口碑

摘要： 没有好的服务就没有好的用户,好的用户可以吸引更多的用户。拥有的优质用户越多,吸引的优质用户越多,其实成功就是来自吸引优质用户足够的数量,数量越大,企业越成功。这就是口碑!口碑来自于用户和员工的评价。我们从现场管理做起就是要让我们的现场就是营销现场,就是我们的生活场,活动场。我们员工在现场的状态就是我们的生活状态。

摘要： 没有好的服务就没有好的用户,好的用户可以吸引更多的用户。拥有的优质用户越多,吸引的优质用户越多,其实成功就是来自吸引优质用户足够的数量,数量越大,企业越成功。这就是口碑!口碑来自于用户和员工的评价。我们从现场管理做起就是要让我们的现场就是营销现场,就是我们的生活场,活动场。我们员工在现场的状态就是我们的生活状态。

摘要： 资源依赖理论提出企业开展各项活动需要从外部环境获取资源。然而少有研究在探讨口碑效应时考虑企业外部环境因素。本文基于资源依赖理论,引入环境特征三维度(环境包容性、环境动态性、环境复杂性)作为口碑与绩效关系间的调节变量,通过收集52家企业数据,运用层次回归方法进行实证分析。研究结果表明:环境包容性负向调节口碑与绩效的关系,环境动态性对口碑与绩效关系的调节作用不显著,环境复杂性正向调节口碑与绩效的关系。证实了环境特征对口碑与绩效关系的调节作用,丰富口碑与环境特征相关研究。

摘要： 10月31日,新红旗品牌官方宣布:2021年10月,红旗销量突破35000辆,同比增长52%,创造品牌单月销量新纪录。2021年1-10月销量突破236000辆,同比增长54%。2021年1-10月,新红旗销量的私人客户占比高达94%。当下,汽车市场进入存量竞争时代,叠加疫情、芯片短缺等不利因素,不少车企销量受到影响。在此大背景下,新红旗坚持牢牢围绕客户体验加强品牌建设,"一切为了客户,一切服务于客户,一切谦敬于客户",消费者口碑越来越好,销量不断跃上新台阶,彰显了新红旗产品力日益夯实,品牌向上更见成效。口碑与销量"齐飞",新红旗正在向实现更多客户"美好生活、美妙出行"的"国民车"梦想不断接近。

摘要： 随着时代的发展,人们越来越关注并且喜爱戏剧这一艺术门类。进入到大数据时代里,互联网的繁荣与发展让戏剧的宣传营销有了新方向,并将戏剧作品推广到了更多观众的生活里。各大新媒体平台的广泛运用,让戏剧艺术获得了更多传播推广的机会,新型的营销模式不仅打破了以往营销模式的古板,更是成为戏剧作品宣传的法宝。戏剧艺术是离不开宣传营销的,想要大众关注讨论戏剧作品并愿意购票、走进剧场,就需要从各个方面入手,那么新媒体营销就要渗透到戏剧的各个环节。《暗恋桃花源》就是一部通过新媒体营销而受到社会广泛关注与喜爱且上座率极高的戏剧作品,本文以它为例分析戏剧的新媒体营销模式。

摘要： 当下,汽车市场进入存量竞争时代,叠加疫情、芯片短缺等不利因素,不少车企销量受到影响。在此大背景下,新红旗坚持牢牢围绕客户体验加强品牌建设,“一切为了客户,一切服务于客户,一切谦敬于客户”,消费者口碑越来越好,销量不断跃上新台阶,彰显了新红旗产品力日益夯实,品牌向上更见成效。口碑与销量“齐飞”,新红旗正在向实现更多客户“美好生活、美妙出行”的“国民车”梦想不断接近。

摘要： 爱情片作为经典的电影类型,在电影市场中始终保持着恒久的关注和热度。在近年较为低迷的市场环境下,仍有几部较具代表性的国产爱情片在众多影片中脱颖而出,迎合市场导向快速调整营销策略,将劣势转化为优势,获得了不俗的票房成绩。本文以2020年影院复工后的第一部国产爱情片《我在时间尽头等你》为研究对象,对其有效的电影营销策略进行梳理和分析,进而思考国产爱情片的优势与困境。

摘要： 新媒体环境下,媒体与电影营销共存。新媒体利用自身的优势,能够有效提升电影营销工作的整体效率与质量。同时,配合多元化的电影营销策略,新媒体可大大激发观众对电影的兴趣,从而实现我国电影票房的不断提高。本文通过分析我国电影营销的背景和新媒体环境下电影营销存在的问题,对电影营销提出几点策略,以期为我国电影营销提供参考。

