सामाजिक डेटा
सामाजिक डेटा वह जानकारी है जिसे सोशल मीडिया उपयोगकर्ता सार्वजनिक रूप से साझा करते हैं, जिसमें मेटाडेटा जैसे उपयोगकर्ता का स्थान, भाषा बोली, जीवनी डेटा और / या साझा लिंक शामिल हैं। सामाजिक डेटा बाजार के लिए मूल्यवान है जो ग्राहक अंतर्दृष्टि की तलाश में हैं जो बिक्री बढ़ा सकते हैं या राजनीतिक अभियान के मामले में वोट जीत सकते हैं। कई तरह के सोशल डेटा हैं, जिनमें ट्विटर से ट्वीट, फेसबुक पर पोस्ट, पिनटेरेस्ट पर पिन, टम्बलर पर पोस्ट और चौके और येल्प पर चेक-इन शामिल हैं। फ़ेसबुक फ़ॉर बिज़नेस और ट्विटर विज्ञापन दो कार्यक्रम हैं जो विज्ञापनदाताओं को लक्षित उपयोगकर्ताओं के लिए बाज़ार में सामाजिक डेटा का उपयोग करने में मदद करते हैं जिनकी उनके विज्ञापनों में रुचि होने की संभावना है।
सामाजिक डेटा को तोड़ना
उपयोगकर्ता स्वेच्छा से अपने सोशल डेटा को बहुत सार्वजनिक करते हैं, जिससे कंपनियों को मुफ्त और आसान एक्सेस की अनुमति मिलती है। यदि कोई कंपनी एथलेटिक घटनाओं के लिए टिकट बेचती है, तो यह देखती है कि एक उपयोगकर्ता कई खेल टीमों का अनुसरण करता है, वह कंपनी उस उपयोगकर्ता के विज्ञापनों को लक्षित कर सकती है ताकि वह अपनी पसंदीदा टीम को देखने के लिए टिकट खरीदने के लिए उसे लुभाने की कोशिश कर सके। एक अन्य तरीका जो कंपनी सामाजिक डेटा का उपयोग कर सकती है वह है हाल ही के पदों के आधार पर समय पर विज्ञापन प्रदान करना, जैसे कि किसी के लिए उपकरण विज्ञापन, जिन्होंने साझा किया है कि वे घर के लिए खरीदारी कर रहे हैं ।
उच्च-गुणवत्ता वाले सामाजिक डेटा के साथ, जो सही ढंग से एकत्र और विश्लेषण किए जाते हैं, कंपनियां उन लोगों को विज्ञापन लक्षित कर सकती हैं, जो अपने उत्पादों या सेवाओं को खरीदने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। सामाजिक डेटा भी कंपनियों को विज्ञापन देने के लिए सबसे प्रभावी स्थान निर्धारित करने में मदद कर सकता है। कंपनियां अपने लक्षित दर्शकों को लिंग, भाषा बोली, इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस का उपयोग, उम्र, रुचियों, स्थान और अन्य कारकों द्वारा अपने विज्ञापन को और परिष्कृत कर सकती हैं। सामाजिक डेटा न केवल कंपनियों को नए ग्राहक प्राप्त करने में मदद करता है, बल्कि इससे उन्हें मौजूदा ग्राहकों के साथ जुड़ने में भी मदद मिलती है।
सामाजिक डेटा का विश्लेषण
सामाजिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए आम तौर पर दो चरण होते हैं। पहले नेटवर्किंग साइटों पर उपयोगकर्ताओं द्वारा उत्पन्न डेटा एकत्र कर रहा है और फिर उस डेटा का विश्लेषण करने के लिए। आमतौर पर विश्लेषण की प्रक्रिया वास्तविक समय में होती है – और फिर इसका उपयोग प्रभाव, पहुंच, प्रासंगिकता और अन्य विचारों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। इस तरह के डेटा विश्लेषण का उपयोग करने वाले व्यवसायों को कई बातों को ध्यान में रखना पड़ता है, जिसमें सामाजिक डेटा और भावना के बीच अंतर कैसे करना है, समय की प्रासंगिकता (आज क्या प्रासंगिक है कल नहीं हो सकता है), गुणवत्ता (कुछ लोगों द्वारा विशिष्ट संदेश और टिप्पणियां कितने प्रभावी हैं) ), और वायरल गतिविधि कैसे शुरू होती है और फैलती है।
सामाजिक डेटा की सीमाएं
सामाजिक डेटा कई कारणों से अपूर्ण है। यह उन सूचनाओं तक सीमित है जो उपयोगकर्ता अपने बारे में साझा करने का निर्णय लेते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ उपयोगकर्ता अपने स्थान या अपने लिंग को साझा नहीं कर सकते, जिससे विज्ञापनदाताओं को काम करने के लिए एक अधूरा प्रोफ़ाइल दिया जा सके। एक और समस्या यह है कि सोशल मीडिया पर कई उपयोगकर्ता वास्तविक उपयोगकर्ता नहीं हैं, लेकिन नकली रोबोट, या बॉट, खाते हैं। यहां तक कि वास्तविक उपयोगकर्ताओं के साथ, किसी ब्रांड या राजनीतिक उम्मीदवार (जिसे “भावना विश्लेषण” कहा जाता है) के बारे में उनकी भावनाओं को समझने की कोशिश करते हैं, क्योंकि वे जो टिप्पणी करते हैं, वह हमेशा संभव नहीं होता है क्योंकि उनकी कई टिप्पणियां तटस्थ होती हैं और एल्गोरिदम गलत तरीके से टिप्पणियों को सकारात्मक रूप से वर्गीकृत कर सकते हैं जब वे नकारात्मक हैं और इसके विपरीत। इसके अलावा, कई सकारात्मक और नकारात्मक टिप्पणियां उपलब्ध हैं जो चरम हैं, यह सटीक रूप से मूल्यांकन करना मुश्किल है कि उपभोक्ता किसी उत्पाद, सेवा, ब्रांड या राजनीतिक उम्मीदवार के बारे में कैसा महसूस करते हैं।