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Facebook的大数据战略
时间:2012-11-05 15:15:47  来源:2012年9月主刊  作者:媒介杂志-龙思薇

 

截止到201112月,全球社交媒体用户数为12亿,其中,Facebook的用户数为8.37亿。在大数据这一行,Facebook算得上是SNS领域的“显赫主角”。它所基于的自媒体模式,在低成本整合海量数据方面,为大数据行内人士所称道。但Facebook大数据战略并不仅仅于此,数据收集、数据分析和数据应用共同构成了Facebook大数据战略。

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数据采集:从实时数据到历史数据

2006年,一个叫Jeff Hammerbacher的数学天才刚从哈佛毕业一年后加入了蹒跚学步的Facebook,马克•扎克伯格任命他为Research Scientist(研究科学家),职责是研究人们通常如何使用社交网络,更具体地说,找出Facebook为什么在一些学校成功而另一些则行不通的原因,Facebook借此收集数据并奠定了自己的数据基础。

6年来,Facebook越来越重视个人数据的收集。

目前,Facebook在全球有9亿用户,其中日常活跃用户达5.26亿。该网站每天新增25亿条分享内容,新增评论32亿条,新增“赞”的数量27亿,新增照片3亿张。每一天、每一个小时,越来越多的用户加入到Facebook,预计今年年底用户数将达10亿,这意味着世界上每6个人就有1位至少使用过Facebook一次。

他们在Facebook下载音乐,阅读新闻,玩虚拟游戏,查看星座运势或上传家人照片。在Facebook上,一切皆有可能。用户不仅向公司透露了自己的姓名(Facebook禁止匿名)和家庭住址,还交代了自己的好友、家人,自己的偏好——从流行音乐直到政治观点。这些数据实时更新,海量聚集,而且不开放API,不能被搜索引擎抓取,构成了Facebook最核心的数据资产。

但,Facebook的数据收集如果仅限于用户实时数据的层面,绝对配不上“显赫主角”这一称谓。

201112月,Facebook发布了大数据产品——“时间线”Timeline,它是一个用户可以自我编辑的个人时间轴,在这条时间线的页面记录个人生活故事的应用。Timeline通过帮用户创建个人的时间线和电子传记这一形象化的工具,进行用户数据捕获、存储,将Facebook的数据收集工作带入历史领域。而一旦拥有了这些历史数据,acebook就如同一个和你从小到大一起长大的人,对你的档案了如指掌。用户留下的数据越多,Facebook就越了解用户,投放的广告就会更加精准。而这种了解也是一种有效的黏附,使用户无法轻易摆脱这个承载了自己太多历史和关系的媒介。

现实的数据加上历史的数据,“自此,你的生活,全部都在网上了。”马克•扎克伯格这样说。

 

数据分析:先结构化再挖掘

把大量数据采集下来,它就有价值吗?人们看好Facebook因为它不光是把用户集合起来就了事。正如有学者判断:“Facebook之前数年的努力让接近10亿数字移民建立了联系和纽带,这个世界的边界仍要扩张,而下一步更重要的则是考虑如何让关系产生的海量数据更有价值。”

现在,Facebook每天会采集到500+TB的数据,如果没有数据分析,Facebook在全球大数据的产业链中,充其量就是一个矿工、挖煤的。只有有了关键的一步——数据分析之后,它才真正实现了向“矿石加工”的角色转型,将采集到的数据,加以分类、提炼,发挥数据真正的价值。

要处理这些数据信息,Facebook要过的第一关是归类。将用户发表的评论、上传的图片、音乐、视频这些碎片化、非结构化的数据进行瀑布式的分析,使其集结、归类成结构化的数据信息。形成身份类数据(用户注册的基本信息)、需求类数据(有“赞”按钮的显性信息、状态信息、心情信息)、关系类数据(通过用户关注的人和粉丝,判断与他与其他社交网络用户之间的关系)等多个数据模块。因此,当用户在Facebook上进行的分享、听音乐、点击无处不在的“赞”按钮,将状态改为“已订婚”的时候,Facebook要做的第一件事情就是将个人的杂乱数据,进行分类,结构化处理。

数据分析的第二关会更难,就是要将这些结构化的数据进行解读,深入到数据背后的潜在意义。每当用户登录FacebookCookie会一直驻留在用户的浏览器中,从此它的浏览行为、浏览页面的关键字会被记录,通过对关键字和上传信息的持续分析,Facebook很容易得出用户的长期爱好和近期需求。再加上对你的朋友圈的分析,可以获得你的教育、工作、收入、地理位置等等诸多方面,这种挖掘和解读往往比个人主动填写的信息还要全面、真实。

开心网副总裁郭巍对Facebook数据挖掘能力的羡慕之情溢于言表:“根据海量用户的使用习惯做数据挖掘,然后对用户进行‘画像’,是社交网络最强大的功能之一。相比其他社交网络,Facebook的‘用户画像’能力非常强,这会使它能更精准地把握用户需求和广告主的需求。如果以素描来做比方,国内的SNS网站可能画的是个大致的模样,但Facebook可能就会非常详细,睫毛多长,眼睛是灰色的还是蓝色的,发型是什么样子,然后穿着衬衫、领带、西装等,还有胡须。”

