소셜 데이터는 소셜 미디어 사용자가 공개적으로 공유하는 정보이며, 여기에는 사용자 위치, 사용 언어, 전기 데이터 및 / 또는 공유 링크와 같은 메타 데이터가 포함됩니다. 소셜 데이터는 판매를 늘리거나 정치 캠페인의 경우 투표에서 이길 수있는 고객 통찰력을 찾는 마케팅 담당자에게 유용합니다. 트위터의 트윗, 페이스 북의 게시물, 핀, 텀블러의 게시물 및 Foursquare 및 Yelp의 체크인을 포함한 많은 유형의 소셜 데이터가 있습니다. 비즈니스 용 Facebook 및 Twitter 광고는 광고주가 소셜 데이터를 사용하여 광고에 관심이있는 대상 사용자에게 마케팅하는 데 도움이되는 두 가지 프로그램입니다.
소셜 데이터 분석
사용자는 자발적으로 소셜 데이터를 공개하여 회사가 무료로 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 운동 경기 티켓을 판매하는 회사에서 사용자가 여러 스포츠 팀을 따르는 것으로 확인되면 해당 회사는 사용자가 자신이 좋아하는 팀 경기를보기 위해 티켓 구매를 유도하도록 광고를 타겟팅 할 수 있습니다. 회사에서 소셜 데이터를 사용할 수있는 또 다른 방법은 집을 쇼핑하고 있다는 사실을 공유 한 사람을위한 기기 광고와 같은 최근 게시물을 기반으로 적시에 광고를 제공하는 것입니다.
회사는 고품질의 소셜 데이터를 정확하게 집계하고 분석하여 제품이나 서비스를 구매할 가능성이 높은 사람들에게 광고를 타겟팅 할 수 있습니다. 소셜 데이터는 기업이 광고 할 가장 효과적인 장소를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 회사는 성별, 사용 언어, 사용 된 전자 장치, 연령, 관심사, 위치 및 기타 요인으로 대상 고객을 좁혀 광고를 더욱 세분화 할 수 있습니다. 소셜 데이터는 기업이 신규 고객을 확보하는 데 도움이 될뿐만 아니라 기존 고객과 더 많은 관계를 맺을 수 있도록 도와줍니다.
소셜 데이터 분석
소셜 데이터 분석에는 일반적으로 두 단계가 있습니다. 첫 번째는 네트워킹 사이트에서 사용자가 생성 한 데이터를 수집 한 다음 해당 데이터를 분석하는 것입니다. 분석 프로세스는 일반적으로 실시간으로 이루어지며 영향, 도달 범위, 관련성 및 기타 고려 사항을 결정하는 데 사용됩니다. 이러한 유형의 데이터 분석을 사용하는 기업은 소셜 데이터와 감정을 구별하는 방법, 시간 관련성 (오늘날 관련성이 없을 수도 있음), 품질 (특정 사람들이 특정 메시지 및 의견에 미치는 영향)을 포함하여 몇 가지 사항을 염두에 두어야합니다.) 및 바이러스 활동이 시작되고 확산되는 방식.
소셜 데이터의 한계
소셜 데이터는 몇 가지 이유로 불완전합니다. 사용자가 자신에 대해 공유하기로 결정한 정보로 제한됩니다. 예를 들어 일부 사용자는 위치 또는 성별을 공유하지 않아 광고주에게 불완전한 프로필을 제공 할 수 있습니다. 또 다른 문제는 소셜 미디어의 많은 사용자가 실제 사용자가 아니라 가짜 로봇 또는 봇 계정이라는 것입니다. 실제 사용자의 경우에도 의견에 근거하여 브랜드 또는 정치 후보 ('감정 분석'이라고 함)에 대한 자신의 감정을 측정하려는 시도는 항상 가능하지는 않습니다. 많은 의견은 중립적이며 알고리즘은 의견을 긍정적 인 것으로 잘못 분류 할 수 있기 때문입니다. 부정적이며 그 반대도 마찬가지입니다. 또한, 이용 가능한 많은 긍정적 인 의견과 부정적인 의견은 극단이므로 소비자가 제품, 서비스, 브랜드 또는 정치적 후보에 대한 전반적인 감정을 정확하게 평가하기 어렵습니다.