摘要： 近几年,无论是从市场表现来看,还是从话题热度来看,国产喜剧电影都是最为抢眼的电影类型,但是与其乐观的经济前景相悖,喜剧片的口碑整体下降。人们日益增长的“笑的需求”与“不搞笑”的口碑表现成为当下喜剧片面临的最棘手的问题。关注喜剧票房与口碑的严重落差现状,分析其形成原因,并在此基础上探讨国产喜剧片的创制力问题,已成为学者关注的焦点。

摘要： 文化类电视综艺节目是传承传统文化的重要载体,在讲好中国故事、树立文化自信中起到重要作用。但纵观文化类电视综艺节目,其同质化、低俗化等问题突出。基于此,将文化类电视综艺节目口碑作为研究对象,运用定性比较分析(fsQCA)方法,选取2017年至2021年播出的15个文化类电视综艺节目案例,探讨决定节目口碑的影响因素及其组态效应。研究发现:节目口碑受到表现手法、文化IP等多种因素的共同影响,单一条件并不构成口碑的必要条件,存在三条组态路径影响节目口碑,且文化属性条件出现在所有条件路径中,构成了结果变量的核心条件。

摘要： 依靠口碑传播确定购买决策是消费者的一个重要行为特征。本文在考虑消费者口碑对需求存在影响的情况下,建立了新上市产品的定价模型,找到了多周期内产品的最优统一价格;证明了考虑消费者口碑的最优定价比未考虑口碑的最优定价要低;通过比较静态分析,证明了产品的口碑越好最优定价应该越低。

摘要： 本发明公开了一种运营商行业产品口碑营销效果鉴定系统，属于通信产品营销效果鉴定技术领域，包括数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块和数据鉴定分析模块；数据采集模块用于针对研究对象和研究产品获取相关数据；数据存储模块用于存储数据；数据处理模块用于对存储数据进行处理；数据鉴定分析模块用于对数据进行鉴定分析，得到效果鉴定结果；运营商行业产品口碑营销效果鉴定方法基于该系统之上，结合显著性校验模块，构建交往圈亲密模型和空间重叠度模型，对产品口碑营销效果做出科学客观的评估，营销效果鉴定结果更加精确。

摘要： 本申请公开了一种确定口碑场景覆盖小区的方法及装置，涉及移动通信技术领域，用于根据基站数据库、口碑场景的地理区域边框以及终端上报的测量报告MR信息，确定口碑场景覆盖小区列表，以满足提高获取的口碑场景覆盖小区列表的准确性的需求。该方法包括：确定口碑场景的地理区域边框；结合基站数据库，获取地理区域边框内的所有小区列表；将地理区域边框内的区域分为多个栅格，获取每个栅格内终端上报的测量报告MR信息；根据MR信息确定每个栅格对应的主服务小区；将小区列表中的小区与主服务小区合并，得到口碑场景覆盖小区列表。

摘要： 本申请公开了一种汽车口碑的情感分析方法和装置，其中方法包括：获取汽车口碑数据；基于自然语言处理，对汽车口碑数据处理得到样本数据；基于样本数据构建训练集和测试集；基于样本数据，构建各汽车配置项分别对应的正、中、负三个情感极性的隐马尔可夫模型；通过训练集和测试集训练隐马尔可夫模型，并保存训练后的各隐马尔可夫模型；获取新汽车口碑数据，并基于保存的隐马尔可夫模型对新汽车口碑数据进行基于汽车配置项的情感极性分析，得到情感分析结果；基于预置指标维度，汇总情感分析结果对应的指标维度结果后进行展示，解决了自然语言导致后期维护量大且麻烦的困扰和传统机器学习方式导致的样本数据不全面引发的过拟合的技术问题。

摘要： 本发明涉及大数据技术领域，特别是涉及一种提取汽车口碑词云所需数据的方法，包括：获取汽车口碑评论相关数据；对获取的数据进行数据筛选；所述数据筛选包括选取需要的数据，并对需要的数据使用统一命名规则；对所述需要的数据进行分词，并对评论属性进行类别判定；使用多线程处理，并对每条评论构建关键词图；按维度获取关键词短语，并进行相关处理，对处理后的结果进行展示。只显示我们需要的汽车配置项的相关描述，过滤了其他非相关描述。提取的关键词不仅考虑了词频，在每个类别下的显著性，还考虑关键短语中组合词之间的窗口影响，不需要事先对多篇文档进行学习训练,因其简洁有效而得到广泛应用。

