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社交網(wǎng)絡(luò)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中的應(yīng)用演講人:日期:BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目錄CONTENTS社交網(wǎng)絡(luò)分析概述社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取與處理社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別消費(fèi)者行為分析與預(yù)測(cè)產(chǎn)品推廣策略制定與實(shí)施品牌形象塑造與傳播路徑優(yōu)化效果評(píng)估與持續(xù)改進(jìn)方向BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01社交網(wǎng)絡(luò)分析概述社交網(wǎng)絡(luò)分析是一種研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體間的關(guān)系以及網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化的方法。從早期的社會(huì)學(xué)研究,到近年來(lái)在計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)等多學(xué)科的交叉應(yīng)用,社交網(wǎng)絡(luò)分析逐漸成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。定義與發(fā)展歷程發(fā)展歷程定義關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)(個(gè)體或群體)和邊(關(guān)系)的構(gòu)成,以及網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)特征。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系強(qiáng)度動(dòng)態(tài)變化衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間關(guān)系的緊密程度,如好友關(guān)系、信任關(guān)系等。分析網(wǎng)絡(luò)的演化過(guò)程,包括節(jié)點(diǎn)的加入、離開(kāi)以及關(guān)系的形成、斷裂等。030201社交網(wǎng)絡(luò)分析的核心思想社交網(wǎng)絡(luò)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中的意義通過(guò)分析消費(fèi)者的社交網(wǎng)絡(luò),可以更準(zhǔn)確地定位目標(biāo)受眾,提高營(yíng)銷效果。基于消費(fèi)者的社交網(wǎng)絡(luò)和行為數(shù)據(jù),為消費(fèi)者提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)推薦。利用社交網(wǎng)絡(luò)中的意見(jiàn)領(lǐng)袖和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),促進(jìn)品牌口碑的傳播和擴(kuò)大品牌影響力。及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理品牌在社交網(wǎng)絡(luò)中的負(fù)面信息,維護(hù)品牌形象和聲譽(yù)。精準(zhǔn)定位個(gè)性化推薦口碑傳播危機(jī)應(yīng)對(duì)BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取與處理如微博、微信、抖音等,通過(guò)API接口或爬蟲(chóng)技術(shù)獲取用戶數(shù)據(jù)、帖子內(nèi)容、互動(dòng)信息等。社交媒體平臺(tái)專門的數(shù)據(jù)收集和分析公司,提供經(jīng)過(guò)處理和整合的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。第三方數(shù)據(jù)提供商與其他機(jī)構(gòu)或企業(yè)合作,共享數(shù)據(jù)資源,以獲取更全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。合作與共享數(shù)據(jù)來(lái)源及獲取途徑123去除重復(fù)數(shù)據(jù),篩選出與營(yíng)銷目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)去重與篩選對(duì)帖子內(nèi)容、評(píng)論等文本信息進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注、情感分析等處理。文本處理統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn),便于后續(xù)分析和建模。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理將社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶及其關(guān)系表示為網(wǎng)絡(luò)圖,節(jié)點(diǎn)表示用戶,邊表示用戶之間的關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)圖模型通過(guò)算法識(shí)別社交網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu),將用戶劃分為不同的群體。社區(qū)發(fā)現(xiàn)提取用戶的社交網(wǎng)絡(luò)特征,如度數(shù)、介數(shù)、緊密度等,用于后續(xù)分析和建模。特征提取社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化表示BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA03社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別中心性度量方法衡量節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的平均距離,適用于識(shí)別能夠快速傳播信息的節(jié)點(diǎn)。