【推荐】社交网络大数据将直接影响企业的变现能力

随着社交网络日益发展,人们乐于在社交网络上分享自己的生活,拓展自己的人脉。这一系列活动背后,是基于社交网络的巨大数据。然而,人们对社交网络数据的挖掘和分析都还处于相对初级的阶段,大规模、高维度数据的挖掘方法还在不断地演化。

随着信息技术的迅猛发展,参与到社交网络的人越来越多,人们乐于在网络中去分享自己的相关信息,拓展自己的人脉。企业甚至能通过社交平台去直接影响客户,一切都似乎因为社交网络的出现而变的美好。

波浪式的社交网络传播

每一条发布的信息,如同石块入水所散开的涟漪,如果不继续投入石块,则涟漪会逐渐淡化直至消失,这便是社交网络的自洁功能,由于有以上三个特性的存在,仅仅依靠“自洁“是远远不够的。如果在涟漪扩散过程中的某个点再继续投入一块石头,则原有涟漪会扩大或者缩小,只要找准了点位,这些涟漪就可能形成波浪。如何去找到这些信息,找准这些点位,扩大品牌正面声量、减少并消除负面声量成为企业在社会化营销中制胜的关键,这个时候社交网络分析就能给企业带来帮助。

社交网络中充斥着各种可能成为“波浪“的信息,有针对一款产品的,有针对某部电影的,还有针对某位明星的——这些信息都可以从网上免费获取。这些评论信息对于企业的价值可以说是巨大的。一个企业如果掌握了这些数据,再加以分析,无论是对现有产品的改进还是对未来产品的走向都是十分有帮助的。目前对于企业来说,社交网络分析主要关注点在于找到消费者,并能分析消费者,了解消费者。与消费者达到最简洁快速的沟通。这就需要通过数据分析找到消费者所在的圈子,进而找到圈子中的意见领袖,通过意见领袖让企业想传达的信息进一步扩大,辐射整个圈子。从而吸纳更多的忠实消费者。

社交网络分析与圈子划分

社交网络的分析存在着许多有意思的研究课题。例如,在社交网络中社区圈子的识别、 社交网络中人物影响力的计算、信息在社交网络上的传播模型、虚假信息和机器人账号的识别、基于社交网络信息对股市、大选以及传染病的预测等。社交网络的分析和研究是一个交叉领域的学科,在研究过程中,通常会利用社会学、心理学甚至是医学上的基本结论和原理作为

指导,通过人工智能领域中使用的机器学习、图论等算法对社交网络中的群体行为和未来的趋势进行模拟和预测。

社交圈子的划分并不仅局限于用户主动建立起来的关系上,还可以通过其隐性圈子的划分,如兴趣属性。当两个人在社交网络中互动很频繁时,他们在线下是否也是真实的好友?从算法的角度来说,这是个很难解决的问题,但如果我们换一个角度来思考这个问题,想想我们的线下联系方式,如果A跟B互相拥有对方的手机号,那他们是线下真实好友的可能性就非常大了。包括飞信、米聊、微信等产品,如果真的能够做成基于手机通讯录的社交网络,我们就可以通过异构的社交网络对社交圈子进行综合性的判断,其价值不可估量。

企业基于社交网络数据的收获

1.潜在商机的发现

通过数据挖掘与分析,可以发现某个用户的活动商圈是否在企业的商圈覆盖范围内;可以知道某个用户的消费能力;可以知道某个用户的喜好及最近的购买习惯;可以知道某个用户会购买自己产品的概率;可以知道竞争对手的策略。

2.危机预警

通过数据挖掘与分析,可以对一些网络中突然发布的一条可能对企业产生危机的信息即时的监控起来。并追踪其传播路径,找到其中的关键节点。利用”乱石”打散其传播轨迹。从而让危机尽快消失。一个企业面对社交媒体中网民创造的成千上万,甚至几百万的讨论内容,想要通过人工去判断哪些口碑对品牌有利,哪些将会成为品牌危机是个不可能完成的任务。而舆情监测则可以围绕某一监测领域或事件,经过科学部署的不间断的数据收集与分析的过程,前期需要对收集范围和关键词群进行设置,中期对采集的数据进行过滤、分组、聚类等预处理,后期对数据进行分析,并以分析报告的形式让品牌了解到自身的口碑状况。

3.效果预测

通过数据挖掘与分析,可以通过对企业已掌控的圈子,消费群体的黏着度,事件的时序,传播的投入上去事先预测相关的效果。从而让企业能花最少的钱得到最大的产出。

然而,人们对社交网络数据的挖掘和分析都还处于相对初级的阶段,大规模、高维度数据的挖掘方法还在不断地演化。目前来看,文本语言的情感分析等很多基础性问题仍然还不能得到有效解决,对深入研究社交网络造成了一些限制。但随着人工智能研究水平的不断提高,尤其是认知神经科学与人工智能技术相结合的研究,让我们看到了人工智能的新希望。当我们真正有能力解决这些问题以后,社交网络将会成为帮助我们预测未来趋势的有利工具。相信到那时企业将可以借助于社交网络的数据挖掘与分析制定出更精准、广泛、有效的社会化营销体系,更好的服务于品牌认知的建立及市场销售的提升。

原文发布于微信公众号 - 大数据挖掘DT数据分析(datadw)

原文发表时间:2014-07-21

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏ThoughtWorks

如何让“数字化创新”成为你的素养

在这个创造性颠覆的数字化时代,前沿技术、消费行为和跨界竞争带来了商业社会的急剧变化,每个组织和企业都面临着转型的挑战和契机。将「数字化创新」变为组织与个人的核心...

2906
来自专栏华章科技

只需六步,助您最大化大数据的商业价值

上个月公布的一项调查结果显示,由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言,调查中的绝大多数受访...

732
来自专栏PPV课数据科学社区

美国数据科学家:重视非结构化数据分析 走出两大“经典”误区

非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内...

3425
来自专栏数据猿

Acorns首席数据科学家种骥科:AI在“移动优先”的互联网金融商业模式中的应用

数据猿报道,2017年10月25日,由 数据猿 联合《清华金融评论》共同主办的“2017金融科技价值峰会——数据驱动金融商业裂变”在北京隆重召开。本文为数据猿...

3527
来自专栏PPV课数据科学社区

【学习】数据分析与数据挖掘类的职位必备技能

大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发...

3406
来自专栏ATYUN订阅号

随着人工智能的崛起,这6个职位的需求将会上升

尽管人们对人工智能自动化将导致世界各地的大规模裁员感到担忧,但技术将带来大量新的就业岗位和服务。类似于社交媒体、数字出版和电子商务所带来的冲击,人工智能革命已经...

2576
来自专栏数据科学与人工智能

六个步骤:助你最大化大数据的商业价值

上个月公布的一项调查结果显示,由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言,调查中的绝大多数受访...

1996
来自专栏程序员八阿哥

数百种编程语言,而我为什么建议你要学Python?

重磅:1月16日上午,教育部正式将人工智能、物联网、大数据处理正式划入高中新课标,这就意味着现在的学生16岁就要开始学习编程了!

482
来自专栏数据猿

大数据让人疯狂,这家媒体为什么要用32万条数据做新闻?

<数据猿导读> 大数据已经渗透在各行各业,对于媒体来说,新闻不再只是采访、报道,最近就有一篇关于“铁路运行图大调整”的数据新闻火了,在自媒体平台上获得轰动。为什...

2616
来自专栏CDA数据分析师

【系列文】数据分析在电信行业的应用!

数据分析在电信行业的应用 1 大数据运营已为大势所趋 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示,全球12...

1855

扫码关注云+社区