社交媒体分析的优势研究

Nitha L
印度科钦，Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita文理学院计算机科学与信息技术系助理教授

摘要

这篇文章解释了社交媒体分析的重要性和新兴的流行程度，这是用于量化、探索、分析和解释消费者和产品之间互动结果的工具。社交媒体分析工具可以帮助不同的品牌和企业，除了倾听和联系他们的社区外，还可以研究他们的行为、地理来源和接受度，并在最佳程度上挖掘资源。这是可以实现的，因为社交媒体通过各种社交平台进行交流，从而允许公司接触到他们的受众并直接互动。本文进一步关注关键绩效指标(kpi)，如客户情绪、品牌声誉和客户体验。此外，本文还阐述了在不久的将来可能出现的社交媒体分析增长的利弊。

关键字

社交分析，社交媒体分析(SMA)，社交网站(SNS)，关键绩效指标(KPI)，社交媒体指标。

介绍

互联网带来了前所未有的全球化，潜在消费者和客户每天都在通过Twitter、Facebook等社交网站(SNS)参与有关企业的在线讨论。在全球范围内，互联网用户交流他们对不同产品、服务和品牌名称的看法。因此，公司发现了仔细检查和量化这一新兴领域的重要性。社交媒体分析工具的资源是如此之大，一些用于分析的主要数据来源是博客(Blogger, LiveJournal)，微博客(Twitter, FMyLife)，社交网站(SNS) (Facebook, LinkedIn)， Wikis (Wikepedia, Wetpaint)，社交书签(Delicious, CiteULike)，社会新闻网站(Digg, Mixx)，评论(ePinions, Yelp)和多媒体分享网站(Flickr, Youtube)。雷竞技苹果下载社交媒体分析工具描述了评估、检查和理解用户之间的交流和关系及其思想的实践。它还包括不同的技术，如社会过滤，社会网络分析，客户情绪分析等。使用这些技术，公司可以在多个用户中仔细检查和评估他们的各种品牌商品。

文献综述

“社交媒体分析涉及开发和分类信息学工具和框架，以收集、监控、分析、总结和可视化社交媒体数据，通常由目标的特定需求驱动applicationÃ¢Â ' Â ' Ã¢Â ' Â '[12]。但是，作者[12]也提到，社交媒体分析也遇到了元数据的威胁，(用户档案，标签，用户表达的评论等)以人为本的计算，他们自己独有的突出公众之间的社交互动，语义矛盾或不正确，错误信息和缺乏结构，以及社交媒体数据的动态性质和庞大的规模。然而，不同流派的不同科学发展的最新进展，特别是计算机科学、统计分析、机器学习、计算原理等，提供了处理这些问题的各种分析技术和过程。作者[6]发现，社交媒体聚合工具需要对正在产生的大量数据进行明智的处理，塑造信息流，并随着时间的推移对模式进行分类。从实践的角度来看，框架应该为开发工具集提供一种指导，这些工具集致力于为各种组织收集、积累、审查、评估和总结适当的用户生成的社交媒体内容。正如作者[12]之前指出的那样，社交媒体分析具有本质上多学科的研究模式，并引起了许多主要学科研究团体的关注。

社交媒体分析和功能

它是从twitter、facebook、谷歌+等社交媒体网站应用数据(包括结构化数据和非结构化数据)的过程，以便更好地了解客户的态度和行为。它还可以作为商业和市场研究的有效工具，并最终用于商业决策。用户生成数据的大量可用性和用户之间的联系导致有用信息、意见和情绪以及紧急问题和趋势的分散，被称为“社交媒体AnalyticsÃ¢Â ' Â '[7][1][10]。

社交媒体分析可以将社交对话集成到业务流程中。它为日常业务运营提供了简单的社交网络管理。它增加了一个框架，可以分析数十亿条社交媒体评论，从社交对话中挖掘有价值的想法，并以图表和仪表板的形式提供定制的结果。因此，在整个业务中灌输这些想法，从各个方面改善客户的旅程——促进品牌、商品贸易、客户服务等等。通过了解客户的反应和估计广告促销的影响，一个组织可以发展他们的业务。总的来说，他们可以在广泛的功能领域做出更好的决策和计划。

