基於我們先前對大型語言模型（LLMs）如何革新社交聆聽的探索，本文將深入探討 AI 在市場營銷中的一項改變遊戲規則的應用：輕鬆實現屬性發現。即使是經驗豐富的品牌老手也常常難以識別對消費者來說重要的最新屬性，這在理解不斷變化的客戶需求和偏好上創造了顯著的盲點。在本文中，我們將揭示像 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o 這樣的尖端大型語言模型如何改變消費者洞察的格局，為企業提供了無與倫比的途徑來真正了解驅動客戶行為的屬性。
一、在市場營銷中理解屬性的重要性
理解消費者情感涉及的不僅僅是識別評論是積極還是消極。它需要對討論的屬性及相應情感進行細粒度分析。屬性指的是消費者提及的具體產品、服務或品牌特徵，而情感分析則確定這些討論的情緒調性。準確的屬性識別和情感分析對於企業評估公眾意見並做出適當反應至關重要。
二、識別最新屬性的挑戰
三、LLMs：屬性發現的革命性解決方案
四、AI 驅動的屬性發現的七個步驟：AI協調者（AI Coordinators）和AI代理（AI Agents）
通過實施這七個步驟，企業可以利用 AI 協調者和專門代理來革新他們的屬性發現過程。這種先進的方法不僅增強了識別產品特徵、消費者偏好和市場趨勢的效率和準確性，而且在理解和滿足不斷變化的市場需求方面提供了顯著的競爭優勢。AI 協調者與專門代理之間的協同作用確保了一個全面、細緻且適應性強的屬性發現系統，能夠處理大量數據並揭示可行的洞察。
1. 智能AI協調者的實施——部署AI協調者作為屬性發現過程的中央指揮者。這一智能系統有效地管理任務分配、資源分配和工作流程優化。AI協調者確保各種分析組件的無縫集成，最大限度地提高在大數據集中進行屬性識別和趨勢分析的效果。
2. 專門的AI代理進行針對性分析——實施一個專門的AI代理網絡，每個代理都是專為進行屬性發現而設計的。這些代理在AI協調者的指導下協同工作，執行如下任務：
- 數據預處理和清理
- 特徵提取
- 情感分析
- 語境解釋
- 這種多代理方法允許並行處理和專門的專業知識，顯著增強屬性發現的深度和廣度。
3. 使用遷移學習法的先進自然語言處理過程——利用AI代理中的最新語言模型進行深入的文本分析。利用遷移學習技術，將預訓練的模型應用於特定的分析任務。這種方法使得從複雜文本數據中細緻地理解和提取關鍵屬性成為可能，能夠揭示不易察覺的趨勢和消費者偏好。
4. 動態詞源管理和自適應分塊——在AI代理中實施精密的分塊機制，使其在處理大量文本量的同時還能遵循模型的詞源限制（Token Limits）。這種適應性方法確保了對大數據集的高效處理，同時保持了分析的脈絡和一致性，這對於準確的屬性識別和趨勢發現至關重要。
5. 多維統計分析——在AI代理中納入各種統計方法來識別普遍的主題和模式：
- 頻率分佈分析：量化屬性和主題的重現。
- 高級文本向量化：將文本數據轉換為數值向量進行更深入的分析。
- 相關性分析：識別不同屬性和消費者行為之間的關係。
6. 用於模式發現的無人監督的機器學習——通過專門的AI代理使用聚類算法將相似的屬性和主題分組。這種無人監督的方法由AI協調者監督，揭示文本語料庫內的潛在結構，識別無預設類別的模式，得到屬性發現中的新見解。
7. 具有強大錯誤處理能力的可擴展架構——開發一個支持AI協調者和多個AI代理的固有可擴展的框架架構。納入全面的錯誤處理和適應性處理技術，以確保在多樣化輸入情況下的可靠運行。這種可擴展且強大的設計允許輕鬆適應更大的數據集和整合新的分析類型，為屬性發現過程提供面向未來的保障。
图 1：完美组装的准备参加晚宴的乐高燕尾服猫！
五、案例研究：發現用戶對建構玩具的願望
用戶驅動創新在建構玩具中的力量
在2024年7月，我們分析了社交媒體數據，以發掘建構玩具行業中玩家的願望。這項研究收集了3,817篇帖子，涵蓋各種社交媒體平台，為我們的屬性發現過程提供了數據集。
通過利用先進的AI驅動文本分析對這些3,817篇帖子進行處理，我們識別了社區內的新興趨勢、願望和改進建議。這種以數據驅動、以用戶為中心的產品開發方式，以Lego Ideas項目為例，由用戶提交並投票決定未來可能上市的新套裝，展示了融入用戶創造力和反饋的巨大價值。我們的分析揭示了豐富的洞察力，使建構玩具行業的創新更加精準和成功。
關鍵的主題與願望集群
我們的分析揭示了建構玩具愛好者的幾個關鍵主題和願望集群。下面是一個表格，總結了最熱門的願望及其相應的集群：
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顶级愿望
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愿望群组
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客製化與創意
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增加的客製化選項
與其他品牌的兼容性 提高兼容性 |
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教育及專題內容
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教育整合
多元及專題套裝 加強的主題和授權 歷史和神話主題 |
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品質與耐用性
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增強耐用性
零件品質 安全性 |
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可及性與包容性
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經濟實惠與可及性
包容性及多元主題 |
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可持續性
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環境可持續性
生態友好材料 環保材料 |
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科技整合
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與技術的整合
增強互動性和功能性 |
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用戶體驗提升
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改善產品說明手冊
高品質和詳細的說明 |
我們的分析揭示了建構玩具愛好者的幾個關鍵主題和願望集群:
- 客製化與創意：用戶強烈希望在建構體驗中有更多的靈活性，具有增強的客製化選項和不同套裝及品牌之間更好的兼容性。
- 教育與主題內容：用戶對既具有教育價值又能探索多元主題的套裝表現出顯著興趣，包括熱門的歷史時期主題和神話概念主題。
- 品質與耐用性：消費者一致強調耐用性的重要性，高品質零件零件能夠承受高頻的使用和創意玩法。
- 品質與耐用性：消費者一致強調耐用性的重要性，高品質零件零件能夠承受高頻的使用和創意玩法。
- 可持續性：環保關切對消費者來說日益重要，許多人表達了對生態友好材料和可持續實踐的期望。
- 可及性與包容性：人們顯然需要更經濟實惠的套裝和代表更廣泛文化和體驗的產品主題。
- 用戶體驗提升：清晰、詳細的說明仍然對於建構玩具體驗至關重要，因為用戶尋求高品質指南以進行複雜的構建。
這些洞察顯示了建構玩具愛好者的不斷變化的願望，凸顯了品牌可以持續創新以滿足消費者期望的領域。通過實現這些願望群組，建構玩具行業的公司可以開發不僅滿足當前需求，而且預見未來創意遊戲和學習趨勢的產品。
六、 結論
將像Claude 3.5 Sonnet和GPT-4o這樣的大語言模型（LLMs）整合進市場營銷實踐，標誌著企業在理解和響應消費者偏好的一個重大進步。通過解決傳統屬性發現方法的限制，提供對消費者討論更深入、更細緻的理解，LLMs正在革新品牌識別和利用關鍵屬性的方式。隨著企業越來越多得採用這些先進技術，他們將能夠更好地應對現代市場的複雜性，提供真正能與目標受眾產生共鳴的產品和體驗。
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