セマンティックブランド分析AI

方法論

ラグジュアリーブランドのリポジショニングには、主観的な意見では不十分でした。私たちは自然言語処理(NLP)を使用してブランディングプロセスにデータサイエンスの原則を適用しました。

テックスタック

• データマイニング: Pythonを使用して10,000以上の顧客レビューと競合のソーシャル投稿をスクレイピングしました。
• NLP分析: NLTKおよびSpaCyライブラリを利用して感情分析を実施し、市場で未充足のセマンティッククラスタを特定しました。
• 予測ポジショニング: セマンティックデータをLLMに供給して予測的ブランドポジショニングをマッピングし、B2Bコミュニケーションを構造化しました。