Sociālie dati ir informācija, ko sabiedrisko mediju lietotāji kopīgo, un tajā iekļauti metadati, piemēram, lietotāja atrašanās vieta, runājamā valoda, biogrāfiskie dati un / vai koplietotās saites. Sociālie dati ir vērtīgi tirgotājiem, kuri meklē klientu ieskatu, kas varētu palielināt pārdošanas apjomus vai politiskas kampaņas gadījumā iegūt balsis. Ir daudz sociālo datu veidu, tostarp čivināt no Twitter, ziņas Facebook, piespraudes, ziņas Tumblr un reģistrēšanās vietnēs Foursquare un Yelp. Facebook uzņēmējdarbībai un Twitter reklāmas ir divas programmas, kas palīdz reklāmdevējiem izmantot sociālos datus, lai reklamētu mērķauditoriju lietotājiem, kuri, iespējams, ir ieinteresēti viņu reklāmās.
Sociālo datu sadalīšana
Lietotāji labprātīgi lielu daļu savu sociālo datu publisko, ļaujot uzņēmumiem brīvu un ērtu piekļuvi tam. Ja uzņēmums, kas pārdod biļetes uz sporta pasākumiem, redz, ka lietotājs seko vairākām sporta komandām, šī kompānija varētu mērķēt reklāmas uz šo lietotāju, lai mēģinātu viņu vilināt pirkt biļetes, lai redzētu viņas iecienītās komandas spēles. Vēl viens veids, kā uzņēmums var izmantot sociālos datus, ir savlaicīgu reklāmu nodrošināšana, pamatojoties uz neseniem ierakstiem, piemēram, ierīču reklāmas kādam, kurš ir kopīgojis, ka viņi iepērkas mājās.
Izmantojot augstas kvalitātes sociālos datus, kas ir apkopoti un pareizi analizēti, uzņēmumi var atlasīt reklāmas cilvēkiem, kuri, visticamāk, pērk savus produktus vai pakalpojumus. Sociālie dati var arī palīdzēt uzņēmumiem noteikt visefektīvākās reklāmas vietas. Uzņēmumi var vēl vairāk uzlabot savu reklāmu, sašaurinot mērķauditoriju pēc dzimuma, runājamās valodas, izmantotās elektroniskās ierīces, vecuma, interesēm, atrašanās vietas un citiem faktoriem. Sociālie dati ne tikai palīdz uzņēmumiem iegūt jaunus klientus, bet arī palīdz viņiem turpmāk sazināties ar esošajiem klientiem.
Sociālo datu analīze
Parasti sociālo datu analīzei ir divi posmi. Pirmais ir datu apkopošana, ko lietotāji izveidojuši tīkla vietnēs, un pēc tam šo datu analīze. Analīzes process parasti notiek reālā laikā - un to pēc tam izmanto, lai noteiktu ietekmi, sasniedzamību, atbilstību un citus apsvērumus. Uzņēmumiem, kas izmanto šāda veida datu analīzi, jāpatur prātā vairākas lietas, tostarp tas, kā atšķirt sociālos datus no sentimenta, laika atbilstība (kas šodien aktuāls, iespējams, rīt nebūs), kvalitāte (cik ietekmīgus noteiktus ziņojumus un komentārus norāda konkrēti cilvēki) un kā sākas un izplatās vīrusu aktivitāte.
Sociālo datu ierobežojumi
Sociālie dati ir nepilnīgi vairāku iemeslu dēļ. Tas aprobežojas ar informāciju, ko lietotāji nolemj dalīties ar sevi. Piemēram, daži lietotāji nedrīkst kopīgot savu atrašanās vietu vai dzimumu, reklāmdevējiem dodot nepilnīgu profilu, ar kuru strādāt. Vēl viena problēma ir tā, ka daudzi sociālo mediju lietotāji nav īsti lietotāji, bet gan viltus robotu vai robotprogrammatūru konti. Pat reālu lietotāju starpā ne vienmēr ir iespējams mēģināt novērtēt savas izjūtas par zīmolu vai politisko kandidātu (ko sauc par “sentimenta analīzi”), pamatojoties uz viņu izteiktajiem komentāriem, jo daudzi viņu komentāri ir neitrāli un algoritmi var nepareizi klasificēt komentārus kā pozitīvus, kad viņi ir negatīvi un otrādi. Turklāt daudzi pieejamie pozitīvie un negatīvie komentāri ir galējības, tāpēc ir grūti precīzi novērtēt, kā patērētāji kopumā jūtas attiecībā uz produktu, pakalpojumu, zīmolu vai politisko kandidātu.
