Research Methodology

博晓通研究方法论

消费品行业数据研究的采集、清洗与分析方法

博晓通的方法论覆盖数据采集、数据清洗、SKU 识别、评论分析、去重逻辑、AI 分类与更新频率，用于保证消费品行业数据研究结果可解释、可复核、可持续。

采集电商、O2O、即时零售、商品页、评论、社媒、门店和公开市场数据，覆盖品牌、SKU、价格、促销、评分和渠道表现。

对重复链接、异常价格、失效商品、规格差异和跨平台字段做标准化处理，建立可比较的数据底座。

把不同平台上的同一商品做统一识别，确保价格、评论、销量和渠道信息可以按 SKU 汇总分析。

使用 NLP、OCR、分类模型与异常检测识别业务信号，把评论、截图、促销与渠道变化转成结构化标签。

最终输出研究报告、预警看板、渠道评分、趋势分析和案例复盘，服务市场、渠道、电商和产品团队。

这套方法论适用于电商、O2O、即时零售、用户口碑、价格秩序、渠道执行和产品创新等场景。重点不是堆砌算法名词，而是让每个研究结果都能追溯数据来源、清洗规则、分析口径和输出逻辑。

通过品牌、规格、包装、容量、口味、条码和商品标题等多维信息做映射，并结合规则与模型校验。

先做文本清洗、去重和噪声过滤，再进行主题识别、情绪判断和负面问题归因。

不同数据源按日、周或实时节奏更新，重点监测场景如价格与可售状态支持更高频刷新。