Python輿情應用趣

顧客樣貌分析攻略

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名師認證

EMBA十大名師之一 推薦

1.臺灣科技大學企管系教授

2.臺灣行銷研究有限公司 首席顧問

3.英國 University of Warwick 博士

4.經歷:

  • 曾任臺科大管理研究所所長、企管系系主任、教學資源中心主任
  • 曾任貿易公司科長,經辦東歐業務,負責該地區之行銷與貿易拓展工作
  • 曾任中油高雄煉油總廠品管工程師、營業總處軟體工程師

5.連續五年 (2004~2008年) 於天下雜誌與Cheers之年度調查中,獲選為「EMBA」最受歡迎十大名師

6.授課:行銷管理、行銷資料科學 MDS、行銷管理個案、研究方法

7.研究:口碑行銷與數據分析,發表相關的 SSCI 或 SCI 學術論文三十餘篇

我很推薦這一門能將網路輿情分析普及的好課
5/5

為什麼要進行網路輿情分析?

我教行銷二十幾年,許多人會問我怎麼樣把行銷做好?把行銷做好的前提是了解顧客,過去我們透過經驗、問卷,現在透過網路輿情分析,都有它的價值,幫助我們了解自身的顧客。

網路輿情分析可以達到什麼效果?

一般做網路輿情分析常常就是把網路上的各種輿情把他抓下來,接下來怎麼做其實大部分人都有很大的問號,TMR透過這些資料研究消費者,將消費者分群,找出顧客樣貌,讓我們清楚了解到市場每個區隔的消費者特性。

學會網路輿情分析真的有用嗎?

找出消費者特性後,會連結到所謂的銷售,也就是財務價值。我認為這門課對中小企業來說是非常有幫助的,如果請顧問公司來做,其實都非常花錢,但是透過TMR這門課程,如果能夠把這種觀念與技術普及的話,我想會是非常好的事情,所以我希望大家能夠好好參與,謝謝大家!

課程介紹

為什麼要上這門課

Questions-pana

TMR團隊在為廠商專案服務時

業界夥伴經常提出以下的問題

沒有完整的內部資料
該如何進行市場分析

爬取各種外部輿情資料
不知道如何充分應用

外部輿情能否協助找出
競爭優勢或作後續決策

如何從外部輿情
找出市場缺口

課程特色

Python爬蟲
在輿情分析的重要性

從觀念開始,
深入淺出地介紹與講解,
剖析靜態爬蟲輿情分析。

Python爬蟲
在輿情分析的重要性

Python爬蟲基礎

利用真實銷售資料,
帶您實踐資料處理,
產出技術面及應用面的分析內容。

Python爬蟲基礎

實戰PTT爬蟲與建構模組

實戰知名輿情社群網站市場爬蟲,
搜羅消費者與市場銷售資料,
建構實用分析模組。

實戰PTT爬蟲與建構模組

找出市場重點關鍵字

帶您從消費者角度出發,
找出消費者在意的重點關鍵字。

找出市場重點關鍵字

市場顧客樣貌分析

透過機器學習進行顧客分群
檢視市場上不同區隔的
消費者行為與樣貌找出重點顧客。

顧客分群與顧客樣貌

結合潛在財務指標

從潛在財務價值分析角度出發,
找出有價值的客群市場,
協助行銷策略制定。

財務價值分析

誰適合上這門課?

Data processing

初步熟悉Python語法的朋友

想學會用爬蟲技巧的朋友

想落地應用爬蟲技巧
了解外部輿情如何發揮效益的朋友

課程單元介紹

  • 想要瞭解市場概況與顧客樣貌,卻要花費不少市調費用探查市場概況嗎?
  • 花費精力得來的市調分析,真得能反應消費者需求及市場動態嗎?
  • 爬取了許多市場輿情大數據,但下一步的商業策略呢?

外部輿情的爬取、監測與蒐集成為企業掌握消費者動態不可或缺的重要戰略技巧。然而,

  • 這些不同的輿情監測工具,是否讓您產生了選擇障礙?
  • 針對個別市場的分析,是否受限於既有的輿情工具?
  • 五花八門的解決方案,帶給您我的商業洞見真的足夠嗎?

本課程透過「外部輿情爬蟲」「商品種類需求分析與目標關鍵字分析」以及「市場顧客樣貌分析」3大學習重點,幫助您達成學習目標!

在這個章節中,我們會開始安裝 Python 必要的開發環境(如:Visual Studio Code 等)與介紹程式撰寫工具。

讓我們可以順利接續後續 Python 語言的撰寫,如下圖所示。

▲ Python 爬蟲與輿情分析環境安裝圖

在章節 3,我們會深入淺出講解爬蟲原理與分享爬蟲秘訣大全,如下圖所示,讓大家理解爬蟲的型態與撇步~!

▲ 爬蟲心法與流程圖

接著,再手把手帶領大家實作 Python 程式碼範例,一步步從零到高手建置爬蟲,如下圖所示。

▲ 爬蟲語法示範圖

學會了爬蟲基礎,接下來我們就要開始實際學習網路爬蟲! 並以兩個面向作教學。

    1. 技術面:爬蟲裡面的 request, header, bs4 等實際操作手法。
    2. 商務面:爬取商務網站的資訊,同時爬取全台最大輿情平台的外部輿情,奠基後續顧客樣貌的資料分析基礎,如下圖所示。

▲ 外部輿情分析圖

該如何從輿情中找出潛在財務資訊,製作顧客分群?

