Maytag Maxima 4.3 cu. ft. High-Efficiency Front Load Washer with Steam in Granite, ENERGY STAR Model # MHW7000XG $989.10 /EA-Each WAS $1,399.0 0 LG Electronics 4.0 cu.ft. High-Efficiency Front Load Washer in Graphite Steel, ENERGY STAR Model # WM3470HVA $1,079.10 /EA-Each WAS $1,199.00 上回说到，大数据帮助领导确定了品牌（LG 或 Maytag）以及类型 front loading, 下一步就是确定具体的型号。 在具体型号前还用我们产品做了一个 LG front loading 和 Maytag front loading 的自动舆情调查。 比较以前的【 品牌舆情图 】可以发现，虽然 LG 洗衣机总体的顾客热情强度指数不及 Maytag 洗衣机，但是前开门的 LG 却比前开门的 Maytag 热情强度更高，100 vs 46，而反映顾客满意度的净情绪仍是 LG 在 Maytag 之上一些，80 vs 76，这说明 LG 也许是更好的选择。 在缩小了范围以后，上网查到了差不多都是五星客户评价的下面两个具体型号比较符合我们所要求的功能和尺寸： LG 3470HVA or Maytag 7000? both have rave reviews Maytag has a bigger discount in Home Depot but LG is like the best looking ... （ LG customer reviews ； Maytag customer reviews ） 老友用的是 Maytag 4000，对其赞不绝口。一般而言，同一个品牌的一种型号，每次升级基本架构和功能不变，只是改进现有功能或增加新的功能。所以 4000 这条延长线上的产品都不会错。如今发展到 8000 （甚至说 9000 也快出来了），但是是最新出品，不减价，而且也没有客户来得及做比较和评价（万一不小心有 bug，也没人反馈和纠正）。现在市场上on sale 有评价的是 6000 和 7000，这 6000 眼看要 discontinue 了，尽管比 7000 便宜 100 美金，决定不予考虑。 所以 Maytag 这条线上就是 Maytag front loading 7000 型号了。有意思的是，Home Depot 如今对它削价最厉害，1400 降价到了 989，所降的价可以买一个 五年的保险还富余。尽管价钱不是这次寻购洗衣机的主要指标，但是领导的采购策略一直就是，能省的钱不省就跟丢了钱似的不悦。有意思的是，同样机型，灰色比白色贵出100美金。领导觉得灰色确实是好看一点，但是没有好看到值100美钞的程度。反正是放在洗衣房，也不登堂入室，就选白色得了。 至于 LG front loading 3470HVA，评价也都是五星，看上去也蛮体面，似乎还多了几项 Maytag 没有的功能和小器件。它只有 10%降价 ， 幅度没有 Maytag 大，降价后的价格比Maytag 7000 稍贵。可是朋友中没有人现身说法，所以只能作为后备项。决定去看一下，如果 Maytag 不能及时送货，那就选 LG，总之这场“选秀”应该结束了。 确定了这两个可选项后，就是去订货了。我们知道，无论选谁，都不会错。 至于烘干机嘛，我们没有特别的要求，也没做特别的对比调查，只要与之配套即可。厂家的定价也是与洗衣机类似，做的样式双胞胎一样。今天去订了货，Maytag 7000, 买了五年的附加保险，下周三就送上门来啦。 Happy laundrying for at least 5 years to come! 【补记】 最新报告：领导说新洗衣机帅呆了 作者: 立委 日期: 03/08/2013 15:24:17 今天试洗，领导说，神了，以前手搓很多遍洗不去的污迹居然洗掉了！ 不过，洗衣时间比以前的老爷机延长了1/4 至于噪音，洗衣机明显改善，烘干机的噪音还在。 【相关篇什】 《大数据时代的购物策略：洗衣机寻购记（1）》 《大数据时代的购物策略：洗衣机寻购记（2）》 洗衣机的“东西”观 【置顶：立委科学网博客NLP博文一览（定期更新版）】
