Sociální data jsou informace, které uživatelé sociálních médií veřejně sdílejí, což zahrnuje metadata, jako je umístění uživatele, mluvený jazyk, biografická data a / nebo sdílené odkazy. Sociální data jsou cenná pro obchodníky hledající informace o zákaznících, které mohou zvýšit prodej nebo v případě politické kampaně získat hlasy. Existuje mnoho typů sociálních dat, včetně tweetů z Twitteru, příspěvků na Facebooku, kolíků, příspěvků na Tumblru a check-inů na Foursquare a Yelpu. Facebook for Business a Twitter Ads jsou dva programy, které inzerentům pomáhají využívat sociální data k marketingu cíleným uživatelům, kteří se pravděpodobně zajímají o jejich reklamy.
Rozdělení sociálních dat
Uživatelé dobrovolně zveřejňují většinu svých sociálních dat, což společnostem umožňuje volný a snadný přístup k nim. Pokud společnost, která prodává vstupenky na sportovní akce, zjistí, že uživatel sleduje několik sportovních týmů, mohla by tato společnost zacílit na reklamy na tohoto uživatele a pokusit se ji přimět k nákupu vstupenek, aby viděla její oblíbenou týmovou hru. Dalším způsobem, jak může společnost využívat sociální data, je poskytování včasných reklam na základě posledních příspěvků, jako jsou reklamy na zařízení pro někoho, kdo sdílí, že nakupují doma.
Díky vysoce kvalitním sociálním údajům, které jsou agregovány a správně analyzovány, mohou společnosti cílit reklamy na lidi, kteří s největší pravděpodobností kupují své produkty nebo služby. Sociální data mohou společnostem také pomoci určit nejefektivnější místa pro reklamu. Společnosti mohou svou reklamu dále upřesnit zúžením cílové skupiny podle pohlaví, mluveného jazyka, použitého elektronického zařízení, věku, zájmů, polohy a dalších faktorů. Sociální data nejen pomáhají společnostem získávat nové zákazníky, ale také jim pomáhají dále spolupracovat se stávajícími zákazníky.
Analýza sociálních dat
Obvykle existují dva kroky k analýze sociálních dat. Prvním je sběr dat generovaných uživateli na síťových webech a poté jejich analýzu. Proces analýzy obvykle probíhá v reálném čase - a to se pak používá k určení vlivu, dosahu, relevance a dalších hledisek. Podniky, které používají tento typ analýzy dat, musí mít na paměti několik věcí, včetně toho, jak rozlišovat mezi sociálními údaji a sentimentem, časovou relevanci (co je dnes důležité, nemusí být zítra), kvalitu (jak dopadné určité zprávy a komentáře mají konkrétní lidé)) a jak začíná a šíří se virová aktivita.
Omezení sociálních dat
Sociální údaje jsou nedokonalé z několika důvodů. Omezuje se na informace, které se uživatelé rozhodnou o sobě sdílet. Někteří uživatelé například nemusí sdílet polohu nebo pohlaví, což inzerentům poskytuje nekompletní profil, se kterým mohou spolupracovat. Dalším problémem je, že mnoho uživatelů na sociálních médiích nejsou skuteční uživatelé, ale falešné účty robotů nebo robotů. I se skutečnými uživateli není snaha odhadnout jejich pocity ohledně značky nebo politického kandidáta (tzv. „Analýza sentimentu“) na základě komentářů, které dělají, vždy nemožné, protože mnoho z jejich komentářů je neutrálních a algoritmy mohou nesprávně klasifikovat komentáře jako pozitivní, když jsou negativní a naopak. Dále je k dispozici mnoho pozitivních a negativních komentářů, které jsou extrémní, což ztěžuje přesné vyhodnocení toho, jak se spotřebitelé celkově cítí ohledně produktu, služby, značky nebo politického kandidáta.
