京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
社交关系+大数据=?消费者洞察
社交关系+大数据=?
“大家还没搞清楚PC的时候,移动互联网来了,还没搞清楚移动互联网的时候,大数据来了。”
有个不太靠谱的命题:如何让赵本山和迈克尔乔丹搭上关系?其实很简单,通过分析两个人的社交圈子,兴趣爱好等,最终可以找出一条线路能让他们两个人认识,这就是隐藏其中的大数据魅力之一点点……
随着互联网的冲击,UGC(用户产生内容)不断发展,社交网络已经不断普及并深入人心,用户可以随时随地在网络上分享内容,由此产生了海量的用户数据。这些数据并不是我们想象中的那样冷冰冰、枯燥的数据,而是更加活生生、有趣的数据;这些数据不同于以往单纯的数字,它们声色结合、图文并茂。
比如,Facebook用户每天共享的东西超过40亿,Twitter每天处理的数据量超过3.4亿;而每分钟Tumblr博客作者会发布2.7万个新帖子,Instagram用户会共享3600张新照片……随着Facebook、Twitter、LinkedIn、微信等社交媒体的流行,对社交关系的数据挖掘成为近几年的一个技术热点。
玩的核心是消费者洞察
在一般商业前提下,社交大数据挖掘的目的,是投其消费者所好。
不可否认,一个正在改变我们的生活、工作和思维方式的新浪潮正悄悄来到我们身边,这或许就是大数据(Big Data)导致的一个还不可名状的时代。
当下,社交大数据正在对企业,甚至于一些行业带来深刻的变革。下面,让我们来细数一下吧!
首先,与传统的营销方式相比,利用大数据营销,从前期的曝光,中期的转化,到后期的购买行为都是可监测的。效果可评估是大数据带来的最实质性影响。其次,在社交环节,越来越多消费者通过社交媒体反馈自己对企业产品、品牌形象的看法,这个过程会产生许多有价值信息,甚至包括一些潜在的市场需求。对一个企业来说,这些信息不仅可能使他们调整原有产品,甚至催生新的商业模式。消费者洞察,是大数据的核心价值。第三,大数据对某些行业来讲,意义更加不同。比如电影行业,金融行业,大数据能够起到预估性、前瞻性作用,企业可以据此建立一些模型对消费者行为进行分析。
同时,这又是一个移动盛行的时代,与传统互联网相比,移动互联网时代更加强调“社交”和“互动”。人们随时随地可以和朋友问候交流、分享资讯,只要带上手机,整个社交圈也就装在口袋里。交互性增强带来的效果是,不但产品可以为用户带来效用,用户反过来也能为产品导入流量。一个网友如果在微博上发文夸赞一家餐厅,经由他的社交圈的转发和扩散,就将为这家餐厅带来更多的访客。这个特征,也为移动互联网时代的商业创新指出了一个方向,那就是基于用户身份的信息交互和社交应用。
当下,所有行业都在积极拥抱移动互联浪潮,当然金融业也无法作壁上观。唯有移动起来的金融,才具备在下一个周期继续参与竞争的生命力。这其中,应用社交化的趋势和大数据,将对金融行业带来更多新的机遇,并将使金融行业逐步移动化、社交化,产生新的具有移动互联网特点的金融模式。这种金融模式将具有成本低廉、便捷的特点,能够使人们不受时间和地点的限制享受金融服务。
总之,进入大数据时代,金融行业的客户信息、交易信息、资产信息、信用信息等数据经过有效采集和整理分析,将会成为具有价值的数据信息。内部数据结合外部数据将形成具有重要价值的数据资产,可以有效帮助金融企业进行精准营销,降低运营费用,提高欺诈管理水平,提高信用风险管理水评,为决策提供有效支持,同时帮助金融企业了解客户需求,开发出符合客户需要,具有创新精神的新产品。
未来社交关系与大数据还将在互联网贷款、购买保险、证券投资等发挥极大作用。金融和数据拥有天然的数据化基因,因为金融本身就是信息和数据,做金融的本质就是做信用。大数据技术提供的有据可查的信用数据,为构建互联网金融信用体系提供了保障。
什么时候隐私可以成为伪命题?
社交大数据掘金路上,隐私问题忡忡。当然,深度的社交大数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。社交网站从一诞生起就与这个问题相伴相生,随着大数据时代的到来,隐私问题显得越发重要。在未来掘金社交数据的道路上,一方面要为用户提供更加精准便捷的良好服务,另一方面也要注重对用户隐私的保护。只有符合用户需求和用户安全的商业利益,才能成为可持续的商业利益。
可见,移动互联网、社交网络、云计算、大数据等新技术的不断涌现,加剧了互联网与金融业在客户管理、风险控制、渠道建设、商业模式、战略等层面广泛的融合和创新,不难想象,在不久的将来,真正能带来改变的互联网金融一定是由深谙互联网思维,立足小额信用贷款服务,涉及海量用户,注重数据资产,耐心长远的公司所推动的。这有这样,才是符合大数据的趋势,才能拥有长期的核心竞争力。但不可否认,无论选择与社交网络进行品牌联合,还是借助丰富而强大的数据系统实现精准定向,亦或求同存异定制产品打通,社交关系与大数据的结合,不仅搅动了金融业,而且演变为整个商业社会乃至人情社会的制高点工具问题,即将催生真正的互联网与金融领导者。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19