社交数据(Social data)对于中小品牌创业发展的助推作用分析

2017-12-27 20:03王永顺河南禹亳铁路发展有限公司
数码世界 2017年6期
关键词:社交消费者分析

王永顺 河南禹亳铁路发展有限公司

社交数据(Social data)对于中小品牌创业发展的助推作用分析

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在创业过程中对社交媒体和社交数据进行应用,是当今社会发展的必然趋势和结果。文章以当今社会为背景,从创业方案和技术方案两个方面,通过理论和实际相结合的方式,分别阐明了社交数据对中小品牌创业和发展所具有的助推作用,供品牌创建者参考。

社交数据 中小品牌创业发展 助推作用

在社交网络和信息技术都处于飞速发展状态中的当今社会,人类逐渐迈入了大数据时代。作为需要通过相应的处理,才能保证自身所具有被充分呈现的多元化信息资产,对“大数据”所包含的具有特定意义的数据进行处理,是非常有必要的。因此,社交数据对于将受众群体作为核心的中小品牌创建者而言,具有非常重要的意义,可以说品牌创建者能否对该类数据进行有效应用,对于品牌的创业和发展存在着较为直观的影响。

1 确定中小品牌的创业方案

1.1 沟通

随着互联网的发展,对任意品牌而言,它所面对的受众群体中必然存在对互联网具有极其浓厚的兴趣的消费者,这部分消费者是需要品牌创建者主要关注的人群。因此,想要在品牌创业和发展的过程中对社交数据加以利用,品牌创建者需要对自身所创建品牌的受众群体在社交媒体上具有的影响力加以划分,通过对消费者经由社交媒体所表现出的行为进行分析和归纳的方式,了解其对产品具有的认可和支持程度,然后再根据消费者所具有的影响力,选择相应的沟通方式,保证自身所创建产品在社交媒体上所具有知名度的有效提升。

1.2 促销

社交媒体不仅作为承载社交数据的平台而存在,同时它也是供消费者沟通与分享的平台。随着大量实践,开始有越来越多的品牌创建者将目光关注的重点转向对社交媒体进行应用的方面。那么,是否可以将社交数据作为主要参考,将社交媒体作为主要平台,对所创建品牌包含的产品进行促销呢?答案是:可以。促销的最终目的在于保证消费者对品牌产品所制定购买决策的提升,因此,品牌创建者可以选择适当时机对消费者制定决策的过程进行介入,通过分析并归纳社交媒体所呈现或反馈数据的方式,对消费者所具有实际需求加以洞察,保证所推送促销消息的针对性和有效性,这样做可以在很大程度上保证产品销量和口碑的提升。

2 确定中小品牌发展所需的技术方案

2.1 数据的获取

在对社交数据进行获取的过程中,需要根据数据形态,对所应用工具加以确定。若所需数据为外部或非结构数据,那么可以采取Connector开展数据的自动获取和索引工作。社会上现有Connector种类约400种,对于绝大多数社交媒体和数据而言,均具有与之相对应的Connector模式;若所需数据为内部或结构数据,那么可以采取ETL工具辅助数据获取工作的开展,选择该工具的主要原因在于ETL可以最大限度降低数据抽取的力度,保证数据完整。

2.2 数据的分析

对结构数据而言,在分析过程中主要应用的为HP Vertica,做出这一选择的主要原因在于Vertica所采用计算和储存技术的性能较好,支持数据的主动压缩与分析,除此之外,Vertica还具有外部扩展自定义,以及节点对等的特点,这一特性的存在决定了无论是对社交数据进行加载、查询还是导出时,都可以使所有节点并行执行,因此,其始终作为对数据进行实时分析的主要平台而存在。对非结构数据而言,HP IDOL与该类数据的分析需求更为契合。和HP Vertica相似的是,HP IDOL具有可扩展的特征,也正是由于其具有的这一特性,才使HP IDOL能够对查询驱动的搜索进行出色处理。当然,在对信息进行处理的过程中,IODL可以通过对相关语境以及概念进行联系的方式,对品牌内容加以理解,从而完成对格式不同的多种信息进行自动分析的工作。

2.3 数据的存储

通过对外部数据所对应的级数增长进行分析可以发现,选择HDFS作为储存数据的架构,不仅可以通过对服务器的扩展,保证所具有储存能力的强化,还可以提升数据所具有的可获得性。数据可以经由数据接口被灌入Vertica,用以完成模型的分析工作,另外,将数据向HP Autonomy IDOL进行导入,也可以保证分类、聚类等分析工作的高效完成。

综上所述,文章主要从两个方面分析了社交数据在中小品牌创业和发展过程中所具有的作用。对创业方案而言,中小品牌所具有的共性特征决定了,沟通和促销是其不可或缺的构成部分,对技术方案而言,对社交数据进行获取和分析的过程,是保证社交数据对品牌创业和发展所具有积极作用被完整呈现的基础。

[1]王佳梁.大数据+社交图谱,让品牌更懂用户[J].声屏世界·广告人,2017(02):100

[2]唐李洋.基于社交媒体大数据的Twitter营销策略研究[D].合肥工业大学,2015

[3]关岳.大规模微博数据的品牌检索与可视化[D].大连理工大学,2015

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