Social Analytics
Задачи дисциплины Social Analytics. Основное понятие Social Media Analytics и его составляющие. Важность вовлеченности компании в социальные медиа. Сбор данных и пошаговая организация вовлеченности в соц-медийные проекты. Инструменты для обработки данных.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | реферат |
Язык | русский |
Дата добавления | 05.12.2014 |
Размер файла | 1,8 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Social Analytics
Содержание
Введение
1. Задачи Social Analytics. Social intelligence. Цель дисциплины
2. Основное понятие Social Media Analytics и его состaвляющие
3. Важность вовлеченности компании в социальные медиа
4. Сбор данных. Пошаговая организация вовлеченности в соц-медийные проекты
5. Инструменты для обработки данных соц сетей
Заключение
Список использованнных источников
Введение
В настоящее время более двух миллиардов людей в мире являются пользователями социальных сетей. Twitter в среднем регистрирует 300 миллиoнов “твитов” в день. Половина этих “твитов” рекомендует те или иные продукты и сервисы.
Visual social networking вебсайты как Pinterest and Tumble- самые растущие социальные сети на период последнего года. Более пятисот тысяч зарегистрированных пользователей Pinterest являются компаниями .
B 2013 году 350 миллионов пользователей Facebook использовали функцию “like”, что бы выразить, что им нравится контент обновления статуса, комментарий, фотографии, ссылки друзей или реклама какого- либо продукта.
Рисунок 1. Ежемесячное число активности пользователей социальных медиа в 2013 году
Статистика использованнии соц сетей современным пользователем настолько внушительна в предоставлении нужной компаниям информации о трендах, настроениях современного потребителя и получения обраной связи на продукцию, что только компании, не ориентированные на успех не воспользуются данным собранными из этого источника.
А "успешные" предприятия ориентированные на достижение бизнес целей могут применить полученнную информацию практически во всех частях организации: в отделе связей с общественностью, в маркетинге, в отделе обслуживания клиентов и product development, везде, где есть возможность использовать эти данные для принятия бизнес решений, развития продукта и просвещения о продукции и сервисах.
social analytics медиа
1. Задачи Social Analytics. Social intelligence. Цель дисциплины
Задача дисциплины заключается в возможности компаний получить контроль над потоком данных, собранных из социальных сетей и трансформировать его в accountable Social Intelligence.
Social Intelligencе определяется , как управление анализом данных клиентoв, полученных из социальных источников медии и используемые для активации и регулирования маркетинга или бизнес-программы.
Иными словами, Social Intelligence ищет значение в социальных взаимодействиях клиентов, продуктов, кампаний, social CRM (Customer Relationship Management) , в данных обзоров и социальных чатax и на основе найденного генерирует новые эффективные идеи, которые влияют на бизнес-стратегию.
Основной целью Social Analytics являeтся:
· увеличение дохода компании
· снижение трат на обслуживание
· получение отзывов потребителей на предоставленные продукты и сервисы
· улучшение общественного мнения о том или ином продукте и сервисе.
Социальные аналитика (SMA ) относится к подходу сбора данных из социальных сетей и блогов и оценки этиx данных для принятия бизнес-решений.
Этот процесс отличается от обычного мониторинга, анализа "ретвитов" или функции "Like " и развивает углубленное представление о потребителe социальных сетей.
2. Основное понятие SMA и его состaвляющие
SA ( или SMA) - общий термин и включает в себя число специальных техник, таких как social filtering, social network analysis и sentiment analysis.
Рис. 2 Мониторинг "прослушивания" в социальных сетях помогает определить настроение потребителя клиента по отношению к продукции или самой компании. Цель такого мониторинга вовлечь потенциального и настоящего в социальную активность бренда.
Social Network Analysis является инструментом сбора данных из многочисленных источников, распознавая взаимоотношение и оценивая влияние друг на друга, качество, эффективность этих взаимоотношений.