社交媒体分析的范围

任何社交媒体分析平台的目标都是处理数据，然后根据不同的原因生成有意义的输出，如报告、图表和记分卡。在传统的营销部门场景中，分析市场趋势往往很容易，因为大多数数据都驻留在营销数据库中。但在基于非结构化数据的社交媒体中，这给传统分析工具判断和评估业务趋势带来了微不足道的重大挑战。

谷歌分析，HootSuite, Simplify, uberVU, Sprout Social和其他此类工具可以帮助处理信息，并可以赋予巨大的分析能力，可以帮助发现社交媒体如何通过更加意识到消费者或赞助人对促销和产品的反应来帮助关注和获得收入。尼尔森调查显示，全球90%的消费者相信他们认识的人的推荐，而70%的消费者相信网上发布的消费者意见

社交媒体分析策略

考虑到使用传统营销服务计算社交媒体监控和分析活动的商业结果的复杂性，社交媒体分析意味着定义和采用衡量成功的新指标。有两个重要的关键术语是“metrics”和“measurement”，它们相互关联，经常被误用或互换使用。3“度量标准”指的是组织想要理解的术语或参数。4另一方面，“测量”是下一个步骤——采用这些指标或属性，并确定它们如何影响组织的交易，如营销活动的过程。社交媒体维度正被广泛接受为一种不可或缺的商业实践。然而，许多公司发现在社交媒体提案中选择需要衡量的确切指标很复杂。但在现实中，没有一种方法可以衡量。

数据跟踪和监控涉及不同的方法，即如何跟踪和调查来自各种社交媒体平台的适合用户生成的数据，以及什么样的数据，而数据分析部分则针对不同的分析目的和方法处理不同的分析方法。此外，社交媒体分析框架考虑了三种主要类型的社交媒体:微博、SNS和博客。虽然现在仍有许多可以被归类为微博或SNS的形式，但它们往往在功能、目标群体或范围上有所不同。

社交媒体分析指标

业务目标和目标需要勾勒是社会媒体分析开发方法的首要步骤。这些目标是增加客户满意度，增加销售额，增加品牌知名度等。5社交媒体分析成功指标或关键绩效指标(KPI)衡量或检查是否实现了这些目标。这些指标可以是评论、点赞、分享、转发、提及和收藏。用户留下的评论是人们与你的帖子联系并开始对话的最短方式。他们是伟大的跟随客户的反馈和洞察到你的customerÃ¢Â ' Â ' s的观点。点赞是人们表示他们觉得你的帖子有吸引力或没有吸引力的一种方式。分享通过将您的内容分发到您没有直接关联的网络，将您的内容提升到一个新的水平。转发是指关注你的人将你的推文转发给他们自己的关注者网络，从而提供了联系更多可能认为你的内容很重要的人的机会。雷竞技网页版如果有人注意到你的评论或帖子是他们最喜欢的推文之一，就会被称为收藏，该帖子将被包括在收藏列表中，每个人都可以分享。

社交媒体分析的优势

随着社交媒体分析软件的进步，商业组织从在线客户或用户反馈中获得有益的判断和观察。Facebook和Twitter等社交网站彻底改变了一些企业对广告重要性及其影响的看法。大多数公司在facebook上都有自己的页面，他们把消费者引向他们的社交网络页面，而不是他们自己的网站。然而，成功地检查并最大限度地促进业务并不是那么容易。社交媒体分析有很多优势，但也有一些缺点。

有针对性的营销——从社交媒体上获取大量有价值的数据，社交媒体分析提供用户评论、推文和对公司、他们的产品和服务、时尚新闻和市场动态的建议。社交网站为公司提供了根据用户的个人兴趣来定位受众的便利。公司可以通过一些“聪明”的营销技巧，通过监控有意在线讨论产品或业务的所有用户和潜在买家，有效地接触到更愿意参与他们所提供产品的用户。此外，这些数据可以帮助零售商和服务提供商更好地了解他们的市场，并开发出最能满足客户要求和愿望的产品。那些正在寻找竞争门槛的公司可以利用社交媒体监控和分析工具来评估、找出、分类和评估有价值的数据。此外，社交媒体分析为公司提供了发现用户反应、态度和情绪的模式，从而获得营销成功的能力。

