소셜 데이터

소셜 데이터는 소셜 미디어 사용자가 공개적으로 공유하는 정보로, 사용자의 위치, 사용 언어, 전기 데이터 및/또는 공유 링크와 같은 메타데이터를 포함합니다. 소셜 데이터는 판매를 늘리거나 정치 캠페인의 경우 표를 얻을 수 있는 고객 통찰력을 찾는 마케팅 담당자에게 중요합니다. Twitter의 트윗, Facebook의 게시물, Pinterest의 핀, Tumblr의 게시물, Foursquare 및 Yelp의 체크인을 포함하여 다양한 유형의 소셜 데이터가 있습니다. 비즈니스용 Facebook 및 Twitter 광고는 광고주가 소셜 데이터를 사용 하여 광고에 관심이 있을 가능성이 있는 타겟 사용자 에게 마케팅 하는 데 도움이 되는 두 가지 프로그램입니다 .

소셜 데이터 분해

사용자는 자발적으로 소셜 데이터의 많은 부분을 공개하여 회사에서 무료로 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 운동 경기 티켓을 판매하는 회사에서 사용자가 여러 스포츠 팀을 팔로우하는 것을 보면 해당 회사는 사용자가 좋아하는 팀 경기를 보기 위해 티켓을 구매하도록 유도하기 위해 해당 사용자에게 광고를 타겟팅할 수 있습니다. 회사에서 소셜 데이터를 사용할 수 있는 또 다른 방법은 최근 게시물을 기반으로 적시에 광고를 제공하는 것입니다.

올바르게 집계되고 분석된 고품질 소셜 데이터를 통해 기업은 제품이나 서비스를 구매할 가능성이 가장 높은 사람들에게 광고를 타겟팅할 수 있습니다. 소셜 데이터는 또한 기업이 가장 효과적인 광고 장소를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 성별, 사용 언어, 사용 전자 장치, 연령, 관심 분야, 위치 및 기타 요소별로 타겟 고객을 좁혀 광고를 더욱 세분화할 수 있습니다. 소셜 데이터는 기업이 새로운 고객을 확보하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 기존 고객과 더 긴밀하게 소통하는 데에도 도움이 됩니다.

소셜 데이터 분석

일반적으로 소셜 데이터를 분석하는 데는 두 단계가 있습니다. 첫 번째는 네트워킹 사이트에서 사용자가 생성한 데이터를 수집한 다음 해당 데이터를 분석하는 것입니다. 분석 프로세스는 일반적으로 실시간으로 이루어지며 이를 통해 영향력, 도달 범위, 관련성 및 기타 고려 사항을 결정합니다. 이러한 유형의 데이터 분석을 사용하는 기업은 소셜 데이터와 감정을 구별하는 방법, 시간 관련성(오늘 관련성이 있는 것이 내일은 아닐 수 있음), 품질(특정 메시지 및 댓글이 특정 사람들에 의해 얼마나 영향을 미치는지 등)을 포함하여 몇 가지 사항을 염두에 두어야 합니다. ), 바이러스 활동이 어떻게 시작되고 확산되는지.

소셜 데이터의 한계

소셜 데이터는 여러 가지 이유로 불완전합니다. 사용자가 자신에 대해 공유하기로 결정한 정보로 제한됩니다. 예를 들어, 일부 사용자는 위치나 성별을 공유하지 않아 광고주가 작업할 불완전한 프로필을 제공할 수 있습니다. 또 다른 문제는 소셜 미디어 의 많은 사용자 가 실제 사용자가 아니라 가짜 로봇 또는 봇 계정이라는 것입니다. 실제 사용자의 경우에도 댓글을 기반으로 브랜드 또는 정치 후보에 대한 감정을 측정하려는 시도("감정 분석"이라고 함)가 항상 가능한 것은 아닙니다. 댓글의 대부분이 중립적이고 알고리즘 이 댓글을 긍정적인 것으로 잘못 분류할 수 있기 때문입니다. 음수이며 그 반대도 마찬가지입니다. 더욱이 이용 가능한 많은 긍정적이고 부정적인 의견이 극단적이어서 소비자가 제품, 서비스, 브랜드 또는 정치 후보에 대해 전반적으로 어떻게 느끼는지 정확하게 평가하기 어렵습니다.