ABSTRACT Brand Passion Index (BPI) is used to help us make an informed decision in our on-going purchase of a new washer. Using our own product, we generated two BPIs, one to compare the major washer brands in the US market and the other to compare front loading vs. top loading. With the collective consumer insights in mind, we have narrowed our choices to front loading Maytag or LG. This is a live case of big data win.. 最近决定要购买一套最新洗衣机烘干机，不求最贵，务求最好。领导清洗老洗衣机不胜其烦（也不老，才用了两年），说这次一定要看准品牌买，绝不上当。两年前的洗衣机是人送的杂牌，不是自选的，没有品牌选择的过程。结果，虽然衣服洗出来确实很干净，但问题也不少。除了噪音颇大外，还存在难以容忍的缺陷：门圈藏污纳垢，似有霉变，难于清洗，于是想到，淘汰他个，一了百了。 于是请教老友，有竭力推荐 Maytag 品牌者，尽数其洗衣有如神功，安静、省水、无损，洗衣干净透亮，比当年浣女棒槌槌出来的还牛。隔在以前，有这样可信老友的竭力推荐，我直接下单买了就是，可如今不同了，信息社会，还是多听听多比较，才能确保心安（to make an informed decision）。洗衣机不大不小，每日相伴，基本功能大同小异，但是买错了也不好退回去，只有像以前一样将就用，一用就是n年，烦不烦。 有道是，书上得来终觉浅，口碑虽好量太少，只有一二老友而已。 （老友的推荐可以加权，一句顶10句，或100句，但是还有千百万的品牌舆情在，至少也该综合一下情报不是？） 咋办？ 求助大数据（BIG data）。 大数据里面有的是“口碑”，散落在社会媒体各处。人的本性之一就是说话，古今中外概莫能外。家庭主妇为最，唠叨是其生存的方式和重要理由（之一）：甭管是喜爱还是抱怨，不说就会憋死。前信息时代，唠叨也就唠叨了，说出的话，与泼出的水一样，gone with wind，随风蒸发，毫无价值。如今不同了，有社会媒体和智能手机，甭管你多婆婆妈妈，围脖也好，Facebook也罢，都有档案在，均可以转化为宝贵的情报，关键是要有挖掘的功力。 人是不行的，但机器人如 NLP （Natural Language Processing）是可以的，不信咱们拿它来挖挖看，现场演示一下我学（行）了一辈子的 NLP 如何帮助领导尚在进行中的决策，来一个活生生的技术改变世界和你我的示范。 第一步，领导要先了解一下洗衣机主要品牌的社会总体评价及其比较。没问题，我们独家NLP技术支持的系统，就有这个功能，可以随时生成任何产业的【多品牌舆情图】。只要把几个美国市场的品牌送进去，图表就出来了。 上图依据海量挖掘的 社会媒体口碑（数据见下），对 美国家电市场洗衣品牌排座次，关注度、褒贬度以及热情度三维并列、二维展示，不仅一目了然，而且也颇性感养眼，不是？ 从上面的图示我（你）们看到了什么？ 有说看到了科学的力量，那你是科学主义者。说看到了技术的力量，那你就是又一个立委。领导看到的既不是科学也不是技术，而是恍然大悟：眼前一亮，原来如此；再接再厉，继续挖掘。 领导说，不怪老友推荐 Maytag，你看Maytag 位于舆情图最左边，说明喜欢它的客户都很粉它，大概与苹果迷喜爱爱疯类似，说明该品牌一定有迷人之处。但褒贬指数 Maytag 却不是最高，在它之上的还有 LG，虽然不如喜欢 Maytag 那么狂热，但LG综合品质显然独占鳌头。这有点儿意外。 领导继续说，更加意外的是，没想到 Whirlpool 的客户评价这么低，差不多落到了 GE 的档次。昨天去家电中心，售货员还说 Maytag 就是 Whirlpool，一回事，都是 Whirlpool 公司所产，没想到二者在客户心目中的地位完全不同。所以，作为决策的第一步，Whirlpool 已经出局，绝对不听售货员的推荐买它。（ 后来与老友印证了这两个品牌的关系，原来 Maytag 就好比丰田产的豪华档凌志，而 Whirlpool 则是大众档 Camry 或经济档 Corrolla，完全不在一个层次。） 第三个启发是，北美专业洗衣店使用最广泛的 Kenmore 品牌，评价也不高，只比三星略强，因此也差不多出局了。店员跟我们说的是，Kenmore 品牌洗衣机其实是 LG 产的（就如 Maytag 是 Whirlpool 所产一样），但是舆情却把二者明显分开了。 初步决定在 Maytag 和 LG 中再做挑选。需要进一步的证据，功能细节及其评价。 得，进一步挖掘，自家的工具不要钱，eating my own dog food，不用白不用。当然，这要等下回分解了。 【相关篇什】 《大数据时代的购物策略：洗衣机寻购记（2）》 《大数据时代的购物策略：洗衣机寻购记（3）》 洗衣机的“东西”观 【置顶：立委科学网博客NLP博文一览（定期更新版）】
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