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社交网络大数据掘金潮
时间:2013-02-17 20:45:42  来源:2013年2月互动营销专刊  作者:媒介杂志-刘庆振

 

网络社交过程中,每天都会产生大量的数据,但是它们并不像是我们想象中的那样冷冰冰的、枯燥的数据,而是更加活生生的、有趣的数据。这些数据不同于以往单纯的数字,它们声色结合、图文并茂。

比如,Facebook用户每天共享的东西超过40亿,Twitter每天处理的推特数量超过3.4亿;而每分钟Tumblr博客作者会发布2.7万个新帖子,Instagram用户会共享3600张新照片。

 QQ截图20130217203217.jpg

但是,就像我们所直观意识到的那样,这些海量的社交数据没有具体的可量化的衡量标准,它们到底意味着什么?代表什么类型的关系?具有多大的价值?这些都需要社交网站的整个生态系统的参与者们共同去深入挖掘和探讨。

 

社交网络数据用途的多样化

我们的杂志已经论述过大数据是如何影响营销的,但对于社交网站自身来说,这些数据仍然是价值尚未发掘完全的资源。因为这些数据背后隐藏着的一个个相互连接的人,不仅仅是对广告或者营销机构感兴趣的对象,社交网络本身就需要深入了解它的用户,只有这样针对用户需求改进自身,才能在前期积聚了大量人气之后,继续将用户黏着在自己的平台上。而与此同时,社交网络的用户、各种应用的开发商、各个领域的研究者、乃至商业界和娱乐圏,都可以发现他们对于社交数据的不同需求,起到很好的帮助作用。

社会研究过程中,可以通过这些数据,更加深入地了解社会各领域的运行状况。各种不同的社交网络产生的大量的用户数据(UGC)具有空前的规模性和群体性。社会学、传播学、行为学、心理学、人类学、舆论学等众多领域的专家学者,以及研发、生产、营销、广告等众多领域的从业者,都倾注了巨大的心血在这些社交数据上,他们通过对海量无序数据的发掘,从而分析发现社会的运行规律。

企业招聘过程中,可以通过这些数据更加深入地了解他们的招聘对象。因为社交网络上的许多社交数据反映出了应聘者的兴趣爱好、技能专长、价值取向、以及文笔风格、创意风格等。这些数据可以直接从应聘者的主页上收集到,也可以通过应聘者在人人网、新浪微博或者QQ空间中探讨的内容、转发的内容中间接获得。这样,通过大量的社交数据分析,HR就能够清楚应聘者适合哪个岗位,谁对产品开发感兴趣,谁对市场营销有见地?招聘软件开发商Jobvite的一组数据显示,在使用Facebook的企业中,有三分之二希望使用该网站的好友査询功能完成招聘工作。在使用Twitter的企业中,则有54%希望能用该服务了解应聘者潜在的观点和兴趣。

数据预测过程中,可以通过这些数据更加精确地把握事态的走向。美国科学家通过监控Twitter中公众的情绪数据发现,公众的情绪数据与很多社会现象及事件具有很强的相关性。典型的例子是,公众在社交网络的情绪突然改变,都会反映出对股市的不确定性,因此可以利用这种信号来预测总统大选或者股市的走向。奥巴马的成功连任就在很大程度上得益于社交数据分析。

 QQ截图20130217203228.jpg

另外一个例子是,英国的科学家根据Twitter的数据来跟踪预测流感的爆发。他们主要基于用户发布信息中的关键词,例如“我头痛(I am having a headache)”等,并结合用户的发布地点,按区域与英国卫生部的官方数据进行了比较,最终建立起一个预测模型。

此外,国内的新影数讯(iFilm+)正在利用社交网络和数据挖掘预测票房,据称准确率可达85%,并且可以根据历史参数和社交网络上的数据分析来给出电影挑选演员的数据化建议。

 

基于社交数据的分析工具大受追捧

随着社交数据的用途多元化,各个领域对社交数据的需求呈现出巨大的增长趋势。但是,对于大部分人来说,他们并没有能力对这些海量社交数据进行深入地挖掘和分析。今年上半年Teradata的一项调査数据显示,49%的受访者表示尚未充分发挥社交数据技术的潜力;只有12%的受访者承认社交数据在他们的日常职责中有所帮助;高达75%的受访者未评估社交业务项目的投资回报率;42%的受访者不熟悉大数据技术;一些重点受访者希望在大数据解决方案中加入客户反馈及偏好、用户行为和内容趋势分析以及投资回报率分析。在市场需求高涨的背景下,第三方社交数据分析机构和分析工具迅速兴起。

近期,社交分析工具Socialbakers获得600万美元融资,DataSift1525万美元融资,Likely160万美元融资,Mixpanel1025万美元融资,云数据关联服务SumAll600万美元融资,社交评论系统Yotpo获得150万美元融资……

