热点流量时代：小红书显露颓势

在最不缺热点和新兴事物的当下，用户注意力随时会被新产品填满。小红书看到了变化，也在谋求改变。在移动互联网红利消失的大背景下，小红书的成长速度着实过于耀眼，一年前，小红书创始人瞿芳在接受采访时不无自豪地表示：“我们就像个金矿，很多人想来挖。”话音落地一个月后，小红书便宣布同时获得了阿里巴巴和腾讯的投资，公司整体估值已达30亿美元。但是今年的下架已经成为小红书的高速增长按下停止键，更重要的是，下架风波折射出了小红书在战略发展和商业模式上进退两难的处境。

早期小红书以海淘好物分享为主，采取的是重内容轻达人的策略，力求去中心化，鼓励普通用户发言，因此长期以来并没有打造出真正从小红书成长起来的头部KOL。在跨境电商道路受阻后，从2017年下半年开始小红书全方位转型尝试将UGC和电商结合起来，形成PGC+UGC，并采用了明星运营策略，如延禧攻略的一波主演入驻，同时追上了短视频流行的风口。明星效应为小红书带来了一大波流量，也形成了一定的中心化氛围。同时，面向新的网络环境与流量时代的消费者需求，小红书将重点的“海淘”转为“海淘+国货”，并开始开放第三方品牌店入驻。在拓宽范围的同时，小红书的竞争对手也变成了实力强大的电商平台。然而火爆的流量不仅为小红书带来了收益，也遭受了当今互联网最让人头疼的难题之一——水。小红书的分享内容与商业化内容的界限逐渐模糊，内容代写、流量代刷已经形成了完整稳定的底下产业链，小红书的审核机制跟不上流量时代的需求，种草拔草一体化失败，导致了今年的下架事件，从此显露颓势。当今，小红书的定位已经模糊。分不清种草和广告成为了用户的阻碍。广告多了，用户要付出比较大的鉴别成本，种草也就失去了公信力。反过来说，不打广告，不但平台没法变现，KOL也没法变现。从UGC变成了PGC，但当PGC和平台都开始想变现了，小红书平台也就变味了。

不缺热点的时代如何通过舆情监测洞察消费者需求？

在当前中国处于消费升级的大趋势下，90后、00后消费群体的消费能力显得更为突出，而网络消费的新需求随着时代到达了技术革新变化点而显得较为饱和。对于消费品领域的商家而言，如同小红书，开拓新市场前景的战略布局已经呈现疲软趋势。随着各大网络社交平台的红热化，流量时代的红利已经见底。难以通过流量持续挖掘新客户时，重新回归到对老客户价值的深挖上来，就是当今流行的新概念“私域流量”。这个时代私域流量已经不再局限于市场-研发环节，而是贯穿市场-研发-营销-销售-售后的每个环节。实质上，私域流量模式是一种构建出了“强关系链”与“弱关系链”差别的模式，而私域流量本身就是一种具有强关系链的客户群。在消费信息逐渐趋向对称的今天，品牌抢占消费者心智实质上降低了消费者的决策难度，品牌想要深入消费者的成本也越来越高。简而言之，利用深度参与了产品测试的“忠实老用户”积累起来的宣传能量，就是私域流量。

因此，许多企业在营销模式进入网红经济阶段前就已经开始为私域流量投入资源进行部署，以应对流量红利逐渐流失趋势。而对老客户的宣传与部署，也需要对消费者进行深入洞察，已确保私域流量的转化率能达到最大化。那么，企业应当如何判断自己的产品适不适合进行私域流量部署，又如何进行客户的定位和资源的投放呢？

要想确定企业产品是否符合部署私域流量的条件，首先必要的是对消费者具有全面、深度、充实的洞察。只有掌握了全面的消费者大数据，并深刻了解目标客户群体当前所处的个性化环境，才有进行市场决策的充足判断依据。当今流行的“场景化营销”模式，以及网络各类电商平台推崇的“打动人心”的漫画式营销，就是通过深入的消费者洞察在营销层面合理平衡了企业效率与消费企业的一种宣传模式。场景化营销，对企业洞察目标消费者群体的深度有极高的要求。这层深度不仅仅体现在对消费者大数据（收入、年龄层、性别、偏好等）的掌控。他们不仅收集消费者的收入等表面数据，也通过对开源情报平台的消费者数据进行深刻的文本挖掘，在以此为基础的情况下确定了某个领域的产品是否拥有适用某类营销方式侵占的可能，将潜藏于互联网与企业内部的海量文本数据引入了产品市场决策经营视野，并成功对粉丝经济的辐射效应进行了探索，一定程度上预测了尚未被激发的潜在消费者的消费偏好，并精准地选择了产品宣传的投放方式，也能够及时了解什么领域的客户群适合成为私域流量储备池。

乐思网络舆情监测系统和品牌监测服务，结合文本分析、词性分析、实体识别提取、依存文法分析、文本分类以及人工智能词语联想技术，通过16年采集经验的大量数据训练，形成了一套能够对网络非结构化数据精准解构的分析链条。例如，乐思软件能够通过抖音聚合分析监测技术，准确全面识别出当前抖音平台的视频种类、热度排行以及关联用户的情况，掌握抖音突发爆火视频的舆情辐射范围，将视频标题、简介、评论中蕴含的信息进行结构化处理，深入分析出当今抖音客户群体所关注的民生话题范围，以此为企业提供私域流量部署的精准客户数据以及相关案例。

深度的文本挖掘技术来源于乐思网络舆情监测系统采用了大量的数据训练，其深度的自然语言处理模型决定了舆情数据的深度和准度，并协助舆情分析系统准确为客户找出有价值的舆情数据。而乐思网络舆情监测系统24小时不间断服务的高度更新频率能够全面支持NLP技术核心的稳定运转，内置的文章搜索引擎基于拥有上千灵活特性以及代码模式架构的乐思网络信息采集系统。只要客户指定合理关键词筛选，便能够对全网99.8%的页面进行检索。

同时，乐思网络舆情监测系统依靠人工智能聚类算法技术，自动将海量信息按客户关键词设置进行分类，并自动预判舆情种类，帮助企业解决消费者数据分类笼统的问题，并对监测信息评分，让价值高的信息优先呈现。系统还能够自动识别负面信息以及用户设置的推送信息，准确读取相关内容的转发数、回复数、相似度较高的其他相关信息等等，甚至还配备了基于大数据智能化的主题分析、媒体分析、情感分析、地域分析、新闻传播分析、微博传播分析、源头分析以及转发者人物画像的塑造等等功能，自动生成简洁具有价值的舆情报告。而且，乐思网络舆情监测系统提供数据接口，可供多客户独立使用，各客户可根据自身定制需求对界面进行个性化编辑。

乐思软件已经与囊括金融、快消、餐饮、服务、券商保险等各行业的多家企业达成深度合作，运用乐思网络情报中心系统，确立了高效的大数据情报分析及文本挖掘的方案，为企业了解市场情况、确立市场决策提供了全面详尽的网络情报与统计分析，尤其是为保持企业效率与消费体验的平衡要求的具体开源情报提供了充足的支持。乐思网络情报中心系统与舆情监测系统，基于融合数千种特性的高度可定制化采集系统，打造人工智能文本挖掘算法为企业提供实时情报监测分析服务，助力企业全面洞察消费者行为，找准自己的私域流量储备定位。