接近中心性(ClosenessCentrality)衡量節(jié)點(diǎn)直接連接的其他節(jié)點(diǎn)數(shù)量,適用于識(shí)別直接影響力較大的節(jié)點(diǎn)。度中心性(DegreeCentrality)衡量節(jié)點(diǎn)在所有最短路徑中出現(xiàn)的頻率,適用于識(shí)別在信息傳播中起到橋梁作用的節(jié)點(diǎn)。介數(shù)中心性(BetweennessCentrali…03社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法通過(guò)檢測(cè)社交網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu),識(shí)別出不同社區(qū)間的關(guān)鍵連接節(jié)點(diǎn)。01PageRank算法通過(guò)計(jì)算網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系,評(píng)估網(wǎng)頁(yè)的重要性,可應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)中識(shí)別關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。02HITS算法通過(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的權(quán)威性和樞紐性,識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)和熱門話題。關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法

案例:某品牌傳播關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分析數(shù)據(jù)收集收集品牌在社交網(wǎng)絡(luò)上的傳播數(shù)據(jù),包括用戶關(guān)注關(guān)系、轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系、評(píng)論等。關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別運(yùn)用中心性度量方法和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法,識(shí)別出對(duì)品牌傳播具有重要影響的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。傳播策略制定根據(jù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn),制定相應(yīng)的傳播策略,如合作推廣、精準(zhǔn)營(yíng)銷等,以提高品牌傳播效果。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA04消費(fèi)者行為分析與預(yù)測(cè)基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的消費(fèi)者群體劃分利用社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系、互動(dòng)行為等數(shù)據(jù),將消費(fèi)者劃分為不同的群體,如興趣群體、地域群體、年齡群體等。消費(fèi)者特征提取從社交網(wǎng)絡(luò)中提取消費(fèi)者的個(gè)人信息、興趣愛(ài)好、消費(fèi)習(xí)慣等特征,為后續(xù)的行為分析和預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。消費(fèi)者群體劃分及特征提取通過(guò)分析消費(fèi)者在社交網(wǎng)絡(luò)中的互動(dòng)行為、話題討論、情感表達(dá)等,識(shí)別消費(fèi)者的行為模式,如購(gòu)買決策過(guò)程、品牌偏好、口碑傳播等。消費(fèi)者行為模式識(shí)別運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法,挖掘消費(fèi)者行為模式中的潛在規(guī)律和趨勢(shì),為市場(chǎng)營(yíng)銷策略制定提供決策支持。消費(fèi)者行為模式挖掘算法消費(fèi)者行為模式挖掘消費(fèi)者行為預(yù)測(cè)模型構(gòu)建基于歷史數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)分析,構(gòu)建消費(fèi)者行為預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)消費(fèi)者未來(lái)的購(gòu)買意向、品牌選擇等行為。預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用將預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷策略中,如個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷等,提高營(yíng)銷效果和消費(fèi)者滿意度。基于社交網(wǎng)絡(luò)分析的消費(fèi)者行為預(yù)測(cè)BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA05產(chǎn)品推廣策略制定與實(shí)施社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系挖掘利用社交網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù),挖掘用戶之間的社交關(guān)系,識(shí)別出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和影響力較大的用戶,為精準(zhǔn)定位提供參考。