社群行銷公司推薦-社群大數據，你知道怎麼有效運用嗎？

近年來大數據當頭，企業如何進行社群數據分析顯得格外重要，但究竟社群大數據能有什麼實際應用？又或者有什麼社群媒體分析工具和服務能幫助我們有效率的進行呢？以下將以簡單易懂的方式介紹，並提供相關實例為輔助！

何謂社群大數據？
近期正夯的大數據到底是什麼？簡言之，它是具有所謂4V（Volume 容量、Velocity 速度、Variety 多樣性、Veracity 真實性）特質的巨量資料，更新非常快速且頻繁，而且資料來源和種類都十分多元，其中更包含了大量的非結構化資料。

而社群大數據其實就是隱藏在現今眾多社群網站和媒體後面，那些大量而又充滿潛在價值的資料，包括用戶基本資料、點擊率、分享數、社交圈大小⋯⋯等等。

社群大數據用途？
由於其數量非常龐大，因此如何解構大數據，並且從中獲得有利的訊息更顯重要，也使其成為現今社群行銷的重要依據之一。但究竟我們可以怎麼利用這些社群大數據呢？

透過不同社群網站分析提供的數位足跡，我們能夠掌握有關受眾喜好和特性的輿情數據，在與傳統CRM資料結合後，更能夠針對不同族群進行精準的分眾行銷，進而挖掘出潛在商機。

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社群大數據實際應用
其實許多知名的社群媒體，早已注意到大數據這塊金石，並且實際投入研究和測試。其中最為人所知的例子就是Facebook，其應用程式介面上就包含了數十種不同的數據類型，包括按讚數、留言數、分享數、影片觀看次數，甚至是貼文觸及人數。

Facebook的粉絲專頁洞察報告當中也幫我們匯整了許多用戶資料，透過Facebook我們可以更加深入地了解用戶對你社群粉專的使用習性與資料，例如觸及率、互動率、CTA點擊次數等等指標。

除了經營自身粉專，了解競爭對手如何成功地操作粉專同樣很重要，Facebook的粉絲專業洞察報告也提供了以圖表呈現的競爭粉專數據表現。如果你能妥善運用洞察報告的資料，便能夠得知最新議題趨勢和用戶近期偏好，並且即時媒合廣告商，放上投用戶所好的精準廣告。

另一個例子是Youtube，根據2017年的數據，全球每分鐘有超過500小時的影片被上傳到Youtube，而Youtube的服務之一 — 就是從這些大量的影片當中幫客戶找到他們有興趣的，也就是出現在觀看影片旁邊的推薦影片，而這些推薦影片就是大數據利用機器學習的方式所推得的結果，數據也顯示現今有超過70%的觀看時間是來自於推薦影片，顯見其精確程度！

除此之外，Facebook還提供廣告受眾洞察報告的工具，可以藉由了解廣告成效狀況，更精準地分眾，使廣告能夠更精確地打中目標受眾。

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