖+活动 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验 性能体验休闲乐活 手机颜值 商务务实 物有所值 在4000+用户中，游戏和对配置的关注都体现在“休闲随性客”中 MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 3. 营销游戏人群时，1000-2000元市场通过举办各种活动或抽奖更易吸引 用户，而高端手机市场用户更注重游戏体验带来的“物有所值” Data Source: AdMaster社交数据库，新浪微博 Data P

18、eriod: 2019.1.1-2019.6.31 1000-2000价位用户，“游戏发烧友” 游戏类用户中，1000-2000价位用户对各种福利抽奖活动讨论积极，而4000+用户更关注“物有所值”，他们对价位相对 不敏感，更加注重游戏的体验效果； 4000+用户，“休闲随性客” 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验硬件配置 生活场景 抽奖+活动 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验 性能体验休闲乐活 手机颜值 商务务实 物有所值 MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 4. 对于高端手机市场，颜值更加重要 Data Source:

19、AdMaster社交数据库，新浪微博 Data Period: 2019.1.1-2019.6.31 4000+价位用户中，“时尚颜值控”约占11%，成为一个兴趣特征明显的独立群体；而在1000-2000用户中，对手机外观 的关注则相对分散 4000+用户，“时尚颜值控” 舆论驱动 娱乐拍摄 多面均衡 游戏体验 性能体验休闲乐活 手机颜值 商务务实 物有所值 “时尚颜值控”对手机外观的关注点 2006-2019 明略科技 版权所有 找到需求后， 如何更好的了解和影响他们？ MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 通过AdMaster社交数

20、据库TA分析平台，我们可以对细分出来 的人群进行进一步的深入了解 以“娱乐拍摄族”为例，通过AdMaster社交数据库TA分析平台，可以进一步了解其基本人群属性、兴趣标签、关注KOL等 营销信息； 性别年龄 地域分布兴趣标签 Data Source: AdMaster社交数据库，新浪微博 Data Period: 2019.1.1-2019.6.31 关注KOL 2006-2019 明略科技 版权所有 您还想把手机 卖给谁？ MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 不仅仅限于以价位为区隔，基于社媒传播数据，AdMaster还可以 从更多的

21、维度细分洞察人群，为品牌带来更有针对性的人群洞察 1. 价位 2. 品牌 3. 功能类型（如游戏手机、拍照手机） 4. 上市时间 5. MININGLAMP Technology 2019. 2006-2019 明略科技 版权所有 不同数据源可形成优势互补 d 小数据 有偏见(-) 无法得到没问的 (-) 有想什么(+) 有深度(+) 代表性(?) 大数据 缺深度(-) 自然场景, 可发现前所未知(+) 无偏见(+) 有行为(+) 2006-2019 明略科技 版权所有 关于AdMaster AdMaster是人工智能驱动的企业级社交和洞察解决方案提供 商，旨在基于实时、准确、全量的社交等多维数据，利用人工 智能技术，借助科学的算法及模型，为企业客户提供更加智能、 系统的洞察与分析服务，助力品牌实时挖掘用户及市场需求， 优化品牌商业策略，提升投资回报，加速业务创新。 作为领先的数据技术公司，AdMaster为国际和国内超过80% 的品牌客户提供社交媒体监控、数据洞察与趋势分析、KOL/ 代言人筛选与评估、跨平台软性品牌营销评估、内容营销监测 与优化等社交和洞察分析服务。 联系AdMaster， 获得更多专业咨询