高端NEV社媒阵地蔚来霸榜,理想消费者互动“最高频”

蔚来汽车蝉联SMI社媒心智品牌榜榜首,ES6上市价格话题升温;理想汽车凭借家庭定位和场景化视频巩固认知指数;仰望U8凭借技术创新强势出圈,引领高端新能源车市场。

Social Power

核心解读

本月新车上市热度贡献大

前三位置有变

社媒阵地,越来越成为新车上市的发酵“必杀场”。

由数说故事行业首创的SMI社媒心智品牌榜6月汽车高端NEV榜单中,蔚来汽车优势进一步拉大,蝉联榜首位置,兴趣指数向1000进发;理想依然紧随其后,场景化视频贡献明显,认知指数表现突出;探花异位,仰望才刚刚亮相,便强势进入前三。

蔚来持续霸榜,ES6上市价格话题持续升温

5月24日,蔚来ES6正式上市并公布售价,吸引各汽车类KOL纷纷发布动静态测评、同级别产品参数、价格对比博文,吸引众多网友转发,引爆各社媒阵地。全新蔚来ES6是4秒俱乐部成员,自带话题性,号称“无论马力还是算力,都是高端中型 SUV 的天花板。”因此,价格也绝非等闲之辈。但近日蔚来已直接“打脸”,抵受不住“压力”全线车型直降3万,后续市场表现如何?下月的社媒心智指数有哪些变化?我们拭目以待。

但从5月的社媒数据表现上看,#蔚来全新ES6价格公布#36.8万起售的微博话题确实引起了热烈讨论。SMI社媒心智指数反应出蔚来一举夺魁外,兴趣指数更飙升为962新高。不同kol的发声也给蔚来ES6在5月上市时的造势推波助澜,小红书阵地上,“老于上车”便直接以价格作为话题,把ES6和L7狠狠地对比一番。

@图片来源于:小红书kol-5月蔚来ES6新车上市时的社媒动态

理想持续深耕“家”定位 ,圈层营销尽显神通

理想盯紧居家定位,借助@小麦@河马君@西贡A猫等育儿反向养妈类家庭生活定位账号,发布全家出行场景视频,嵌入式宣传其长续航、移动电源、大空间等卖点,获超200w+互动,深耕“移动的家”产品定位。在SMI榜单中位列第二的理想,认知指数为818,是Top10品牌中之最,证明理想汽车在社媒上与消费者互动“最高频”。此外,理想的官方抖音号各社媒数据亮眼,实力上榜。

◎图片来源于抖音

◎以上提问截图,由数说故事SocialGPT生成

硬核技术突破品牌高位,仰望强势出圈

仰望U8高端定位出圈,有网友笑称:“以前没钱买比亚迪,现在依然没钱买比亚迪。”搭载最新易四方技术平台、云撵-P智能液压车身控制系统等技术的仰望U8,可以完成冰雪定圆、沙漠冲坡、原地掉头和浮水模式等多种行驶状态,以强悍的技术实力突破品牌高位。同时从榜单背后的数据可以查看出,#登顶必鲁图峰#、#阿拉善英雄会炫技#等带来了较高互动,在横扫“技术”控后,在抖音平台上借助一众kol,又走了一波“落地”操作,开始用更软性的方式,助力比亚迪仰望强势出圈,站稳高端品牌的位置。

◎图源抖音kol-老郭机械局

★数据说明:监测时间:2023年5月1日-31日消费者在全域社媒平台上跟品牌的互动与发声。

高端新能源车品牌定义:该品牌在统计年度内在售且市场起步价35万或以上的新能源车型。

基于数说故事社媒心智指数SMI (Social Mind Index)指数,数说故事提供更多的社媒洞察报告服务,为品牌提供“数据-洞察-复盘”闭环服务,帮助品牌及时洞悉市场趋势、捕捉潜在机会,赋能品牌更科学、高效地进行消费者“触达-互动-转化” 。

量身定做报告,从这里开始:

更多精彩内容,敬请期待!

关于数说故事社媒心智指数SMI

数说故事行业首发社媒心智指数SMI (Social Mind Index),是根据消费者的全域社媒行为,以消费者心智模型为基础,构建出从消费者互动-发声-好评全方位的综合表现指标。

SMI综合指数由核心指标“认知指数”、“兴趣指数”、“美誉指数”构成,多维度综合反应品牌在社媒上对消费者心智的影响力,直观呈现品牌所处垂直行业细分阵地中的心智地位。帮助企业在品牌定位、诊断、概念宣导、产品价值、价值种草、社媒营销、销售转化等方面实现长效促进,提升品牌心智和决策效率。

### Blackrock Neurotech NEV 数据格式与处理方法 Blackrock Neurotech 提供的 NEV 数据格式是一种用于存储神经信号和事件数据的专有格式。以下是关于 NEV 数据格式及其处理方法的详细介绍: #### 1. NEV 数据格式概述 NEV 文件是 Blackrock Neurotech 系统中常用的文件格式之一,主要用于存储时间戳、事件标记和其他相关元数据[^1]。NEV 文件的核心结构包括以下几个部分: - **头部信息**:包含文件的基本描述,例如采样率、通道数量等。 - **数据段**:存储实际的神经信号数据以及事件标记。 - **尾部信息**:通常包含校验和或其他辅助信息。 NEV 文件的设计目的是为了支持高精度的时间同步和多通道数据记录。 #### 2. NEV 数据的主要内容 NEV 文件中存储的数据主要包括以下几种类型: - **时间戳**:每个数据点都附带一个精确的时间戳,用于同步不同来源的数据[^2]。 - **事件标记**:用于记录实验中的特定事件,例如刺激开始或结束。 - **通道数据**:包括来自多个电极的神经信号,通常以数字化的形式存储。 #### 3. NEV 数据的处理方法 处理 NEV 数据通常需要使用专门的软件工具或编程库。以下是常见的处理方法和工具: - **MATLAB 工具箱**:Blackrock 提供了官方的 MATLAB 工具箱,可以用于读取和分析 NEV 文件[^3]。以下是一个简单的代码示例: ```matlab % 加载 NEV 文件 nevData = loadNEV('example.nev'); % 显示基本信息 disp(nevData.Header); % 提取事件标记 events = nevData.Events; ``` - **Python 库**:除了 MATLAB,还可以使用 Python 的 `spikeinterface` 或 `neo` 库来处理 NEV 数据。以下是一个 Python 示例: ```python from neo.io import BlackrockIO # 初始化读取器 reader = BlackrockIO(filename='example.nev') # 读取数据块 block = reader.read_block() # 查看数据结构 print(block.segments[0].events) ``` - **自定义解析**:如果需要更灵活的解析方式,可以基于 NEV 文件的二进制结构编写自定义解析器。这通常需要详细了解 NEV 文件的内部格式。 #### 4. 注意事项 在处理 NEV 数据时需要注意以下几点: - **时间同步**:确保所有数据源的时间戳正确对齐,特别是在多设备协同工作的情况下[^4]。 - **数据完整性**:检查文件是否完整,避免因传输错误导致的数据丢失。 - **实验设计**:理解实验设计对于正确解读 NEV 数据至关重要。 ---
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