البيانات الاجتماعية هي المعلومات التي يشاركها مستخدمو الوسائط الاجتماعية بشكل عام ، والتي تشمل البيانات الوصفية مثل موقع المستخدم ، واللغة المنطوقة ، وبيانات السيرة الذاتية ، و / أو الروابط المشتركة. تعتبر البيانات الاجتماعية قيمة للمسوقين الذين يبحثون عن رؤى العملاء التي قد تزيد المبيعات أو في حالة وجود حملة سياسية ، الفوز بالأصوات. هناك العديد من أنواع البيانات الاجتماعية ، بما في ذلك التغريدات من Twitter ، والوظائف على Facebook ، والدبابيس على ، والوظائف على Tumblr ، وتسجيلات الوصول على شخصيات قصص الابطال الخارقين و الصرخة يعد Facebook for Business و Twitter Ads برنامجين يساعدان المعلنين على استخدام البيانات الاجتماعية لتسويقها للمستخدمين المستهدفين الذين من المحتمل أن يكونوا مهتمين بإعلاناتهم.
تحليل البيانات الاجتماعية
يجعل المستخدمون طواعية الكثير من بياناتهم الاجتماعية عامة ، مما يسمح للشركات بالوصول إليها بسهولة ويسر. إذا رأت شركة تبيع تذاكر للأحداث الرياضية أن المستخدم يتابع العديد من الفرق الرياضية ، فيمكن لهذه الشركة أن تستهدف إعلانات ذلك المستخدم لمحاولة إغرائها على شراء تذاكر لمشاهدة فريقها المفضل. هناك طريقة أخرى يمكن للشركة من خلالها استخدام البيانات الاجتماعية وهي تقديم إعلانات في الوقت المناسب استنادًا إلى المشاركات الحديثة ، مثل إعلانات الأجهزة لشخص يشاركه أنه يتسوق لشراء منزل.
من خلال البيانات الاجتماعية عالية الجودة التي يتم تجميعها وتحليلها بشكل صحيح ، يمكن للشركات أن تستهدف الإعلانات للأشخاص الذين من المرجح أن يشتروا منتجاتهم أو خدماتهم. يمكن أن تساعد البيانات الاجتماعية أيضًا الشركات في تحديد الأماكن الأكثر فاعلية 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 الحصول على عملاء جدد فحسب ، ولكنها تساعدهم أيضًا على زيادة التواصل مع العملاء الحاليين.
تحليل البيانات الاجتماعية
هناك عادة خطوتان لتحليل البيانات الاجتماعية. الأول هو جمع البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة المستخدمين على مواقع الشبكات ثم تحليل تلك البيانات. تتم عملية التحليل عادةً في الوقت الفعلي - ويتم استخدامها بعد ذلك لتحديد التأثير والوصول والصلاحية وغيرها من الاعتبارات. يتعين على الشركات التي تستخدم هذا النوع من تحليل البيانات أن تضع في الاعتبار العديد من الأشياء ، بما في ذلك كيفية التمييز بين البيانات الاجتماعية والشعور ، وأهمية الوقت (قد لا يكون ما هو مهم اليوم غدًا) ، والجودة (مدى تأثير بعض الرسائل والتعليقات على أشخاص محددين) ، وكيف يبدأ النشاط الفيروسي وينتشر.
حدود 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 مواقعهم أو جنسهم ، مما يمنح المعلنين ملفًا شخصيًا غير كامل للعمل معهم. مشكلة أخرى هي أن العديد من المستخدمين على وسائل التواصل الاجتماعي ليسوا مستخدمين حقيقيين ولكن حسابات روبوت وهمية أو روبوتات مزيفة. حتى مع المستخدمين الحقيقيين ، فإن محاولة قياس مشاعرهم بشأن العلامة التجارية أو المرشح السياسي (وتسمى "تحليل المشاعر") استنادًا إلى التعليقات التي يدلي بها ليس ممكنًا دائمًا لأن العديد من تعليقاتهم محايدة ويمكن للخوارزميات تصنيف التعليقات بشكل غير صحيح عندما تكون إيجابية هي سلبية والعكس صحيح. علاوة على ذلك ، فإن العديد من التعليقات الإيجابية والسلبية المتاحة هي حالات متطرفة ، مما يجعل من الصعب إجراء تقييم دقيق لشعور المستهلكين عمومًا تجاه منتج أو خدمة أو علامة تجارية أو مرشح سياسي.