多維度數(shù)據(jù)分析綜合考慮用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上的行為數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)等,從多個(gè)維度對(duì)目標(biāo)受眾進(jìn)行精準(zhǔn)定位。社交網(wǎng)絡(luò)用戶畫(huà)像分析通過(guò)分析用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上的行為、興趣、社交關(guān)系等數(shù)據(jù),形成用戶畫(huà)像,進(jìn)而精準(zhǔn)定位目標(biāo)受眾。目標(biāo)受眾精準(zhǔn)定位通過(guò)分析用戶歷史行為數(shù)據(jù)和產(chǎn)品內(nèi)容特征,為用戶推薦與其興趣相似的產(chǎn)品?;趦?nèi)容的推薦算法利用用戶之間的行為相似性和產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性,為用戶推薦其可能感興趣的產(chǎn)品。協(xié)同過(guò)濾推薦算法將基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過(guò)濾推薦相結(jié)合,綜合考慮用戶興趣、產(chǎn)品特征和用戶行為等多個(gè)因素,提高推薦準(zhǔn)確性?;旌贤扑]算法個(gè)性化推薦算法設(shè)計(jì)通過(guò)分析用戶在平臺(tái)上的瀏覽、購(gòu)買、評(píng)價(jià)等行為數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶畫(huà)像,包括用戶的年齡、性別、地域、興趣等標(biāo)簽。用戶畫(huà)像構(gòu)建基于用戶畫(huà)像和商品特征,設(shè)計(jì)個(gè)性化推薦系統(tǒng),采用協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的推薦算法,為用戶提供個(gè)性化的商品推薦。個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)通過(guò)A/B測(cè)試等方法,對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的效果進(jìn)行評(píng)估,不斷優(yōu)化推薦算法和模型,提高推薦準(zhǔn)確性和用戶滿意度。推薦效果評(píng)估案例:某電商平臺(tái)個(gè)性化推薦實(shí)踐BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA06品牌形象塑造與傳播路徑優(yōu)化包括品牌標(biāo)志、標(biāo)準(zhǔn)色、字體等視覺(jué)元素,是品牌形象最直接的表現(xiàn)。視覺(jué)識(shí)別傳達(dá)品牌的核心價(jià)值觀和使命,是品牌形象的靈魂。品牌理念包括產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)、社會(huì)責(zé)任等方面的表現(xiàn),是品牌形象的重要支撐。品牌行為品牌形象構(gòu)成要素分析傳播路徑規(guī)劃分析目標(biāo)受眾的媒體接觸習(xí)慣,選擇合適的傳播渠道和媒介組合,制定傳播策略。傳播效果評(píng)估通過(guò)數(shù)據(jù)分析、用戶反饋等方式評(píng)估傳播效果,及時(shí)調(diào)整傳播策略。傳播路徑優(yōu)化根據(jù)評(píng)估結(jié)果,優(yōu)化傳播路徑,提高品牌曝光度和認(rèn)知度。品牌傳播路徑規(guī)劃及優(yōu)化方法品牌形象塑造01通過(guò)深入挖掘品牌歷史和文化,提煉出獨(dú)特的品牌理念和視覺(jué)識(shí)別元素,塑造出鮮明且富有內(nèi)涵的品牌形象。傳播路徑規(guī)劃02針對(duì)目標(biāo)受眾的特點(diǎn),選擇合適的傳播渠道和媒介組合,如社交媒體、廣告、公關(guān)活動(dòng)等,制定全面的傳播策略。傳播效果評(píng)估與優(yōu)化03通過(guò)數(shù)據(jù)分析和用戶反饋,發(fā)現(xiàn)傳播過(guò)程中的問(wèn)題和不足,及時(shí)調(diào)整傳播策略,提高品牌曝光度和認(rèn)知度。同時(shí),不斷優(yōu)化傳播路徑,降低傳播成本,提高營(yíng)銷效率。案例BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA07效果評(píng)估與持續(xù)改進(jìn)方向參與度衡量用戶與營(yíng)銷活動(dòng)的互動(dòng)程度,如評(píng)論數(shù)量、分享次數(shù)、投票結(jié)果等。轉(zhuǎn)化率分析營(yíng)銷活動(dòng)帶來(lái)的實(shí)際業(yè)務(wù)成果,如產(chǎn)品銷量、新增用戶數(shù)量、品牌知名度提升等。覆蓋率評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)在社交網(wǎng)絡(luò)上的傳播范圍,包括觸及的用戶數(shù)量、轉(zhuǎn)發(fā)量、點(diǎn)贊量等。效果評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建社交圖譜通過(guò)可視化技術(shù)展示用戶之間的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò),幫助營(yíng)銷人員了解用戶群體間的聯(lián)系和影響力。數(shù)據(jù)儀表盤整合多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo),以直觀的圖表和圖形展示營(yíng)銷活動(dòng)的效果,便于實(shí)時(shí)監(jiān)控和決策調(diào)整。熱力圖利用顏色深淺表示數(shù)據(jù)的大小和密度,展示營(yíng)銷活動(dòng)在不同地區(qū)和時(shí)間段的影響力分布。數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)方法數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略優(yōu)化多平臺(tái)整合營(yíng)銷用戶畫(huà)像精準(zhǔn)營(yíng)銷營(yíng)銷效果預(yù)測(cè)模型持續(xù)改

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