如何使用社会化聆听对媒体大数据进行分析?
2020-11-30 13:38:12 阅读(144) 评论(0)
楔子“大数据”一直是近年来全球流行的概念。搜索关键词“bigdata“/”大数据“从谷歌Trends近五年的热趋势图和热搜索区域分布可以看出,在过去的五年里,中国在大数据方面的热度一直在上升,“居高不下”。然而,即便如此,大数据(分析)仍然停留在大多数人的概念层面,或者给人一个非常“高的”、不接地气的印象,因为这个词看起来像是“技术”、“编程”紧密相连。事实并非如此。经过近年来的发展,大数据应用已经触手可及。例如,作者使用的谷歌趋势、百度指数、新浪微舆论和互联网从业者熟悉的微指数都是大数据分析工具。在这些工具的帮助下,我们只需要了解业务知识,就可以完成一些大数据趋势分析、事件(通信)分析、用户肖像分析等。在本文中,作者将介绍大数据分析的主要对象——社交媒体(SocialMedia),以及分析社交媒体的重要手段——社交倾听(SocialListening)。最后,笔者将以汽车行业的一个实际案例来讲述如何利用社交倾听(工具)来分析社交媒体的大数据。虽然“隔行如隔山”,但其他领域的读者也可以借鉴这种分析思路和方法,帮助自己在产品设计/运营和市场调研中实现目标。以下是本文的主要内容和写作结构:1什么是社交媒体?社交媒体(SocialMedia),它也被称为社交媒体,是互联网信息的绝对主体,通常用来描述我们在微博、微信、博客、淘宝上发布的信息Facebook、Twitter、Instagram和 Snapchat等平台上的内容。什么是1.1社交媒体/社交媒体?如果用很多烦人的属性来定义这个词,只会让事情变得更加复杂。清楚理解的最好方法是把它分成简单的词。首先,让我来看看“社会化”和“媒体”的含义:“社会化”/“社会化”。:意思是通过分享信息和接受信息与他人互动。“媒体”:意思是交流工具或载体,如互联网(电视、收音机和报纸是更传统的媒体形式),从这两个单独的词,我们可以给出“社交媒体”的基本定义:社交媒体是一种基于互联网应用的交流载体/工具,它可以让个人通过分享信息和消费信息与他人互动。具体来说,社交媒体是人们分享意见、观点、经验和观点的工具和平台。现阶段主要包括社交网站、微博、微信、博客、Facebook、Twitter、Instagram、可以通过网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站、网站.18世纪法国伟大的启蒙思想家让雅克·卢梭有一句名言:人生来就是自由的,但一切都在枷锁中。那些认为自己是其他一切所有者的人比其他一切都更奴隶。在当今的数据爆炸和信息质量参差不齐的互联网时代,我们可以理解“自由”是选择信息和阅读信息的权利的自由。然而,只要我们处于互联网社交媒体的“信息洪流”中,我们就不可避免地会被其泛滥的信息所“胁迫”,也就是说,社交媒体上的信息对现实世界中的每个人都有很大的影响,我们一直间接地受到他人的影响。值得注意的是,社交媒体为我们建立了一个与现实社会不同但与现实社会保持密不可分的虚拟社会(VirtualSociety/VirtualCommunity/ArtificialSociety/VirtualSocial)。1.4.2.通过社交媒体观察现实世界中的客观信息。在这个虚拟社会中,我们仍然可以看到非常客观的信息。如下图所示,主要分为四类信息:(1)文本描述人物节点的个人数据描述事件和行为的描述(2)网络结构中的网络结构(3)时空信息标记的时空信息,需要从内容中识别的时空信息(4)操作行为阅读、转发、评论、收集、拇指/喜欢、奖励、登录,然后,通过这些由社交媒体传播的信息,我们可以通过社交媒体感知客观世界,没有个人经验,掌握相关常识,我们的个人理解和现实之间的偏差不会太大。因此,我们可以通过社交媒体观察世界,借助这些根源于现实,但通过传播者的主观思考和重构,我们可以找到一个更全面的互动世界,反映人与社会之间的关系。1.5.5. 事实上,社交媒体上最有价值的信息仍然可以反映人们的情感、情感、意识和精神,这对从事商业活动的运营商来说非常有价值。一般来说,这些主观信息将在社交媒体上传播,如下图所示:因此,通过社交媒体,我们也可以感受到对商业社会更有价值的个人/群体的主观信息。