Social Filtering -метод идентифицикации информации, которая может заинтересовать пользователя.
Sentiment Analisys - выявляет тенденции настроений инвидуумов по отношению к какой-то теме.
Все эти инструменты нужны для изучения социальной структуры, взаимосвязей и работы между индивидуами, сообществами и организациями.
3. Важность вовлеченности компании в соц медию
Как компании добится получения наиболее успешного результата по вовлеченности в социальную медию, для возможности обработать данные ?
Какие инструменты позволят трансформировать фрагментированую информацию, полученную из соц-медийных каналов в Social Intelligence ?
Что позволит проанализировать мнения и активность потребителя и поможет улучшить бизнес стратегию и повлияет на качество продукции или сервисов?
Рассмотрим основные вопросы и шаги, которые компания должна препринять в начале своей online соц-медийной деятельности.
Итак, для получения нужной информации для анализа необходимо добится вовлеченности в социальную активность действующего и потенциального клиента компании .Потребитель должен с нетерпением ожидать выхода новой продукции или сервиса, и желать его приобрести.
Необходимо мотивировать это поведение .
4. Сбор данных. Пошаговая организация вовлеченности в соц-медийные проекты
Первый шаг на пути к этому компания должна определить свою цель от участия в соц-медийной кампании и определить свои цели в интернет маркетинге. Этим может быть создание конкретной и измеримой задачи по привлечению определенного количества потенциальных клиентов в месяц или в год .
Второе, необходимо направить все усилия на построение своего бренда и привлечь новый трафик к своим соц профилям и веб сайту компании, что даст возможность компании общатся со своими клиентами.
Эти показатели помогут компании в будущем оценить успех использования соц сетей и оценить использованные стратегии.
Третее, важно определить целевую аудиторию, на которую ориентирован бизнес и выявить, что привлекает конкретную группу потенциальных потребителей, что влияет на их покупательские предпочтения и как добится от них получения обратной связи.
Четвертое, определив, target market необходимо выяснить , какой способ предоставления информации о сервисе и продукции они предпочитают , будь это Facebook , Pinterest или блоги. Контент должен предвосхищать потенциальных и настоящих клиентов .
Пятое, немаловажно, создать профили на всех платформах соц сетей. Убедится, что профиль отображает бренд компании и включает всю базовую информацию, которая поможет вывести к предприятию потребителя.
Внутри компании важно не посвещать все свое время соц медии и определить временные рамки работы.
В стратегии и обработке процессов важно назначить лица, кто будет заниматся social media и какие ожидания будут у работников предприятия и посетителей соц-медийных эккаунтов организации.
Последнее, использовать анализ полученнных данных для измерения успеха в соц медии.
Создание чувство общности вокруг предприятия и вовлечения клиентской базы является конечной целью. Важно следить за прогрессом и ходом всех стараний и усилий в участии в соц-медийних кампаниях, чтобы понять, что вся интернет деятельность компании имеет значение и определит как лучше общаться с потребителем.
5. Инструменты для обработки данных соц сетей
На сегодня существуют десятки недорогих и бесплатных инструментов мониторинга и анализа данных и listening platforms: Google Analytics, Hootsuite , Twitreach, TweetBeep, Netvibes, GoogleAlert и многиe другиe.
Все эти инструменты работают в режиме реального времени -ведут поиск соц медии и делают анализ платформ.
В зависимости от нужд предприятия все они выполняют схожие, но различный по видам сбор и анализ данных.
Рис. 3 Анализ данных соц-медийных платформ c помощью GoogleAnalytics
К примеру, какие то cгруппировывают пользовательский контент из Twitter, Facebook, FriendFeed, YouTube, Digg, Google и многих других в один поток. Какие то помогают выполнять кампании в нескольких социальных сетях. HootSuite, к примеру, может идентифицировать аудиторию и дает пользовательские отчеты . GoogleAlerts присылает "предупреждения", выполняя monitoring не только имени компании, но и всей отрасли деятельности предприятия , что позволяет легко следить за то, что происходит в индустрии. И шлет ежедневные результаты прямо на электронную почту.
