社会化媒体与大数据爆炸时代的营销
大公司有关消费者的数据已经达到200T,在社交网络流行的背景下(Facebook、Twitter、Foursquare、Pinterest、Instagram)社会化媒体数据更是如洪水般泛滥,数据大爆炸已到达失控的地步。
如何处理这些数据?如何存储?如何行动?如何分析利用?交易数据、个人信息等结构化数据还好说 ,这些传统的分析工具尚能够应付。但社会化媒体数据基本上是非结构化的数据,所以很难分析。也没有标记系统让我们通过分析工具来利用社会化媒体数据。单靠个人是无法分析这种规模的数据的。
新的形势需要靠训练有素的团队来利用社会化媒体数据。这个团队应该像一支管弦乐队一样。要有一个指挥来制定社会化媒体计划,这名指挥应该熟悉公司的各种流程。但是这位指挥如何才能够知道何时改变策略、何时作出相应行动,何时解除行动,如何确定Facebook上面的“like”对于品牌的意义是什么?如果在社会化媒体网站上面请消费者帮助开发新产品,是不是有手段能够真正分析其提供的信息并概括出有助于推进研发的要点?还是说这一系列的问题最终都没有答案—就像大多数的数据一样,只是被存了起来却没有被好好利用。
过去大部分数据都是结构化的,所以可以分析和利用。但社会化媒体数据完全不同,用户跟品牌的交互是在自己的社会化媒体模式驱动下进行的。社会化媒体属于一种独立的营销领域,甚至跟网站都不一样,属于一种在兴奋作用下的口碑传播。
此外,现在消费者跟品牌的交互方式越来越多是通过移动社会化媒体,在本地化的层次上进行的,这又给数据增加了一个维度。有多少公司在消费者从“喜欢”你的品牌转向利用品牌创建的app观看品牌电视广告然后拿起电话给客户服务致电时跟踪过消费者并分析其行为呢?这就是消费者跟品牌的交互方式,这么多的步骤往往几分钟之内就完成了。
但是,即便消费者已经无缝地转移到这个移动社会化媒体世界里,Organic还是处于有针对性地部署员工的早期阶段,更不用说分析社会化媒体数据了。现在Organic专门雇人跟踪Facebook的内容,并且把他们的1-800外包给了印度。对于来自社会化媒体的数据洪流以及这些数据如何与其他的客户跟品牌公司接触点相关联,我们需要有一个健壮的系统来进行分析(Organic已经为此开发了Connection Index)。
如果希望让这些数据物尽其用,就得不断地给营销队伍增加技术人员。数据库管理需要一个能干的人手才能把所有的数据都转化为能够分析的形式。还有,能够理解数据及其影响的统计分析人员也不可或缺。要有熟练掌握行为数据的人。从社会化媒体接收到的数据跟此前采集的静态的、事务性数据是很不一样的。社会化媒体数据是非结构化的、流动的、移动化的,而且往往是相互矛盾的。此外,还需要雇用懂得如何对这些数据进行标记的人,把它们结构化以便统计分析人员和数据库专家能够加以研究,再让营销人员将其转化为可行动的品牌战略。
这项任务不能够扔给传统上负责社会化媒体的营销人员。仅仅得出一个结论说YouTube上有了1000万的展示量已经不够了。这只能够反映有人在唠叨你的品牌。很快CFO就会要求说社会化媒体渠道也要有ROI(投资回报率)。如果你没有完成销售目标,财务不会关心有没有人在YouTube上看你的视频或者把你添加到自己的Pinterest板墙上。没有收入,絮叨就只是絮叨而已。
为了满足这些ROI的要求,需要把社会化媒体转化为可以指导行动的数据,否则的话,最终就只会伤害品牌而非帮助品牌。营销活动的圣杯一直都是创造出有实用价值的感情投入。社会化媒体有能力将消费者与品牌以比最好的口口相传还要好的效果联系到一起。但是我们还是需要知道那些感情是不是被转化成了利润。
Ps.此文是Omnicom Group旗下的数字广告代理部门Organic(Organic的客户包括Kimberly-Clark、克莱斯、美国运通、索尼 PS、Sprint及二十世纪福克斯公司等。)的CEO Marita Scarfi的一篇文章,里面谈到了社会化媒体对营销活动的影响以及新形势下的要求,此文有助于了解广告公司在新形势下应该如何运作营销活动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31提到数据分析,你脑海里可能会浮现出一群“数字控”抱着电脑,在海量数据里疯狂敲代码的画面。但事实是,数据分析并没有你想象的 ...
2024-12-31关于数据分析师是否会成为失业高危职业,近年来的讨论层出不穷。在这个快速变化的时代,技术进步让人既兴奋又不安。今天,我们从 ...
2024-12-30数据分析师在现代企业中扮演着关键角色,他们的工作内容不仅丰富多样,还对企业的决策和发展起着重要的作用。正如一个经验丰富的 ...
2024-12-29数据分析师的能力要求 在当今的数据主导时代,数据分析师的角色变得尤为重要。他们不仅需要具备深厚的技术背景,还需要拥有业务 ...
2024-12-29