超越提及追蹤
AI 社交聆聽遠不止於統計提及次數。它要做的，是把每一則帖文、評論與論壇討論捕捉下來，讀懂當中真正的意思，再轉化為企業可以據以行動的結論。
- 即時掌握品牌情緒與聲譽的變化
- 偵測正在形成的趨勢與轉變中的消費者需求
- 找出競爭對手的策略與市場空隙
- 在公關問題擴大之前先發現它
- 發掘產品構想與改善機會
- 精準量度營銷活動的成效
落差
傳統工具做不到的地方
傳統做法確實帶來價值，但總是漏掉人類溝通之中最關鍵的那一部分。
- 缺乏語境理解
- 關鍵字系統看到的是字，而不是這些字所處的語境。
- 諷刺與反語
- 讀起來像讚美的帖文，往往傷害最大；相反的情況同樣常見。
- 多面向的評論
- 同一句話可以既讚房間、又批評入住流程。單一情緒分數會把這件事完全蓋過。
- 情緒粒度太粗
- 正面、負面、中性的三分法，不足以支撐任何一個決定。
- 多語言內容
- 多數系統只做好一種語言，其餘靠翻譯處理 — 而細微差異往往就是在翻譯這一步流失的。
轉變
大型語言模型改變了什麼
- 語境為王
- 模型能掌握對話的整體脈絡，包括文化細微差異與行業術語。
- 情緒分析 2.0
- 粒度足以區分同一句話裏不同面向的情緒。
- 多屬性分析
- 識別並評分單一內容中提及的每一個屬性，而不只是最主要的那一個。
- 複雜語言
- 諷刺、反語與地方方言會被理解，而不是被錯判。
- 語言障礙
- 跨語言的準確分析，無需另建模型，也無需來回翻譯。
能力
由此可以做到什麼
- 屬性自動發現
- 手動屬性編碼既慢又容易出錯。我們的模型無需事先指定要找什麼，就能歸納出產品特徵 — 電池續航、包裝、介面 — 包括人類分析師容易忽略的屬性。
- 進階 LLM 推理
- 不只是計數：提出數據驅動的消費者行為假設、找出屬性與情緒之間的因果關係、預測走向的轉變，並給出具體建議而不只是觀察。
- 結構化的多語言輸出
- 在超過 20 種語言之間輸出一致的結構化數據，無需另建系統，也沒有人手翻譯這一步。
方法
七步 AI 方法
- 01
智能 AI 協調器
從數據接入到洞見交付，統籌整個工作流程。
- 02
數據預處理
清洗並結構化原始數據，讓分析階段有可靠的材料可用。
- 03
NLP 分析
解讀複雜文本，提取深層含義與屬性層級的情緒。
- 04
Token 管理
在大量處理之下維持效率與成本效益。
- 05
統計分析
以量化驗證梳理主題與趨勢，而不是憑印象判斷。
- 06
機器學習
在整個語料庫中找出隱藏模式與具預測力的關聯。
- 07
可擴展架構
數據量變動時，效能維持穩定。
行業
為您的市場度身訂造
每個行業都有自己的用語，也有自己的訊號。我們按您市場的實際動態部署模型，而不是套用一套通用的情緒詞庫。
- 零售與快速消費品
- 新品發佈反應、貨架感知、促銷影響。
- 金融與保險
- 信任訊號、監管情緒、服務滿意度。
- 消費電子
- 功能滿意度、競爭基準、支援質素。
- 奢侈品與時尚
- 品牌感知、趨勢週期、KOL 成效。
- 旅遊與酒店
- 體驗質素、目的地情緒、忠誠度驅動因素。
- 科技
- 採用曲線、功能需求、開發者社群情緒。
常見問題
Tocanan 可以分析哪些數據來源？
社交媒體資訊流、客戶評論、調查問卷、通話記錄等等。我們的架構同樣處理結構化與非結構化數據。
獲得洞見需要多長時間？
一般由數據到洞見需要 1 至 4 週，視乎數據量與項目複雜度。
我的客戶數據安全嗎？
Tocanan 遵守 GDPR 與 CCPA，並符合企業級安全標準。
Tocanan 能否與現有 BI 工具整合？
可以。我們的連接器支援 Tableau、Power BI 及主流分析平台。
支援多少種語言？
超過 20 種，以原生語言直接分析而非經翻譯處理 — 這一點很重要，因為細微差異通常就是在翻譯那一步流失的。