摘要： 本发明公开了一种汽车口碑语义情感分析系统，包括：实时监控模块、语义挖掘模块和系统展示模块；实时监控模块用于根据爬虫技术实时全网获取汽车用户评论数据；语义挖掘模块用于对评论数据进行挖掘出汽车相关的主题关键词，并对主题关键词进行情感倾向分析得到情感分析数据；系统展示模块根据情感分析数据对车型整体、关键属性以及产品竞争力细节进行统计分析，形成可视化图表；本发明利用人工智能算法对用户的相关评论语料进行分析，解决现有技术中没有系统专门针对用户对汽车的评价进行分析，无法快速了解用户对汽车的评价技术问题，快速了解用户对汽车的评价，可以在竞争中处于知己知彼的有利地位，可广泛应用于汽车行业中。

摘要： 本发明属于数据挖掘技术领域，提供一种基于产品特征口碑的产品排序方法，步骤如下：1)识别产品特征，对候选产品的所有评论进行分词、词性标注以及剪枝处理，建立产品特征集；2)根据得到的产品特征集，识别产品特征的意见词，计算产品特征的情感分值；3)识别文本评论中产品特征的比较关系；4)根据产品的产品特征情感分值以及关于产品特征与其他产品比较获得的票数，计算产品特征的口碑分值，得到产品的特征口碑分值后，可基于各个产品特征的口碑对产品进行降序排列。本发明提出的基于产品特征口碑的产品排序方法，能针对不同且多维的产品特征对产品口碑进行排序，结合更全面的异质信息，提供的排序结果更精确可靠。

摘要： 本发明提供一种汽车网络口碑观点标签抽取方法。所述汽车网络口碑观点标签抽取方法，包括以下步骤：S1：利用互信息和左右熵发现口碑文本中新词，进一步丰富专业词库，其中互信息可以计算聚合度；S2：数据预处理，主要是在词典加入新词与短语的抽取结果，并对文本进行分词和去停用词等操作；S3：搭建深度学习计算框架。本发明提供的汽车网络口碑观点标签抽取方法，同时实现了基于专家知识库和基于深度神经网络两种自动抽取观点标签方案，其中采用Bootstrapping算法支持专家知识库的自动更新和置信度分析，而基于深度神经网络则实现了模型自动拟合语义特征，自动抽取有效观点标签。

摘要： 本申请提供人工智能领域中基于神经网络的用户口碑智能保障方法和相关装置。本申请公开了一种基于O域和B域等多类别数据源构建多级指标体系，通过神经网络算法建模，将NPS已有样本与该指标体系进行关系建模，然后对全量用户NPS预测，输出单用户及批量用户的NPS得分预测查询、NPS问题定界定位结果，指导网络感知优化及用户维系，提升了运营商的用户口碑。

摘要： 本发明公开了一种基于自训练学习的用户口碑预测方法及系统，属于网络运营商技术领域，包括以下步骤：S1：确定影响因子及原始数据；S2：进行数据预处理及特征工程操作并得到两类数据；S3：训练模型；S4：无标签用户口碑预测；S5：模型更新优化。本发明仅使用少量的问卷数据，并结合用户历史业务数据，构建少量有标签数据和大量无标签数据；使用基于机器学习回归算法的自训练学习方法，得到用户口碑模型，基于该模型可预知全量用户的口碑评分，将低口碑用户推送给运营部门进行运营；并将运营的真实口碑反馈给模型进行迭代优化，从而实现了对全体用户口碑实时、高效、准确的评估，为提升用户口碑具有重大价值，值得被推广使用。

摘要： 本发明公开了一种面向用户行为分析的大众口碑情感分析方法，本发明包括数据的收集模块、特征提取模块、机器学习模块、元分类器模块以及情感词典模块，数据的收集模块与特征提取模块单向连接，特征提取模块与机器学习模块单向连接，机器学习模块与元分类器模块单向连接，元分类器模块与情感词典模块单向连接，本发明通过结合机器学习和情感词库，使得采用情感词典对比的方法与机器学习的方法相互结合，以弥补彼此的缺点和不足，从而从用户的行为对其情感进行分类，判断用户所表达的情感是积极的还是消极的，构造的元分类器，将不同分类器的预测合并成最终的分类结果，大大提高情感分类的准确性和情感分类的效率。