2019年新冠疫情爆发,我国居民的生活习惯和消费行为产生了翻天覆地的变化,尤其是虚拟商品消费行业受到了前所未有的推动。伴随着互联网经济的快速发展以及当前世界的状况和趋势,虚拟商品消费主义在是一个不可忽视的一个主题。Facebook更名为meta元宇宙更是确定了虚拟商品消费行业在信息时代的地位。抓住虚拟商品交易的发展机遇,不断地增强相关企业的核心竞争力,是我国虚拟商品消费行业在是否能够拉动经济增长的重要基础。对于虚拟商品消费行业,抓住虚拟商品消费者的需求能够有效的保证企业产品的有效创新,因此如何对消费者的需求进行获取、划分,根据用户需求进行数据分析是企业差异化营销的重要战略支持,也是本文的重点关注内容。本文通过对主题识别、情感分析、客户细分等相关研究内容进行了分类、总结与分析,基于SAO理论、粗/细粒度情感分析,运用大数据分析方法对客户进行了有效的细分,并对现有的情感分析粒度进行细化与改进,构建了相应的数据分析模型与指标维度体系。本文以第三方虚拟商品交易平台“网易BUFF”在各类下载平台上的在线评论为研究对象,选取2019年2月1日至2021年2月1日的数据进行分析。本文主要使用了主题识别、语义挖掘、情感分析、两步聚类法等数据分析方法进行了用户偏好划分以及用户细分研究,相关性验证分析为研究的流程以及分析结果提供保障。本文通过运用主题识别算法划分了用户偏好的产品特征因素,细粒度的情感分析对消费者的情感倾向方面进行了深度的挖掘,两步聚类法以及相关性验证对用户进行了整理与细分。研究结果表明,发现虚拟商品交易平台行业的消费者主要的需求来自于平台交易、运营、收费、竞争平台以及游戏平台相关的五个维度,并且五个维度的情感倾向对虚拟商品消费者评分具有正向的影响,同时消费者在竞争平台对比的方面上不会考虑平台收费问题,反而追求平台交易、运营等核心功能。本研究对虚拟商品消费群体的属性与需求分析,具有一定的参考价值和借鉴意义。基于本文研究结论,对我国的虚拟商品消费行业以及其他的相关互联网企业提出以下建议:加强对产品在线评论的挖掘,评论中能够有效识别用户所渴望的热点功能与技术要素;对用户群体进行细分,实现精准营销是当代互联网企业找准用户定位,开拓新兴市场的重要因素;采用用户反馈激励措施,保障在线评论的数量与质量;运用大数据分析方法与技术,以促进成本的降低和效益的提高。最终共同推动我国虚拟商品消费行业的发展及提高相关企业的核心竞争力。