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
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05