从丰富的数据中提炼和提取商业判断——Facebook和Twitter等社交媒体网站上的活动并不是毫无价值的闲聊。在数以百万计的推文、评论和明显平淡的好恶中，隐藏着相关的观察和见解，如果成功地挖掘这些观察和见解，将有助于企业在产品开发和部署、客户服务和满意度以及其他关键商业事务方面做出决策。社交媒体窥探或监控旨在帮助组织了解在任何特定时间，社交媒体上正在讨论关于他们的内容。社交媒体分析软件影响文本分析能力，以努力揭示模式，识别时尚，趋势，并从人们在这些在线论坛[7]上的评论中识别潜在的商业困境。这一结果可以用于处理客户服务问题、客户参与营销和营销工作的微调等目标。

跟踪网络流量——借助社交媒体分析，可以很容易地跟踪哪种类型的广告吸引了最多的网络流量和分析信息，例如关注特定产品或品牌的用户的年龄。因此，社交媒体分析为他们的广告商提供了系统的服务。

改善客户服务和关系——社交媒体分析不仅有助于培养消费者的态度，还允许公司对个人客户做出反应和联系。通过创建动态的、可接近的社交媒体分析，各种公用事业可以增强客户交易，并影响关键评估和决策，将不满意的消费者转变为满意的消费者。

缺点

在实施社会化媒体分析战略时，有各种各样的复杂性，以保证其赋予商业价值和意义。下面将提到社交媒体分析的一些固有缺陷。不道德的网络跟踪:未经授权的传输和使用个人数据-在未经consumerÃ¢Â ' Â '同意的情况下是否使用个人数据是一个问题，因为未经同意使用个人数据是一种不道德的做法。然而，这可能会导致严重的滥用，因为它为用户敏感和个人数据的用途开辟了一条与预期用途截然不同的道路。有时，关于谁可以使用这些数据的规则，这些数据的目的是什么，可能没有足够清楚地说明，以保护主题的目标和福祉，也没有控制谁访问这些敏感数据[11]。跟单者对个人信息有极大的兴趣，他们使用consumerÃ¢Â ' Â的集体数据，再加上精密的统计分析技术和心理模型，找出购买方案和行为[3]。之后，他们将这些数据与一些目标人群(有时是子群体)的详细信息合并，然后试图影响他们的购买习惯、评估和决策。为了适应广告，不仅要访问个人的联系信息，如姓名、地址、联系电话、电子邮件id等，而且还要访问个人信息，如年龄、性别、工资、拥有的资产、拥有雷竞技网页版的车辆类型、购物习惯等。这些信息既可以从外部也可以从内部获得。一些外部来源来自邮局、机动车部门、信贷机构、公共记录和许多其他来源。 Internal sources are department stores, supermarkets, retail stores, and they keep track of all the products purchased by each individual including on-line and in-store. If the customer uses his/ her credit or debit card, they can link the purchase with customerÃ¢ÂÂs personal details. But the most direct and productive source of information is through portals like Google and Social networking sites like Facebook and LinkedIn. Such information can be used to personalize advertisements depending on the personality, position or status and preferences of each individual, particularly when the advertisements are delivered online. Now, with the development of GPRS mobile applications userÃ¢ÂÂs location can also be tracked [4].

用户同意不是充分知情的，也不是自由给予的——用户同意必须是知情的，也不是自由给予的。大多数用户可能没有意识到他们与门户网站的交易标志着一个个人可识别的永久跟踪记录。公众的反馈不仅对一个问题或一次交流很重要，与反馈相关的情绪也很重要。通常，这一组的选择是“向上”、“中性”或“向下”，即使是这种简单的选择也会变得复杂，因为内容是矛盾的或贬损的。由于对语言的评估过于精确，或者由于公众的看法可能是地方性的或智力上的偏见，它可能会被扭曲。

没有推理的分析:社交媒体分析软件可以收集和分类大量的数据，虽然它不能理解人类的心态、思想和情绪。因此，分析社交媒体分析的人性化方面是一个重要因素。执行文本分析的软件可能不是终极的，因为情感分析工具在区分讽刺或口语化语言方面的弱点。对于文本分析工具来说，一丝不苟地评估社交媒体帖子的本质和情感是复杂的，要破译带有犬儒主义、俚语、暗语和悖论的书面内容的微妙之处。仍然普遍使用的缩写，如IDK, LOL, OMG等，甚至可以误导文本分析工具。

