البيانات الاجتماعية

البيانات الاجتماعية هي المعلومات التي يشاركها مستخدمو الوسائط الاجتماعية بشكل عام ، والتي تتضمن البيانات الوصفية مثل موقع المستخدم ، واللغة المنطوقة ، وبيانات السيرة الذاتية ، و / أو الروابط المشتركة. تعتبر البيانات الاجتماعية ذات قيمة للمسوقين الذين يبحثون عن رؤى العملاء التي قد تزيد المبيعات أو ، في حالة الحملة السياسية ، تفوز بالأصوات. هناك العديد من أنواع البيانات الاجتماعية ، بما في ذلك التغريدات من Twitter والمنشورات على Facebook والدبابيس على Pinterest والمنشورات على Tumblr وتسجيلات الوصول على Foursquare و Yelp. Facebook for Business و Twitter Ads هما برنامجان يساعدان المعلنين على استخدام البيانات الاجتماعية للتسويق للمستخدمين المستهدفين الذين من المحتمل أن يكونوا مهتمين بإعلاناتهم.

تحطيم البيانات الاجتماعية

يقوم المستخدمون طواعية بنشر الكثير من بياناتهم الاجتماعية للجمهور ، مما يتيح للشركات الوصول إليها بسهولة ويسر. إذا وجدت شركة تبيع تذاكر لأحداث رياضية أن أحد المستخدمين يتابع العديد من الفرق الرياضية ، فيمكن لهذه الشركة أن تستهدف إعلانات لهذا المستخدم لمحاولة إغرائها لشراء تذاكر لمشاهدة فريقها المفضل يلعب. هناك طريقة أخرى يمكن للشركة من خلالها استخدام البيانات الاجتماعية وهي تقديم إعلانات في الوقت المناسب بناءً على المنشورات الأخيرة ، مثل إعلانات الأجهزة لشخص شارك أنه يتسوق لشراء منزل.

من خلال البيانات الاجتماعية عالية الجودة التي يتم تجميعها وتحليلها بشكل صحيح ، يمكن للشركات توجيه الإعلانات إلى الأشخاص الذين من المرجح أن يشتروا منتجاتهم أو خدماتهم. يمكن أن تساعد البيانات الاجتماعية الشركات أيضًا في تحديد الأماكن الأكثر فعالية للإعلان. يمكن للشركات تحسين إعلاناتها بشكل أكبر عن طريق تضييق نطاق جمهورها المستهدف حسب الجنس واللغة المنطوقة والجهاز الإلكتروني المستخدم والعمر والاهتمامات والموقع وعوامل أخرى. لا تساعد البيانات الاجتماعية الشركات في اكتساب عملاء جدد فحسب ، بل تساعدها أيضًا على زيادة التفاعل مع العملاء الحاليين.

تحليل البيانات الاجتماعية

عادة ما تكون هناك خطوتان لتحليل البيانات الاجتماعية. الأول هو جمع البيانات التي يولدها المستخدمون على مواقع التواصل ثم تحليل تلك البيانات. تتم عملية التحليل عادةً في الوقت الفعلي - ثم يتم استخدام ذلك لتحديد التأثير والوصول والملاءمة والاعتبارات الأخرى. يتعين على الشركات التي تستخدم هذا النوع من تحليل البيانات مراعاة العديد من الأشياء ، بما في ذلك كيفية التمييز بين البيانات الاجتماعية والمشاعر ، وملاءمة الوقت (ما هو مناسب اليوم قد لا يكون غدًا) ، والجودة (مدى تأثير رسائل وتعليقات معينة من قبل أشخاص محددين ) وكيف يبدأ النشاط الفيروسي وينتشر.

قيود البيانات الاجتماعية

البيانات الاجتماعية غير كاملة لعدة أسباب. يقتصر على المعلومات التي يقرر المستخدمون مشاركتها عن أنفسهم. على سبيل المثال ، قد لا يشارك بعض المستخدمين موقعهم أو جنسهم ، مما يمنح المعلنين ملفًا شخصيًا غير مكتمل للعمل معه. مشكلة أخرى هي أن العديد من المستخدمين على وسائل التواصل الاجتماعي ليسوا مستخدمين حقيقيين ولكنهم حسابات روبوت أو روبوت مزيفة. حتى مع المستخدمين الحقيقيين ، فإن محاولة قياس مشاعرهم حول علامة تجارية أو مرشح سياسي (يسمى "تحليل المشاعر") استنادًا إلى التعليقات التي يبدونها ليست ممكنة دائمًا لأن العديد من تعليقاتهم محايدة ويمكن للخوارزميات تصنيف التعليقات بشكل غير صحيح على أنها إيجابية عندما سلبية والعكس صحيح. علاوة على ذلك ، فإن العديد من التعليقات الإيجابية والسلبية المتوفرة متطرفة ، مما يجعل من الصعب إجراء تقييم دقيق لكيفية شعور المستهلكين بشكل عام تجاه منتج أو خدمة أو علامة تجارية أو مرشح سياسي.