核心價值
一站式社群解決方案
針對數據分析結果提供客製化行銷解決方案。
網路口碑、社群行銷、網紅KOL、跨境行銷
彈性多元的工具使用
平台彈性化、報告深入化為此次應用工具之重點，針對使用者需求提供相對應工具;報告則從口碑分析應用擴展至商業策略分析應用。
產業知識與數據整合
整合過去13年的產業分析經驗建置專屬產業分析資料庫，獨家三層級資料庫與專家語意詞庫，提供由上至下，更全面、精準的分析資料源。
深入淺出的數據應用
提供最嚴謹的聲量計算邏輯、語意分析、關聯詞分析、話題類聚分析、ID輪廓分析與商業應用分析模組，提供更深入的數據洞察觀點。
整合i-Buzz13年顧問分析經驗的產業口碑數據庫
針對數據分析結果提供客製化行銷解決方案。
醫療保健領域
- 醫美診所
- 連鎖牙醫診所
大數據分析演算法
i-Buzz以12大演算法加值口碑大數據，打造出獨家36項策略工具，策動商業應用分析新視野！
詞庫精準管理
透過w2v找出產業適用的詞彙並與經典行銷理論架構如5A、4C、FAB之結合應用，建立可精準量化運算的專家語詞庫，以進行更深入之商業策略分析。
資料淨化技術
透過ID鎖定與SVM模型語意識別，快速排除低相關度與官方付費宣傳內容，萃取消費者最真實的聲音。
文體辨識技術
利用BERT模型訓練資料，之後可自動將輸入的大量議題文章給予適當的分類，以便快速掌握各議題文體類型。
關聯分析
利用Jaccard index、Pearson correlation coefficient等算法算出字詞之間的相關係數後，挖掘出與主題最相關之字詞，藉以找出消費者關注需求與潛在競爭對手為何。
趨勢詞分析
透過關鍵詞與整體產業相對之熱度變化量並以統計方法建立衡量指標，找出可能潛在之關鍵趨勢，幫助企業搶得行銷先機。
新詞分析
考慮語料中前後字詞的共同出現機率設計新詞演算法，自動化判斷該產業中尚未出現過且可能具有解釋意義的語詞組合，藉以掌握產業先趨。
熱詞自動斷詞技術
以中研院CKIP斷詞系統並且導入i-Buzz近二十年的累積的行銷領域詞庫，自動統計目標語料中各式語詞的提及數，快速掌握熱議重點。
議題類聚分析
使用tf-idf及hierarchical clustering依據文體與熱詞相似性，自動分類相關話題之討論主軸，快速歸納主題重點熱議面向，助企業迅速掌握消費者關切要點。
情緒詞分析
先將詞彙透過問卷施測量化其情緒分數，並自主研發NLP演算法做出情緒分數的加權運算，自動化判別消費者情緒程度，以探討消費者對該主題之正負觀感。
ID貼標技術
透過tf-idf等技術找出語料線索並使用AI機器學習(如SVM模型)，探索討論指定主題之ID人口結構組成、生活型態與興趣等分佈情況，藉以瞭解TA之輪廓樣貌與關注要點。
心佔率分析
i-Buzz獨家量化Philip Kotler《行銷4.0》中的心佔率概念，比較自身品牌與競品在關注議題中被消費者主動提及與主動擁護之異同性，助企業掌握消費者對自身品牌整體重視程度。
熱議因子分析
將目標產品線與熱議因子之月聲量變化量，以Pearson correlation coefficient算法進行運算，萃取出該產品線熱議關鍵因素，幫助企業後續商品推廣策略規劃。
應用工具
i-Buzz VOC+
i-Buzz在2021年因應數據管理平台需求大增，推出「VOC+」大數據應用工具，2023年則迎來大改版，透過市面上的輿情工具和客戶需求調查，並濃縮了i-Buzz過去15年以上的數據分析經驗，讓i-Buzz真正成為「最懂行銷人的大數據工具，為你的行銷方案加分。」並且提供八大工具可單獨租賃的模式，實現「花小錢也能使用大數據！」，讓「大數據≠大預算。」
i-Buzz策略工具
有鑑於客戶對商業策略擬定、行銷規劃的需求複雜程度日益提高，i-Buzz從當代行銷學之父Philip Kotler提出的「環境、產業、競爭、品牌、產品、消費者」行銷核心六大構面，歸納出相對應各構面的商業策略規劃難題，並透過各式獨家專家語詞庫與大數據分析演算法，量身打造出36項策略分析工具，一一擊破各式難題。
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