在課程案例中,我們將由 PTT 爬蟲資料著手,爬取賣家商品基本資料、消費者標籤、消費者資料等,教導學員創造可分析的外部輿情資料集,奠定後續分析的重要來源,如下圖所示。

▲ PTT外部輿情圖

將資料爬取下來後,我們會在課堂教授PTT資料整理心法,讓我們可以順利地進行下一章節「爬蟲輿情分析:市場顧客樣貌分析」的每一步分析,如下圖所示。

▲ PTT爬蟲資料處理圖

學會了爬蟲技巧與PTT爬蟲釋例後,如果您對其他相關網站有爬蟲及分析的需求,您都可以客製化本課程模組,以資料科學與消費者為中心的角度,更有效的分析了解您的市場!

爬取我們所需的 PTT 的外部資料來源後,章節5  我們就要開始實戰市場顧客樣貌分析

首先,我們會瞭解如何操作 K-means 分群演算法,如下圖所示。

▲ K-means 分群概念圖

進行K-means 顧客分群後,我們會開始彙整 SKU(存貨單位)表,讓我們能以消費者為中心的角度,評估消費者普遍喜愛的 SKU,快速得知高聲量及高評價產品主題的尺寸、顏色等市場概況,作為產品 SKU 決策的重要依據。

接著,再使用輿情分析技術,結合團隊溝通技巧,從PTT資料的消費者標籤中選擇重點關鍵字,以聲量作為潛在財務指標並將它應用在市場區隔的消費者特徵挑選,如下表所示。

▲ 透過潛在財務指標選取重點關鍵字示意圖

決定了重點關鍵字後,將關鍵字結合分群演算法,「以消費者為中心」分析出各市場顧客樣貌的基本資訊,即可探討應該選擇哪些顧客樣貌作為市場區隔。

最後,我們會製作出顧客樣貌區隔分析財務表,如下表所示。協助我們釐清準備「進入市場」前可以查看的重要「財務指標」。

▲ 顧客樣貌區隔分析潛在財務表

透過這樣的分析方式,便可以更清楚的找出可以進入的顧客樣貌區隔!

為了視覺化方便,我們也會教您使用動態網頁呈現市場區隔財務表,協助管理者以視覺化的方式,更瞭解整體市場區隔狀況、一覽無遺的查看每一個市場區隔的重要關鍵字。

 
◎ 最後帶您重點複習:

本課程藉由爬蟲的基礎技巧以及靜態網頁實戰練習,帶您爬取全台最大輿情平台,找出消費者的外部輿情

教您進行市場區隔找出顧客樣貌,最後結合潛在財務指標邁向資料分析的商業價值


 

若您…

  1. 想奠定Python爬蟲的基礎

  2. 想體驗輿情數據分析實戰

  3. 想了解「外部輿情資料」如何結合「顧客樣貌與潛在財務價值」

► ► 這堂課將帶給您滿滿收穫,拓展出全新的Python分析」視野!

 

講師介紹

鍾皓軒(Howard)- 課程設計者與講師

  • 臺灣行銷研究有限公司(TMR)的創辦人
  • 專書出版:《行銷資料科學》、《STP行銷策略之Python商業應用實戰》Python商業應用專書與《最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學》
  • 業界經歷:曾擔任過中華電信、長榮航空、資策會、工研院、外貿協會國際人才培訓中心、證基會及知名金融企業等多個單位的資料科學課程講師
  • 學界經歷:台科大「行銷資料科學」、「AI 連續性製程機器學習」與「新南向創業營隊市場分析及行銷策略」業師、北市大「行銷資料科學應用」講師
  • 產學專案:曾主持參與金融業、化工業、醫療業、網路廣告業、彩妝業、出版業、高教產業、文教產業等資料科學案
  • 主編:行銷資料科學粉絲專頁、FB社團 與 Medium 創辦人

徐子皓(Nash) - 講師

  • 出版作品:《TMR Python 基礎語法教戰手冊》作者、 《最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學》收錄行銷資料科學程序篇文章作者、《Medium-行銷資料科學 產業情境數據分析應用》特邀編審
  • 業界經歷:中華電信、臺灣前五大金融業、工研院產業學院及台科大的Python課程共同設計者
  • 教學經驗:長期與「中華民國外貿協會國際人才培育中心」合作,擔任多次「Python 0 到 1 商業應用」、「Python 機器學習的商務應用」課程助教。累計已服務超過 500 人、15 場現場教學
  • 產學合作:IT產業、 餐飲產業、 教育產業、 企業顧問產業、校務評鑑機構、資策會、 臺灣行銷研究公司等多項專案經驗

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「Python 0-1 基礎商業數據分析實戰 」與「Python行銷資料科學:基礎語法入門最前線」二擇一

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教您抓準「輿情聲量變動趨勢」

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Python 0-1 商業實戰分析

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