从资本市场的动向来看,社交数据的分析机构应该说是被普遍看好的。这些社交数据分析工具各有侧重,但它们都力图为使用者提供更加便捷和直观的数据分析结果。

以国外的Topsy为例,它是一个以他人的关注和支持作为社交网络影响力衡量指标的网站。它的主要算法就是根据用户在公共社交网络上的话题、情感、地理位置和对话等因素进行一个体系评估。通过计算和索引Twitter等社交网页的实时数据,配合独创的技术,Topsy变成了一个强大的社交分析平台。另外,Topsy还是一个用于索引和捜索社交媒体的平台。随着网络变得越来越私人化,而很多信息都是通过社交网络的对话而产生的,而不是网页发布。现有的捜索引擎并不一定能捜到这些消息,但是Topsy却可以,而旦它还能跟踪用户的情感。

相应地,国内也有这样的社交数据分析工具。37Degree是一款基于社交网络、兴趣图谱和语义分析的社会化营销引擎。该产品可以通过云计算来大规模地分析社交网络数据,主要亮点在于可以提供高级知识API系统,这点可以广泛应用于定向投放包含有效信息的广告。V脉搏是一款附带数据挖掘功能的微博管理工具。该产品主要针对微博的传播进行管理,分为声誉管理、内容推荐和微博追踪三个板块。通过V脉搏,他们可以大致知道目前有什么热门话题与自己相关,有些什么微博内容适合自己来发布以及自己发布的微博内容有何反响。

随着社交数据分析工具的广泛兴起,越来越多的企业开始将这些数据运用到市场实践中。财富500强企业中有1/5是其社交数据客户,其中麦当劳、雀巢、淘宝商城、中移动等都是在运用社交数据方面非常成功的企业。此外,第三方社交数据分析机构和工具,还帮助了近50万营销人员监视着1000万社交媒体中公共主页的数据。随着社交数据受到越来越多的认可,数据收集再加工服务、数据可视化产品、社交媒体数据分析工具与方案、基于数据挖掘的商业智能与情报咨询服务等将会在未来发挥出更大的价值。

 

社交数据分析让社交网站更懂用户

这些社交数据分析工具是基于社交网站的海量数据而衍生出来的服务型产品,但是同时它们反过来也为社交网站提供了巨大的参考价值。社交网站可以根据对社交数据的分析结果,进一步开发出适合用户需求的应用和功能,从而将用户黏着在自己的平台上。从这个意义上来说,社交网站通过对用户数据的挖掘与分析,完全有可能比用户自身更了解用户。

比如,通过Facebook或者人人网、或者新浪微博的账号,并从用户iPhone里面的通讯录、邮箱和日历、记事本等地方抓取数据,社交网络可以与用户的相关需求建立一种连接关系,它甚至可以主动向用户推送通知。比如我的好友张某下周一将要过生日了,比如我日历中安排了明天将要和一位朋友共进晚餐,比如快到中午的时候我的微信或者百度地图会提醒我附近有什么好吃的小餐馆。这些功能切切实实地将用户的线上社交与线下社交紧密地结合在了一起,更加方便了用户的社交行为。

事实上,数据分析帮助社交网站建立了一个良好的激励制度,用户发现自己越是在社交网站上分享自己的信息,社交网站就越能帮助用户方便自己的生活,那么用户就更加乐意运用社交网站,并旦更多地发布、分享自己的社交信息或数据。于是,用户开始自愿贡献自己的数据,因为这样不仅能够帮助他人决策,反过来,这也帮助了社交网站乃至营销机构更加了解自己的需求。最近经过改造推出的QQ圏子就是一个很好的例子。QQ圏子运用了社交六度空间理论,通过对QQ用户的海量标签数据进行分析,将属于同一个圏子的好友呈现在用户面前。这些人当中,很多是失去联系的老朋友、中学乃至小学同学,而当用户选择将这些人加为好友的时候,根本无需修改备注名称,因为QQ圏子已经通过数据分析帮用户确定了这个好友的真实姓名。在大数据分析的基础上,类似这样方便用户生活的社交功能层出不穷。

社交数据体量巨大,类型繁多,价值密度低,及时性要求高,这些都给数据挖掘带来了巨大的挑战。然而,随着人工智能带来的对数据分析水平的不断提高,社交网络将会成为我们生活中越来越重要的组成部分,甚至可能扮演我们“私人秘书”的角色。

当然,深度的数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。社交网站从一诞生起就与这个问题相伴相生,随着大数据时代的到来,隐私问题显得越发重要。在未来掘金社交数据的道路上,一方面要为用户提供更加精准便捷的良好服务,另一方面也要注重对用户隐私的保护。只有符合用户需求和用户安全的商业利益,才能成为可持续的商业利益。

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