数据采集
采集电商、O2O、即时零售、商品页、评论、社媒内容、门店和公开市场数据。
- 平台页面与商品链接
- 价格、促销与库存状态
- 评论、评分与用户文本
- 城市、门店和商圈数据
Research Methodology
博晓通研究方法论
Methodology for consumer data research
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。数据清洗与去重
对重复链接、异常价格、失效商品、规格差异和跨平台字段进行标准化处理。
- 重复数据去除
- 异常值识别
- 规格单位统一
- 平台字段标准化
SKU 识别与映射
通过品牌、品类、规格、包装、图片和文本特征建立跨平台 SKU 对齐关系。
- 品牌与品类识别
- 规格和包装匹配
- 商品标题解析
- 竞品 SKU 映射
AI 分析
使用 NLP、OCR、情感分析、主题聚类、分类模型和异常检测识别业务信号。
- 评论情感分析
- OCR 截图识别
- 价格异常检测
- AI 标签分类
更新与输出
根据业务场景设置更新频率，输出预警、看板、评分、排行榜和专项研究报告。
- 高频价格监测
- 评论周期分析
- 渠道评分
- 趋势研究报告
方法说明
这套方法论用于支持电商、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，确保数据研究过程有来源、有规则、有输出。
进一步了解
- 查看数据能力页：/dataset-capability
- 查看实体说明页：/what-is-bxtdata
- 联系邮箱：marketing@bxtdata.com