不知是否有興趣使用大數據進行社交媒體營銷?許多成功的企業已經在這樣做。

　　自從上世紀80年代問世以來，“數據”這一術語一直是互聯網行業的主要內容。隨著企業將越來越多的關注點轉向數字領域，管理數據已經變得很重要，尤其是考慮到需要存儲和分析的數據量。大數據是處理傳統數據處理工具無法處理的規模太大而又復雜的數據集的科學領域。

　　專家指出，大數據由企業內部和外部的數據組成，可以成為進行持續分析和制定策略的絕佳工具。借助互聯網上現在可用的大量信息，以適當的順序獲取這些數據以獲得更深入的見解變得很必要，這就是大數據發揮作用的地方。隨著大數據的出現，社交媒體營銷已進入了一個新的層面。在這些數據集的幫助下，專業人士能夠制定出個性化的營銷策略，但很多用戶可能會不知所措。有許多網站利用大數據和人工智能為他們的客戶設計戰略，這些客戶需要增加Instagram的追隨者以提高他們的參與度。

　　如果企業對查看和處理的大量數據感到無能為力，那么需要進行一些調整和提示。如果利用大數據的真正潛力，那么應該能夠與市場上的強勁對手進行競爭。因此需要更深入地研究，以便更好地了解如何將大數據用于社交媒體營銷。

　　社交媒體也是一種大數據

　　事實上，大數據重要的來源之一是社交媒體平臺。一項研究表明，在互聯網上的數據中，85%以上的數據是在過去幾年中產生的。值得一提的是，其中約有80%的數據來自社交媒體等非結構化來源。可以很容易地論證，來自社交媒體平臺的數據被人們稱之為大數據。什么是數據?數據就是信息。信息可以是其他東西：從個人圖片到每個評論，再到企業更新的每個狀態，這些都構成數據。所以，當考慮采用社交媒體和大數據時，首先須意識到它們是相互依存的關系。

　　社交媒體已不再是一種選擇，它已經發展成為個人生活以及大多數企業業務中不可缺少的一部分。如果可能的話，這是成功的必要條件。因此，為了有效地分析來自社交媒體營銷的數據，如果希望獲得更大的投資回報率，則須對其品牌的參與度和市場滲透率有一個更清晰的認識。

　　策略創新

　　當企業開始采用大數據技術時，它與社交媒體的不可分割性使其可以創造性地制定具有針對性的營銷策略。大數據使營銷人員能夠分析市場數據，這些數據可能對創建更具預測性的方法很有利。計算和分析過去的數據集，營銷人員可以更有效地確定其當前策略的有效性和影響范圍，而不是簡單地將增長數字與過去的業績進行比較。這有助于預測客戶的行為和習慣，從而使營銷人員能夠開發新的客戶參與方法，以創建有效的營銷策略。借助大數據提供的見解，企業現在可以預測：

　　•客戶很快會購買什么?

　　•客戶需要購買什么?

　　•客戶喜歡哪種產品?

　　•客戶愿意在某些產品上花費多少費用?

　　此外還提供很多見解。事實證明，這些數據對于在正確的時間創建正確的促銷活動以及根據企業當前的需要進行調整具有很高的價值。

　　根據美國管理咨詢機構麥肯錫公司發布的一份調查報告，小型零售企業通過適當利用大數據，可以有效地將其利潤率提高60%以上。

　　定制方法

　　隨著大多數企業轉向數字化，大數據幫助開創了個性化營銷方式的新時代。大數據使營銷人員和企業能夠重新思考他們的營銷模式。大數據為營銷人員提供了創建高度專注的營銷策略的手段，可以幫助他們獲得更多的利潤。企業在以往不得不時刻關注競爭對手的每一個舉動，而如今采用大數據，現在只需要關注對其業務和客戶有利的方面。

　　由于企業和其競爭對手將按照不同的規則進行競爭，因此其結果會有所不同，但是有了大數據，企業可能獲得競爭優勢。大數據為資源相對較少的企業提供了很大的幫助，甚至可以與大型企業競爭。企業的成功將根據自己的目標和要求來衡量。

　　大數據使營銷人員有能力糾正可能對業績產生不利影響的錯誤，同時讓他們在開展營銷活動之前，對營銷活動的業績有一個大致的了解。這樣就不需要依賴同一活動的原有數據來進行比較。大數據分析的預測工具可能是在社交媒體上進行有效營銷活動的關鍵。當企業的競爭對手在Facebook或YouTube廣告選擇合適的年齡段的客戶群，每月支付大量廣告費用只是為了獲得一些銷售額時，企業采用適當的專業知識和工具就可以通過大數據技術提高銷售能力。

　　微觀定位

　　隨著大數據呈指數級增長，需要專業人員將數據組織成有意義的分析結果，以供企業員工更好地理解。這些數據集越來越復雜，因此需要越來越多的工具來分析數據。機器學習和人工智能在數據的分析和分離中起著重要的作用。當企業針對其行業目標市場時，這尤其有用。因此，接觸到其所需的受眾變得更加容易。

　　盡管有些人可能會認為這可能會侵犯用戶的隱私，但重要的是要記住，大數據可以通過降低廣告成本，同時使企業的回報翻倍，并證明是有益的。只是找到感興趣的用戶可以使企業的廣告活動更加有效。大數據使針對客戶的目標定位超出了其基本信息的范圍。這樣的見解將保障企業的營銷活動達到不同的層面。當企業可以根據用戶喜歡和不喜歡的內容來定位用戶時，種族、國籍等統計數據就變得微不足道了。而通過大數據，可以了解客戶喜歡哪種鞋或哪種品牌香水，或者使用什么手機;這樣的準確度將幫助企業確定客戶的需求。企業根據其社交媒體策略對營銷活動中的消息進行微調，可以確保企業和買方之間進行更好的溝通與交流。

　　那么，如何看待所有這些大數據之旅?也許有人可能會說，這太復雜了。而每種成功都是實踐、奉獻和勤奮的結果，無論是哪個行業和領域都是如此。有了適當的指導和資源，就能夠利用大數據。大型企業每分鐘都在開發數字工具，因此重點放在用戶可用性和可遷移性上。利用大數據可以幫助企業清楚地了解用戶的行為和習慣，使其可以了解未來的發展趨勢。

　　大數據對互聯網行業的影響不容忽視，隨著互聯網上每秒產生的大量數據流，大數據技術的功能將會變得更加強大。