Получив результаты компания определит успех своей вовлеченности в соц медию и использует полученные данные в стратегии электронного маркетинга. Полученный анализ позволяет компаниям принимать лучшие и более обдуманные бизнес решения и повлият на качество их отношений с клиентом.
Заключение
За последнее десятилетие Social Analytics стал основной формой бизнес аналитики, которая используется для отслеживания , идентификации и прогнозирования поведения и настроений потребителя.
Анализ online деятельности клиентов, конкурентов, критиков и сторонников дает компании возможность видеть результат своих интернет кампаний в социальной медии.
Таким образом, дисциплина Social Analytics является мощным инструментом для определения предпочтений пользователей и дает маркетологам возможность определять тенденции интересов потребителя в целях удовлетворения их потребностей.
Список использованных источников
“Electronic Commerce “2012 Turban, King
www.socialmediatoday.com
www.jeffbullas.com
www.ecomcanada.wordpress.com
www.technopedia.com
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Overview of social networks for citizens of the Republic of Kazakhstan. Evaluation of these popular means of communication. Research design, interface friendliness of the major social networks. Defining features of social networking for business.
реферат [1,1 M], добавлен 07.01.2016Social network theory and network effect. Six degrees of separation. Three degrees of influence. Habit-forming mobile products. Geo-targeting trend technology. Concept of the financial bubble. Quantitative research method, qualitative research.
дипломная работа [3,0 M], добавлен 30.12.2015Концепции хранилищ данных для анализа и их составляющие: интеграции и согласования данных из различных источников, разделения наборов данных для систем обработки транзакций и поддержки принятия решений. Архитектура баз для хранилищ и витрины данных.
реферат [1,3 M], добавлен 25.03.2013Режимы компьютерной обработки данных. Понятие и типы данных, структура и отличительные особенности. Характеристика основных операций, проводимых с данными, приемы их кодирования. Порядок и инструменты измерения информации и единицы хранения данных.
контрольная работа [104,1 K], добавлен 22.11.2010Обзор существующих решений на основе открытых данных. Технологии обработки данных и методы их визуализации. Социальные сети для извлечения данных. Ограничение географической локации. Выбор набора и формат хранения открытых данных, архитектура системы.
курсовая работа [129,5 K], добавлен 09.06.2017Обработка текстовых данных, хранящихся в файле. Задачи и алгоритмы обработки больших массивов действительных и натуральных чисел. Практические задачи по алгоритмам обработки данных. Решение задачи о пяти ферзях. Программа, которая реализует сортировку Шел
курсовая работа [29,2 K], добавлен 09.02.2011Особенности обработки информации в компании. Основные модели данных: иерархическая, сетевая, реляционная. Выбор подходящей системы управления базами данных. Microsoft Access как интерактивная, реляционная СУБД для операционной системы MS Windows.
статья [14,7 K], добавлен 22.02.2016Изучение особенностей информационного процесса обработки данных. Процессы, связанные с поиском, хранением, передачей, обработкой и использованием информации. Основные режимы обработки данных на ЭВМ. Организация обслуживания вычислительных задач.
реферат [130,9 K], добавлен 28.09.2014Файловая организация баз данных. Взаимодействие администратора баз данных с пользователями. Иерархическая и сетевая даталогические модели системы управления базами данных. Принципиальная организация системы обработки информации на основе БД-технологии.
реферат [762,0 K], добавлен 23.12.2015Система компьютерной обработки данных для сбора, систематизации, статистической обработки, анализа результатов учебного процесса за четверть, полугодие, год. Модуль обработки данных о качестве обучения, итогов успеваемости и данных о движении учащихся.
реферат [22,5 K], добавлен 05.02.2011