सामाजिक डेटा

सामाजिक डेटा वह जानकारी है जिसे सोशल मीडिया उपयोगकर्ता सार्वजनिक रूप से साझा करते हैं, जिसमें मेटाडेटा जैसे उपयोगकर्ता का स्थान, बोली जाने वाली भाषा, जीवनी संबंधी डेटा और/या साझा लिंक शामिल हैं। ग्राहक अंतर्दृष्टि की तलाश करने वाले विपणक के लिए सामाजिक डेटा मूल्यवान है जो बिक्री बढ़ा सकता है या राजनीतिक अभियान के मामले में वोट जीत सकता है। कई प्रकार के सामाजिक डेटा हैं, जिनमें ट्विटर से ट्वीट, फेसबुक पर पोस्ट, Pinterest पर पिन, टम्बलर पर पोस्ट और फोरस्क्वेयर और येल्प पर चेक-इन शामिल हैं। व्यवसाय के लिए फेसबुक और ट्विटर विज्ञापन दो कार्यक्रम हैं जो विज्ञापनदाताओं को लक्षित उपयोगकर्ताओं के लिए सामाजिक डेटा का उपयोग करने में मदद करते हैं, जिनकी उनके विज्ञापनों में रुचि होने की संभावना है।

सामाजिक डेटा को तोड़ना

उपयोगकर्ता स्वेच्छा से अपने अधिकांश सामाजिक डेटा को सार्वजनिक करते हैं, जिससे कंपनियों को इसकी मुफ्त और आसान पहुंच की अनुमति मिलती है। अगर कोई कंपनी एथलेटिक इवेंट के लिए टिकट बेचती है, तो यह देखती है कि कोई उपयोगकर्ता कई खेल टीमों का अनुसरण करता है, तो वह कंपनी उस उपयोगकर्ता को विज्ञापन लक्षित कर उसे टिकट खरीदने के लिए लुभाने की कोशिश कर सकती है ताकि वह अपनी पसंदीदा टीम को खेलता देख सके। कंपनी सामाजिक डेटा का उपयोग करने का एक अन्य तरीका हाल की पोस्ट के आधार पर समय पर विज्ञापन प्रदान करना है, जैसे किसी ऐसे व्यक्ति के लिए उपकरण विज्ञापन जिसने साझा किया है कि वे घर के लिए खरीदारी कर रहे हैं।

उच्च गुणवत्ता वाले सामाजिक डेटा के साथ, जो सही ढंग से एकत्र और विश्लेषण किया जाता है, कंपनियां उन लोगों को विज्ञापन लक्षित कर सकती हैं, जिनके उत्पादों या सेवाओं को खरीदने की सबसे अधिक संभावना है। सामाजिक डेटा कंपनियों को विज्ञापन देने के लिए सबसे प्रभावी स्थान निर्धारित करने में भी मदद कर सकता है। कंपनियां अपने लक्षित दर्शकों को लिंग, बोली जाने वाली भाषा, इस्तेमाल किए गए इलेक्ट्रॉनिक उपकरण, उम्र, रुचियों, स्थान और अन्य कारकों के आधार पर अपने विज्ञापन को और परिष्कृत कर सकती हैं। सामाजिक डेटा न केवल कंपनियों को नए ग्राहक प्राप्त करने में मदद करता है, बल्कि यह उन्हें मौजूदा ग्राहकों के साथ जुड़ने में भी मदद करता है।

सामाजिक डेटा का विश्लेषण

सामाजिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए आम तौर पर दो चरण होते हैं। पहले नेटवर्किंग साइटों पर उपयोगकर्ताओं द्वारा उत्पन्न डेटा एकत्र करना और फिर उस डेटा का विश्लेषण करना है। विश्लेषण की प्रक्रिया आम तौर पर वास्तविक समय में होती है - और फिर इसका उपयोग प्रभाव, पहुंच, प्रासंगिकता और अन्य विचारों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार के डेटा विश्लेषण का उपयोग करने वाले व्यवसायों को कई बातों को ध्यान में रखना होता है, जिसमें सामाजिक डेटा और भावना के बीच अंतर करना, समय प्रासंगिकता (आज जो प्रासंगिक है वह कल नहीं हो सकता है), गुणवत्ता (विशिष्ट लोगों द्वारा कुछ संदेश और टिप्पणियां कितनी प्रभावशाली हैं) शामिल हैं। ), और वायरल गतिविधि कैसे शुरू और फैलती है।

सामाजिक डेटा की सीमाएं

सामाजिक डेटा कई कारणों से अपूर्ण है। यह उस जानकारी तक सीमित है जिसे उपयोगकर्ता अपने बारे में साझा करने का निर्णय लेते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ उपयोगकर्ता अपने स्थान या अपने लिंग को साझा नहीं कर सकते हैं, जिससे विज्ञापनदाताओं को काम करने के लिए एक अधूरी प्रोफ़ाइल मिल जाती है। एक और समस्या यह है कि सोशल मीडिया पर कई उपयोगकर्ता वास्तविक उपयोगकर्ता नहीं बल्कि नकली रोबोट या बॉट खाते हैं। यहां तक कि वास्तविक उपयोगकर्ताओं के साथ, किसी ब्रांड या राजनीतिक उम्मीदवार (जिसे "भावना विश्लेषण" कहा जाता है) के बारे में उनकी भावनाओं को मापने का प्रयास करना हमेशा संभव नहीं होता है क्योंकि उनकी कई टिप्पणियां तटस्थ होती हैं और एल्गोरिदम गलत तरीके से टिप्पणियों को सकारात्मक के रूप में वर्गीकृत कर सकते हैं जब वे नकारात्मक हैं और इसके विपरीत। इसके अलावा, उपलब्ध कई सकारात्मक और नकारात्मक टिप्पणियां चरम हैं, जिससे यह सटीक मूल्यांकन करना मुश्किल हो जाता है कि उपभोक्ता किसी उत्पाद, सेवा, ब्रांड या राजनीतिक उम्मीदवार के बारे में कैसा महसूस करते हैं।