소셜 미디어 데이터가 비즈니스에 미치는 영향

데이터는 주로 구조화, 반구조화 및 비구조화의 세 가지 다른 형식일 수 있습니다. 구조화된 데이터는 Google 시트, Excel 파일 및 표에서 볼 수 있는 표 형식의 데이터를 말합니다. 반구조화된 데이터는 목록, 흐름도, 차트, JSON 파일, XML 데이터 등이 될 수 있습니다. 구조화되지 않은 데이터는 패턴을 따르지 않고 기계에서 학습하고 해독할 수 있는 모든 데이터 형식을 의미합니다.

비정형 데이터 및 소셜 미디어

오늘날 구조화되지 않은 데이터의 가장 큰 출처 중 하나는 다양한 소셜 미디어 웹사이트에서 스크랩한 데이터입니다. Facebook 또는 Reddit의 텍스트 데이터, Instagram 또는 Pinterest의 이미지, Linkedin 또는 Glassdoor의 작업 리뷰 및 게시물 또는 수십 개의 서로 다른 플랫폼의 비디오 및 오디오 녹음일 수 있습니다.

구조화되지 않은 데이터로 작업하는 것은 어렵지만 NLP 또는 자연어 처리는 지난 10년 동안 많은 발전을 이루었습니다. 이로 인해 기업과 연구원은 소셜 미디어 콘텐츠에서 기계를 사용하여 정보를 추출할 수 있게 되었습니다. 소셜 미디어와 같은 대체 데이터 소스를 통해 회사는 현장에서 고객이 생성한 원시 데이터를 직접 사용하고 구축할 수 있습니다.

소셜 미디어 데이터는 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

올바르게 수집된 소셜 미디어 데이터는 사용자 기반을 더 잘 이해하고 피드백을 사용하여 새로운 기능과 제품을 개발하려는 회사에게 금광이 될 수 있습니다. 험난한 길처럼 보일 수 있지만 테이블에 데이터를 남겨두는 것은 선택 사항이 아닙니다. 따라서 소셜 미디어 데이터를 최적으로 사용하고 비즈니스를 활성화하기 위해 취할 수 있는 5단계 접근 방식을 살펴보겠습니다.

1. 귀하의 비즈니스와 가장 관련성이 높은 플랫폼 찾기: 모든 소셜 미디어 플랫폼을 활용하면 소음만 증가하고 주요 작업에 집중할 수 없습니다. 대신 귀하와 관련된 데이터를 포함할 가능성이 가장 높은 플랫폼을 선정해야 합니다. 소비자 제품을 만드는 경우 인스타그램 릴과 게시물이 좋은 정보 소스가 될 수 있고 전문 서비스를 제공하는 경우 Linkedin이 더 유용할 수 있으며 B2C 제품의 마케팅 패턴을 파헤치고 싶은 경우 Facebook이 놀라운 일을 할 수 있습니다. , 등등.
2. 목표 설정: 목표를 설정하고 이를 위해 노력하지 않으면 무엇을 해야할지 모른 채 소셜 미디어에서 스크랩한 데이터 산더미 위에 앉아 있을 뿐입니다. 답변이 필요한 항목을 결정하는 대신 일부 제품이 다른 제품보다 더 인기 있는 이유, 다음에 작업해야 하는 제품 또는 서비스 유형, 재방문 고객 수가 적은 이유와 같은 문제 설명을 제시할 수 있습니다. , 등. 질문이 준비된 경우에만 답변이 숨겨진 데이터를 계속 찾을 수 있습니다.
3. 데이터 스크래핑 도구 결정: 문제 설명을 마무리하고 데이터를 가져와야 하는 소스를 결정한 후에는 작업을 완료하는 데 사용할 도구를 결정해야 합니다. DIY 코딩, 화면 캡처 반자동 소프트웨어 솔루션 및 DaaS 오퍼링 중에서 선택할 수 있습니다. 그러나 웹 스크래핑의 기술적 및 법적 측면에 대해 걱정할 필요 없이 신속하고 "주문형"으로 작업을 완료해야 하는 경우 PromptCloud와 같은 DaaS 공급자를 선택하는 것이 가장 좋습니다.
4. 트렌드와 변화를 추적하세요: 새로운 트렌드가 나오고 모두가 파이 한 조각을 원합니다. 놓치지 않으려면 라이브 데이터 피드가 있으면 매시간, 매일 또는 매주 추세와 변경 사항을 모니터링해야 합니다. 데이터를 더 자주 검토하면 더 빠르게 행동하고 기회를 최대한 활용할 수 있습니다. 이에 대한 한 가지 예는 Covid 전염병에 대한 데이터를 먼저 소비하고 그 영향을 깨달은 기업입니다. 이 회사들은 비즈니스 과정을 변경하고 시간을 절약했을 가능성이 큽니다. 여기서 과정을 변경하면 비즈니스를 온라인으로 전환하거나 레스토랑 비즈니스에서 클라우드 키친 설정으로 전환하는 것을 의미할 수 있습니다. 또한 경쟁업체의 소셜 미디어 참여의 변화와 추세를 추적해야 합니다.
5. 고객 감정 분석: 소셜 미디어 데이터의 가장 일반적인 용도는 고객이 남긴 댓글과 발언을 분석하여 회사가 제대로 가고 있는 곳과 노력이 많이 부족한 곳을 찾는 것입니다. B2C 비즈니스가 있는 경우 데이터를 소비하고 자연어 처리 기반 감정 분석을 수행한 후 제품 팀이 작업할 수 있는 데이터 무리를 찾을 수 있습니다.

인플루언서 및 인스타그램 스크래핑

최근 인스타그램은 인플루언서를 위한 가장 큰 플랫폼으로 성장했습니다. 이것은 유명 인사들과 신선한 얼굴들이 완전히 새로운 방식으로 제품과 서비스를 광고하는 곳입니다. 게시물에는 동영상, 이미지, 설명으로 추가된 텍스트 콘텐츠 등 다양한 형태의 데이터가 포함되어 있습니다.

이러한 콘텐츠는 시장의 최신 트렌드, 현재 광고되고 있는 최고의 제품, 브랜드가 고용하는 최고의 인플루언서 등에 대한 통찰력을 제공합니다. Instagram 스크래핑을 사용하면 콘텐츠와 데이터뿐만 아니라 자신의 제품이나 서비스를 홍보하려는 경우 연락할 수 있는 개인에 대한 정보도 얻게 됩니다.

인스타그램이나 다른 소셜 미디어 웹 사이트에는 형식이 제대로 지정되지 않은 데이터가 포함되어 있으므로 스크래핑하고 정리한 다음 소비하는 것은 복잡한 과정입니다. 사용 중인 서비스 공급자가 소셜 미디어 데이터에 대한 사전 경험이 없는 한, 부정확한 데이터로 인해 추출한 모든 통찰력과 데이터 기반 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 인스타그램 스케이핑은 요즘 인플루언서들에게 폭넓은 기회를 제공합니다.

PromptCloud 팀은 다음과 같이 고객을 지원했습니다.

1. 원시 소셜 미디어 데이터 위에 다양한 제품을 구축하십시오.
2. 소셜 미디어 데이터를 사용하여 피드백과 댓글을 기반으로 고객 경험을 개선합니다.
3. 소셜 미디어를 통해 경쟁사를 더 잘 이해하고 그에 따라 비즈니스 결정을 내립니다.

새로운 대체 데이터 소스가 추가되면 사용하기 어려울 수 있지만 빠르게 적응하는 것이 장기적으로 유리할 것입니다.