在快消行业，啤酒与尿布成了大数据应用的经典案例：全球零售业巨头沃尔玛通过对消费者购物行为进行分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是沃尔玛将啤酒和尿布陈列在一起，大大提升了两种商品的销量。
如今产业升级，越来越多消费者选择电商而非实体超市购买商品，大数据的应用也不再局限于商家手里掌握的销售数据，而是转向如今网络时代更为关心的用户参与感、口碑传播，在这其中，用户在电商平台上留下的大量评价数据，便成为了解口碑传播的关键，成为新的金矿。
电商时代的口碑——用户评论
决定消费者购买行为的因素很多，包括品牌、产品包装、购买习惯……具体到实体店，还包括卖场环境、产品摆放位置等。而在电商平台上，购买商品前先看看其他用户评价基本成为消费者的常规行为，用户的使用体验评价直接影响着产品销量、口碑传播。
所以，现在传统的品牌商户在看见了电商的渠道价值，主动选择“触电”的同时，也开始借助大数据技术分析消费者留在电商平台上的用户评价，以进行更好的市场营销活动。美国著名的家庭用品生产商高乐氏Clorox便是其中之一。
清洁湿纸巾是高乐氏的一大主力商品，其借助大数据分析提供商Taste Analytics，对亚马逊、沃尔玛电商平台上2万多条用户评论进行分析，发现了一个影响口碑传播的关键点：在湿纸巾不同款产品中，消费者尤其亲睐青柠味湿纸巾，而非常抵触香橙味湿纸巾；留言购买的用户中99%都是多次购买的忠诚用户，并会将产品推荐给其他人，而在不进行推荐的用户动机中，香橙味所占比重很大。
味道成为了产品不受欢迎的原因，而这样的隐性原因在缺乏大数据分析时是难以发现的。
评论分析需要非结构化数据分析技术
除了从评论中得到关于影响产品口碑的因素外，从用户留在电商平台的评论中，用户会主动透露自己的购买行为及使用体验，实际上帮助企业识别出了忠诚用户。如在上述高乐氏例子中，许多用户评论曾经多次使用其他品牌的产品，比较之后最终持续选择高乐氏。考虑到这些用户忠诚度以及对清洁湿纸巾的日常需求，品牌商户联合亚马逊平台的每月自动订购功能，可以实施定期、持续的购买交易，这与传统盲目、海量的商品推荐相比，营销更加精准，用户体验也更加友好。
借助大数据分析技术挖掘用户评论，成为了电商时代企业营销的新途径。然而不得不指出，用户在电商平台上的留言以文本文字为主，属于非结构化数据，而目前大多数针对电商数据的分析还停留在结构化数据分析，即销量、价格等数字统计，特别是在国内，针对电商的非结构数据分析几乎处于市场空白。
新技术的出现使得大数据分析的洞察更加深入，Taste Analytics智能分析平台的非结构化数据分析，能对全网不同来源的数据进行分析，如从亚马逊、沃尔玛电商平台，甚至国内的淘宝、京东、一号店等平台采集用户评论，而这是传统结构化数据分析不能企及的。同时，相比其他渠道，Taste Analytics非结构化数据分析能从用户评论中挖掘出更多深度信息，不仅呈现“是什么”，还能呈现“为什么”。
流行词云图帮助企业更好决策
非结构化数据分析在电商时代开始走向台前，但真正的非结构化数据分析并非传统的舆情分析或情感分析，预先去定义关键词如“投诉”、“安全”，再从大数据中将关键词筛选出来。现在业界领先的非结构化数据分析技术如Taste Analytics智能分析平台，已可以基于数据进行深度学习，自动建立关键词、进行预测，并以可视化方式呈现出来。
如高乐氏通过Taste Analytics非结构化数据分析平台，在3分钟时间内，完成了最近2年来自亚马逊、沃尔玛平台上的用户评论分析，得到清洁湿纸巾“香橙味”关键词云图，并发现消费者用“非常糟糕”和“难闻得反胃”这些具有强烈负面色彩的短语来表达反感。
除了可以对消费者评论数据进行整合，并将分析结果以主题概览图和流行词云图等形式呈现，Taste Analytics通过对顾客评价的时间趋势进行可视化分析，发现反馈数据在2014年10月到2015年2月大幅上涨，而这与埃博拉病毒在美国发现疫情的时间基本重合。
可见，品牌商户依赖大数据分析进行决策，借助可视化的呈现界面，不仅将顾客忠诚度量化，帮助营销者们更加直观地了解每个品牌营销的消费者基础和特点，还能查看关键词云图呈现的信息，是否与市场推广信息所契合，从而与消费者产生共鸣。另外，结合结构化数据，Taste Analytics能帮助品牌营销者们根据具体情况区分分析结果的优先次序，对症下药。
在电商时代，对顾客反馈信息进行有效的利用与分析，品牌营销者们才能建立准确、有效的营销手段。据悉，高乐氏采用的Taste Analytics非结构数据分析平台Signals现在已进入中国市场。
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