隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,參與到社交網(wǎng)絡(luò)的人越來越多,人們樂于在網(wǎng)絡(luò)中去分享自己的相關(guān)信息,拓展自己的人脈。企業(yè)甚至能通過社交平臺去直接影響客戶,一切都似乎因?yàn)樯缃痪W(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)而變的美好。
波浪式的社交網(wǎng)絡(luò)傳播
每一條發(fā)布的信息,如同石塊入水所散開的漣漪,如果不繼續(xù)投入石塊,則漣漪會逐漸淡化直至消失,這便是社交網(wǎng)絡(luò)的自潔功能,由于有以上三個(gè)特性的存在,僅僅依靠“自潔“是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。如果在漣漪擴(kuò)散過程中的某個(gè)點(diǎn)再繼續(xù)投入一塊石頭,則原有漣漪會擴(kuò)大或者縮小,只要找準(zhǔn)了點(diǎn)位,這些漣漪就可能形成波浪。如何去找到這些信息,找準(zhǔn)這些點(diǎn)位,擴(kuò)大品牌正面聲量、減少并消除負(fù)面聲量成為企業(yè)在社會化營銷中制勝的關(guān)鍵,這個(gè)時(shí)候社交網(wǎng)絡(luò)分析就能給企業(yè)帶來幫助。
社交網(wǎng)絡(luò)中充斥著各種可能成為“波浪“的信息,有針對一款產(chǎn)品的,有針對某部電影的,還有針對某位明星的——這些信息都可以從網(wǎng)上免費(fèi)獲取。這些評論信息對于企業(yè)的價(jià)值可以說是巨大的。一個(gè)企業(yè)如果掌握了這些數(shù)據(jù),再加以分析,無論是對現(xiàn)有產(chǎn)品的改進(jìn)還是對未來產(chǎn)品的走向都是十分有幫助的。目前對于企業(yè)來說,社交網(wǎng)絡(luò)分析主要關(guān)注點(diǎn)在于找到消費(fèi)者,并能分析消費(fèi)者,了解消費(fèi)者。與消費(fèi)者達(dá)到最簡潔快速的溝通。這就需要通過數(shù)據(jù)分析找到消費(fèi)者所在的圈子,進(jìn)而找到圈子中的意見領(lǐng)袖,通過意見領(lǐng)袖讓企業(yè)想傳達(dá)的信息進(jìn)一步擴(kuò)大,輻射整個(gè)圈子。從而吸納更多的忠實(shí)消費(fèi)者。
社交網(wǎng)絡(luò)分析與圈子劃分
社交網(wǎng)絡(luò)的分析存在著許多有意思的研究課題。例如,在社交網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)圈子的識別、 社交網(wǎng)絡(luò)中人物影響力的計(jì)算、信息在社交網(wǎng)絡(luò)上的傳播模型、虛假信息和機(jī)器人賬號的識別、基于社交網(wǎng)絡(luò)信息對股市、大選以及傳染病的預(yù)測等。社交網(wǎng)絡(luò)的分析和研究是一個(gè)交叉領(lǐng)域的學(xué)科,在研究過程中,通常會利用社會學(xué)、心理學(xué)甚至是醫(yī)學(xué)上的基本結(jié)論和原理作為
指導(dǎo),通過人工智能領(lǐng)域中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)、圖論等算法對社交網(wǎng)絡(luò)中的群體行為和未來的趨勢進(jìn)行模擬和預(yù)測。
社交圈子的劃分并不僅局限于用戶主動建立起來的關(guān)系上,還可以通過其隱性圈子的劃分,如興趣屬性。當(dāng)兩個(gè)人在社交網(wǎng)絡(luò)中互動很頻繁時(shí),他們在線下是否也是真實(shí)的好友?從算法的角度來說,這是個(gè)很難解決的問題,但如果我們換一個(gè)角度來思考這個(gè)問題,想想我們的線下聯(lián)系方式,如果A跟B互相擁有對方的手機(jī)號,那他們是線下真實(shí)好友的可能性就非常大了。包括飛信、米聊、微信等產(chǎn)品,如果真的能夠做成基于手機(jī)通訊錄的社交網(wǎng)絡(luò),我們就可以通過異構(gòu)的社交網(wǎng)絡(luò)對社交圈子進(jìn)行綜合性的判斷,其價(jià)值不可估量。
企業(yè)基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的收獲
1.潛在商機(jī)的發(fā)現(xiàn)
通過數(shù)據(jù)挖掘與分析,可以發(fā)現(xiàn)某個(gè)用戶的活動商圈是否在企業(yè)的商圈覆蓋范圍內(nèi);可以知道某個(gè)用戶的消費(fèi)能力;可以知道某個(gè)用戶的喜好及最近的購買習(xí)慣;可以知道某個(gè)用戶會購買自己產(chǎn)品的概率;可以知道競爭對手的策略。
2.危機(jī)預(yù)警
通過數(shù)據(jù)挖掘與分析,可以對一些網(wǎng)絡(luò)中突然發(fā)布的一條可能對企業(yè)產(chǎn)生危機(jī)的信息即時(shí)的監(jiān)控起來。并追蹤其傳播路徑,找到其中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。利用"亂石"打散其傳播軌跡。從而讓危機(jī)盡快消失。一個(gè)企業(yè)面對社交媒體中網(wǎng)民創(chuàng)造的成千上萬,甚至幾百萬的討論內(nèi)容,想要通過人工去判斷哪些口碑對品牌有利,哪些將會成為品牌危機(jī)是個(gè)不可能完成的任務(wù)。而輿情監(jiān)測則可以圍繞某一監(jiān)測領(lǐng)域或事件,經(jīng)過科學(xué)部署的不間斷的數(shù)據(jù)收集與分析的過程,前期需要對收集范圍和關(guān)鍵詞群進(jìn)行設(shè)置,中期對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、分組、聚類等預(yù)處理,后期對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并以分析報(bào)告的形式讓品牌了解到自身的口碑狀況。
3.效果預(yù)測
通過數(shù)據(jù)挖掘與分析,可以通過對企業(yè)已掌控的圈子,消費(fèi)群體的黏著度,事件的時(shí)序,傳播的投入上去事先預(yù)測相關(guān)的效果。從而讓企業(yè)能花最少的錢得到最大的產(chǎn)出。
然而,人們對社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的挖掘和分析都還處于相對初級的階段,大規(guī)模、高維度數(shù)據(jù)的挖掘方法還在不斷地演化。目前來看,文本語言的情感分析等很多基礎(chǔ)性問題仍然還不能得到有效解決,對深入研究社交網(wǎng)絡(luò)造成了一些限制。但隨著人工智能研究水平的不斷提高,尤其是認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與人工智能技術(shù)相結(jié)合的研究,讓我們看到了人工智能的新希望。當(dāng)我們真正有能力解決這些問題以后,社交網(wǎng)絡(luò)將會成為幫助我們預(yù)測未來趨勢的有利工具。相信到那時(shí)企業(yè)將可以借助于社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘與分析制定出更精準(zhǔn)、廣泛、有效的社會化營銷體系,更好的服務(wù)于品牌認(rèn)知的建立及市場銷售的提升。
來源:199IT
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