来自社交媒体的数据不完整且有限——来自社交媒体(如Facebook和Twitter)的数据只占全球评论的一小部分。它只构成了对公司和商业组织整体假设的一小部分。因此，社交分析工具的结果可能并不完全准确。更重要的是，社交媒体分析对社交论坛中的评论、推文或转发的感知有限，因为所有数据都是产生的，不容易进行分析和推理。大多数组织不能访问每天从推特上发布的实时推文，只能访问社交网站上的公共数据。

缺乏实际投资回报:专家和分析师指出，各种社交媒体分析工具[5]存在复杂性和缺乏实际投资回报。

因此，在使用分析软件积累了有价值的客户信息之后，一些公司不确定如何处理这些信息。此外，社交媒体监控不包含用户之间的线下交流，因此不能呈现对公司或其商品的意见或情绪的完整画面。社交媒体分析并不是组织判断客户情绪的最终解决方案。尽管社交分析工具被有效地使用，但它绝不是组织判断客户情绪的万能药。

结论及未来工作

社交媒体分析的最后一步总是最重要的一步——实际分析。有时候，需要花费数年的时间致力于社交媒体分析艺术，才能意识到每个变量是如何影响网站流量和用户参与度的。一个成功的社交媒体分析计划必须不仅包括对社交媒体数据的捕获和分析，还必须包括更广泛的业务方法和策略，以便以有用的方式使用所收集的信息。社交媒体分析工具需要蓬勃发展，因此公司必须发现如何针对他们收集的数据的定量和定性意义。SMA工具的未来通过吸收人工商业智能，寻求从假设统计到现实分析的转变。允许思考:我们能看到一个现实的“真正的timeÃ¢Â ' Â '分析实现的未来吗?

确认

谨向高池Amrita Technologies项目经理Deepak Dharmadev先生表示衷心的感谢，感谢他在我整个研究期间对我的持续鼓励和支持。我还要衷心感谢阿姆里塔艺术与科学学院院长U Krishnakumar博士，在整个研究过程中一直给予我灵感和动力。

参考文献

Agrawal D, Budak C, El Abbadi A，“社会网络中的信息扩散:对社会利益的观察和影响”，在:VLDBÃ¢Â ' Â [11]， (2011)
博斯公司2011年，“网络和社交媒体分析数据和技术的视角”。检索自http://www.booz.com/media/file/BoozCo-Web-Social-Media-Analytics.pdf，(2013年10月18日)。
Charles Duhigg，《公司如何了解你的秘密》，《纽约时报》杂志，(2012年2月22日)。
Daniel Soper，“追踪人类的流动性是个好主意吗?”考虑到与人类移动跟踪相关的权衡，”，ACM通信，55(4)，pp. 35-37，(2012年4月)，。
Hoffman, D. L.， Fodor, M.，“你能衡量你的社会媒体营销的投资回报率吗?，《麻省理工斯隆管理评论》，52(1)，41-49，(2010)。
Kavanaugh A, Fox EA, Sheetz S, Yang S, Li LT, Whalen T, Shoemaker D, Natsev P, Xie L，“政府使用社交媒体:从日常到关键”，第12届国际数字政府研究年会:挑战时代的数字政府创新，马里兰大学公园，2011年6月12-15日
Leskovec, J，“社交媒体分析——通过网络跟踪、建模和预测信息流”，斯坦福大学，2013年10月16日从http://snap.stanford.edu/proj/socmedia-kdd/检索。
Lucas Mearian，“大数据驱动监控社会:对大量数据的分析将使公司了解我们的习惯和活动”，Computerworld, http://www.computerworld.com/s/article/9215033/Big_data_to_drive_a_surveillance_society，(2011年3月24日)。
MicroTech，“社交媒体分析如何帮助塑造政府绩效”，2013年10月18日检索，http://www.microtech.net/sites/default/files/socialmediaanalytics.pdf。(2011年12月)。
Nagarajan M, Sheth A, Velmurugan S，“公民传感器数据挖掘，社交媒体分析和以开发为中心的web应用程序”，在:第20届国际会议论文集上的万维网伙伴(WWWÃ¢Â ' Â 11)， pp 289-290， (2011)
罗伯特·s·博伊德，《在网络空间，私人文件正成为一本开放的书》，《休斯顿纪事报》，第3页(1995年12月8日)。
Zeng, D.， Chen, H.， Lusch, R.， & Li, S，“社交媒体分析与智能”，IEEE计算机学会，25(6)，13-16，(2010年11月/ 12月)。