由于社交媒体中的信息如此有价值,问题来了。我们如何通过社交媒体了解这些信息?这导致了下一个话题——社交倾听(SocialListening)!利用社会化倾听(SocialListening)2.1社交媒体上的重要信息是什么?在社交网络时代,我们的每一个发布、评论、转发和赞扬都反映了我们的习惯、偏好和消费习惯。通过社交媒体倾听目标消费者的需求和意见已成为当今品牌运营商的必备技能。企业通过捕捉网络上与品牌/产品/营销事件相关的关键词来监控消费者对品牌/产品/营销事件的行为,这被称为社交倾听(SocialListening)。在实践中,它的意思是捕捉社交媒体(社交网络、论坛、博客等)中提到的品牌内容、有趣的品牌话题、竞争对手和所有对你的品牌有意义的话题。2.2sociallistening对企业的重要性,因为社交听数据来自社交媒体,所以这些数据信息具有语义和关系的双重属性,所以你可以找到基于社交媒体的真实行为,所以对于社交媒体,它的样本对象不是个人,而是行为本身。本质上,社交倾听研究是在一个开放的命题下,可以得到更多的宏观趋势分析,更多地洞察情感行为的分析,其主要工作将花在数据处理和非结构化的数据分析上。详情请参阅作者的两篇文章“数据操作” |在数据分析中,文本分析远比数值分析重要!(上)?》、为什么文本分析在操作中远比数值分析重要?一个实际案例,五点分析(下)。那么,社交倾听将在哪些方面帮助品牌和公司呢?BroadsuitemediaGroup首席执行官Danielnewman 在其发表的《SocialListeningEnablesSocialBusiness》本文总结了市场概况、竞争产品分析、消费者情绪识别、售前支持、购买信号、客户服务和关系维护,但作者认为,还可加两条:“发掘意见领袖”。这类意见领袖可以在企业营销活动中发挥很强的传播力,影响其他消费者的“用户肖像”购买意向/购买行为。这些意见领袖可以在企业的营销活动中发挥很强的沟通能力,并在很大程度上影响其他消费者的购买意向/购买行为的“用户肖像”。以下是关于品牌/产品/营销活动的用户的相关用户信息。作者将结合汽车行业的营销实践,讨论社交倾听如何帮助企业实现其目标。2.2.1市场概览(MarketOverview)通过社交倾听,品牌可以更容易地获得对其新产品和服务目标市场的洞察,了解主要竞争对手的市场影响。例如,当一个汽车制造商考虑开发一个新的汽车系统时,他们可以听用户UGC的多个平台(新浪微博、汽车之家、易车网络等)(User-GeneratedContent)了解竞争厂商类似上市车型的买家对这款车的吐槽和希望,作为打造新车的有力参考。2.2.2竞品分析(CompetitiveAnalysis)在当今日益开放的互联网上,商业情报对企业越来越重要,也越来越触手可得。类似于市场概述,社交倾听可以帮助你清楚地了解你的对手是谁,你的对手在做什么。想象一下,新车在发布前清楚地知道消费者愿意为你的新车支付多少钱,以及他们想从你那里找到哪些对手不能提供新的功能和服务。社会化倾听的使用就像一个无处不在的专属FBI,可以让企业轻松获得几乎所有关于目标消费市场的信息。2.2.3消费者情感识别(CustomerSentimentIdentification)企业普遍希望快速了解消费者对自己的产品/品牌是否满意,对哪些地方满意,对哪些地方吐槽。社交倾听只是为消费者分享他们对品牌的小情绪提供了一个发泄平台。例如,许多汽车品牌的各种汽车系列都在第三方垂直网站(如汽车之家、爱卡汽车、新浪汽车、搜狐汽车等)上建立了相关论坛,鼓励消费者讨论和分享他们的想法。通过过滤掉这些社区的垃圾信息(主要是水军的帖子和无关信息),汽车品牌可以更好地了解消费者对汽车的整体满意度和具体的嘲笑点,为后续的制造设计和售后服务提供参考。2.2.4售前支持(Pre-SalesSupport)当潜在客户考虑购买更复杂的东西时,他们通常会立即转向社交媒体寻求帮助。此时,影响力将发挥巨大作用,同时,社会化倾听也会产生难以置信的效果。或者以汽车行业的营销为例,你可以想象这样一个场景:如果一个潜在的汽车买家进入了一个关于“汽车之家”模型的论坛,并发布了一个帖子来讨论模型的各种优缺点。如果
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