【资讯】蓝标大数据拟推「天幕防御计划」,重构品牌危机响应
  InAgency ·  2016-03-15

2016 年 3 月 15 日,蓝色光标大数据携集团整体资源推出「天幕防御计划」,旨在实现对品牌危机事件的发生进行预判、危机中进行动态聆听和危机后进行深度洞察。此次「天幕防御计划」的发布,是蓝色光标将大数据战略落地于品牌危机公关领域的一次重要实践,或将为企业在新媒体时代的危机公关提供全新的思考方式。 

如今,以互联网为主的新媒体技术在表面上给人类带来的是传播在时间和空间上的便利性,而它所带来的深层次影响,则是话语权扩散和重构。美国政治经济学家拉哈罗德·拉斯韦尔在《传播在社会中的结构与功能》一文中就曾经提出过,传播分为「单向传送」和「复式传播」的概念。

在初期危机处理过程中,我们常常采用线性的思维方式,来切断「单向传送」的路径。如:对媒体进行监测,对媒体舆情进行分析,与媒体进行沟通。

虽然,早在几年前就有很多的监测公司提出社交平台监测或是社交平台预警的服务模式,但是依然只是把社交平台作为媒体来观察监测。我们往往都把目光聚焦在意见领袖、媒体渠道等方面,很少有人把舆论群体分析作为危机响应的一个解决方案来研究。

然而随着社交媒体、自媒体的兴起,舆论「群体」的民意在危机过程中发挥着越来越重要的作用。正如法国社会心理学家古斯塔夫·勒庞在《乌合之众:群体心理研究》一书所描述的,所谓的「群体」,并不是普通意义上的大众或群众;许多人偶然集合在一起,是一个特殊的心理整体,受某一事件、演说、激情、恐惧、爱恨的刺激而聚集在一起。勒庞认为,在群体之中,个体就会湮没,独立的思考能力也会丧失,结果是有可能带来一场危机或是消化一场危机。

直到大数据分析能力得到提升之后,动态对舆论「群体」进行分析、对民意进行监测才成为可能。大数据到来犹如给人类社会提供了一个显微镜可以用来观察并记录每一个细节,它可以让我们从全新视角来发现新的危机,并可能重构危机响应模型。

蓝色光标大数据部认为,在危机发生之前,我们可以基于历史数据的分析,运用算法和模式匹配,预判危机的核心话题(Key Topic)、核心路径(Key Path)和潜在影响力人群(Key Influencers)对其进行日常观察。

在危机中,品牌主可以通过使用蓝色光标的 BlueView 大数据产品快速关注关键话题、关键词、意见领袖。BlueView 平台上现集成了社群画像、KOL 画像、微信舆情、微信公众号监测、微信公众号画像等多款产品,可以对热点话题、讨论人群、传播趋势等进行动态聆听,从而获取企业品牌危机中的人群特征、KOL 信息、舆情走势等关键信息。通过 BlueView 产品对话题和人群的分析,品牌主可以及时梳理公众和媒体讨论中的舆论走向,并配合使用各种媒体渠道,融合众多媒体形式真诚面对群体,进行双向沟通。

品牌危机处理的核心在于从本质上找到处理危机根源的合理方法。通过蓝色光标专业咨询团队提供的 PeopleView 大数据洞察解决方案,还可以整合各方数据源,对品牌危机从「人」的角度进行深度洞察,并提出危机沟通优化策略。

将大数据作为优化品牌危机公关的利器加以利用,就是为了协助品牌主适应新媒体时代下的变化。

「与其说这是一个基于大数据的危机解决方案,更不如说这是一次大数据思维在危机响应中的体现。危机响应模型只是我们能看到的方法论。事实上,整个模型的快速反应需要的是整个底层能力的构筑:数据生态构建、标签规则确立、我们的技术专利等。为此,蓝色光标已经做了将近一年时间的准备。」蓝色光标集团高级副总裁兼大数据部负责人王炼先生表示:「这仅仅只是一个开始,我们会不断促成和完善天幕防御计划,并建立基于大数据思维的危机响应机制,协调蓝标集团下的资源与品牌主一起构建一个和谐的营商环境。」

目前,蓝色光标已经整合了旗下各子公司及业界优质数据源、数据供应商等多方资源,积累了除BAT外最大的营销数据仓库,包括经过有效 Mapping 的数亿移动 ID 标签数据,每月过亿的微信监测数据及微信公众号评估数据,0.5 亿贴吧用户画像数据,15 亿微博用户画像标签数据等。建立起来基于洞察需求的标签体系和行业规则,涵盖吃穿住用行情才智玩九大类近 2000 个细分兴趣标签,汽车、IT、快销、游戏等行业的文本处理规则,并且研发了专利的标签标注方法以及各类数据评估算法,实现自动打标签和数据深度清洗。正是拥有了这样的积累过程,蓝色光标所倡导的 「大数据重构品牌危机响应机制」才能得以落地。

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