基于大數據輿情的網絡營銷分析系統簡介

時間:2015-02-11 11:39 來源:中正輿情 作者:陳玉龍 點擊:
海量的數據隱含著巨大的信息。看似龐大無規則的數據,實則包含著大量的用戶標簽及潛在的用戶肖像。如何從這些可觀的數據中分析出用戶的潛在意愿及需求,將成為提高品牌價值和聲譽,改善用戶體驗的新興途徑。
  21世紀是數據信息大發展的時代,移動互聯、社交網絡、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍,各種數據正在迅速膨脹并變大。互聯網(社交、搜索、電商)、移動互聯網(微博)、物聯網(傳感器,智慧地球)、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融(銀行、股市、保險)、電信(通話、短信)都在瘋狂產生著數據。
  社交媒體時代,通過互聯網平臺表達社情民意,體現用戶的意愿,評論和態度。從古代的“防民之口甚于防川”,到如今的網絡時代,“人人都有了自己的麥克風”。輿情,就是一個風向標。輿情分析,就是針對民眾態度的收集和整理,發現相關的意見傾向,客觀反映輿情狀態。
  海量的數據隱含著巨大的信息。看似龐大無規則的數據,實則包含著大量的用戶標簽及潛在的用戶肖像。如何從這些可觀的數據中分析出用戶的潛在意愿及需求,將成為提高品牌價值和聲譽,改善用戶體驗的新興途徑。
  一、微博用戶數據分析
  微博是現代網絡社會溝通的重要工具,很多大型零售商會發布近期的打折、新品信息。但是,這些信息往往不能針對每個用戶的喜好來發布,類似于廣播一樣,每一條微博是否對每個粉絲有意義,需要用戶自己來過濾。但實際上,粉絲自身發布的微博含有大量的數據信息,這些信息包含用戶的個人愛好,自己年齡階段,近期的想購買的款式,甚至是自己希望有的款式與功能等。
  從客戶發布微博開始, 到商家向用戶發布商品目錄和優惠信息,整個流程分為五個步驟:
  首先,客戶發布微博:從微博上初步獲取的數據為“粗數據”,雖然數據雜亂需要分析,但是其中包含很多用戶自己“無意識”的為自己打上的標簽,這為后續的語義分析打下了基礎。粗數據中包括類似于:性格、年齡階段、星座、性別、突出喜好等。掌握這些用戶自定義的標簽后,把這些作為用戶肖像的一部分。
  其次,獲取商家的粉絲:商家的粉絲包括關注商家微博的用戶以及簽到用戶被提及的品牌粉絲等。這些粉絲的發布的微博便作為語義處理的輸入。
  第三,分析用戶的微博:將用戶的微博進行語義分析。利用分析平臺對文章進行分詞,分詞后與字典進行比較和分類,然后對比總結出該用戶的興趣愛好所在,作為用戶的一個標簽,同時作為客戶肖像的一部分。
  第四,指定相關營銷策略:客戶肖像制定后,存入數據庫,并根據微博內容實時或定時更新客戶肖像,根據客戶的肖像,向用戶推送相應的商品打折、優惠、最新上架產品信息。
  最后,消費者便可使用消費券或根據打折信息購買相關產品。這樣向用戶推送的促銷信息會更加符合用戶近期的購買意愿和用戶的個性特征,可以做到為每個用戶個性定制的營銷方案,使推送更有效。
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