正是基于这样细致的数据挖掘,Facebook给广告主带来了超乎想象的精准投放:在主页上刚刚宣布自己“订婚”了的波士顿女士收到了婚纱摄影的推送广告,而同是待嫁的印度孟买的准新娘则会收到结婚莎丽的广告。当两个好友在Facebook上正聊着未来某个时候计划去欧洲旅游时,Facebook就会在他们的右侧广告区滚动出现一则旅游公司的广告,上面会介绍去欧洲旅游的机票价格和出团时间。

 

数据应用:广告、产品、用户三个层面

数据应用在Facebook的大数据战略中还没有完全定型,主要集中在广告营销、产品服务和用户管理三个层面。

基于数据挖掘的自助式广告下单系统

在介绍Facebook的自助式广告下单系统之前,我们首先要理解Facebook的广告模式。

我们知道谷歌Adword搜索引擎的关键词的广告模式是这样的:用户在搜索关键词,如果这个关键词和广告商竞价购买的那个词相吻合,它的广告就会出现。而Facebook的模式不同,它并不是用关键词来找目标消费者,而是利用用户的基本属性、粉丝、兴趣来找出潜在的用户群。而这种广告模式之所以可行,必然要求后台有强大的数据系统作为支撑。

因此,基于这样的广告模式,Facebook的广告下单系统也基本上以自助式为主。投放广告的广告主都由自定义受众开始,Facebook会一步一步带领客户设定一系列的参数,主要有三种方式:第一根据人口统计特征进行筛选,即受众的基本属性,一共有11个维度,包括所在地、年龄、性别、性情对象、感情状态、语言、教育程度和学校、工作场所等。第二根据粉丝页进行筛选,即具体到哪类关系的人。第三根据兴趣进行筛选,每个用户在开设Facebook时都可以设定自己的兴趣,包括宗教、喜欢的事情(旅游、电影、阅读等)、喜欢的品牌等。

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接下来广告主需要提交广告活动的总预算和每天的预算额。系统会根据广告主设定的受众条件,运算出目标受众群的人数,然后根据广告主选择的广告方式(CPM/CPC)给出建议费用的范围。

LadyGaGa为例来做简单的说明:在美国加州喜欢LadyGaGa的女性约有15万人,而加入英国以后,喜欢LadyGaGa的女性人数大幅增加到近2百多万人。如此一来,如果广告商想针对喜欢LadyGaGa这类表演或歌手的受众打广告时,对于受众群的人数就有了大概的了解。假设产品是能量饮品(类似红牛一类的饮品)的话,还可以进一步针对喜欢运动(#sport)和冒险(#adventure)的Facebook用户,甚至将红牛等能量饮品的粉丝页设定为受众条件。

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由于和后台的数据实时相连,广告主可以在广告下单系统上了解每天新增/减少的粉丝数目、从哪里来、粉丝的基本信息以外,还可以看到每次广告投放所能接触到的人数、点击率和转化率,以便随时更改策略。在数据库的支撑下,这种全自助的系统具有的优势也十分明显:一来给更多缺乏广告代理公司的中小企业客户提供了自己制定广告预算和受众群体的工具;二来通过细致的指标选择,给广告客户带来专业、精准的投放体验;第三提升了广告经营效率,节省了广告经营开支;第四也避免了人为的服务错失将一些客户挡在门外。

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利用数据优化产品设计

Facebook的数据挖掘和应用不仅对广告商具有很强的诱惑力,还能帮助产品设计团队优化网站的内容,掌握用户的使用模式,优化界面交互和操作。

一个小例子:

JulieFacebook产品设计团队的一员,通过数据分析,掌握了Facebook是如何利用网站提供的各种功能的。

以图片上传这个功能为例:Julie得到了以下几组数据:87%的用户在第一屏中的相册专辑名字提示框中选择类型,57%的用户打开文件选择功能来选择他们想上传的图片,52%的用户点击上传按纽,48%的用户会等待上传进度完成。

数据很显然地说明了问题:那就是少于50%的用户能够成功上传图片。因此为了提高用户成功上传图片的比率,FacebookJava/flash facebook文件选择功能改成浏览器原生文件选择功能,结果上传量提高11%。这个问题运行了一段时间之后,团队又通过数据分析发现上传图片的用户中有85%仅仅上传一张图片。团队同时观察到用户不知道使用shift来选择多个图片进行上传,所以加了一个提示,在上传开始前出现上传多张图片的提示,结果数据从85%降低到40%

利用数据降低用户流失率

起初,Facebook的注销页面很单调,只有一行“很遗憾你选择离开,请告诉我们facebook的不足之处”(Were sorry youre leaving. Tell us why Facebook was not useful)。有一位设计师为了在用户即将注销Facebook的最后一刻,将其挽回,根据对用户数据的分析,找到他们内心想法的规律,从而发起了注销页的改造(如图),通过后台对用户关系的挖掘,自动匹配在注销页面上方推送给该用户他的朋友照片和信息。

修改之后的注销页面将显示:“您确定要注销吗?注销之后,您曾经分享在Facebook上的所有信息都将移除。那样Corey会想你的,Therese一家会想你的,Aaron会想你的……”等字样,并且在朋友的照片下方设置了一个超链接,用户可以直接向朋友们发送私信。

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这样的设计让注销的用户感觉到自己一旦注销就像离开了一个集体,离开一群朋友。而最终数据显示,用情感化的方式打动人的方式是成功的。它成功地降低了7%的账户注销率,从而在关键时期止住了Facebook的失血,使Facebook度过了最初的危险期。

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