李萱

【摘 要】近年来大数据的应用给各行各业带来了翻天覆地的变化，同时也充满了机遇和挑战。本文通过分析在大数据时代的新环境下，社交媒体及其类型划分，利用用户需求满意度一致性理论，基于社交媒体平台精准分析用户需求，提供适当的营销策略，為企业创造更多的价值和发展机会。

【关键词】社交媒体；大数据；营销

中图分类号： J943 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2017）32-0078-002

【Abstract】In recent years， the application of big data has brought tremendous changes in all walks of life， but also full of opportunities and challenges. This article introduces the social media and its type division， in the new era of big data era， the use of user satisfaction needs of the consistency of theory， based on social media platform accurate analysis of user needs， providing appropriate marketing strategy for the enterprise to create more value And development opportunities.

【Key words】Social media； Big data； Marketing

0 引言

随着互联网的不断发展，社交媒体已经成为人们生活不可或缺的一部分。正如线上消费对传统消费的冲击、社交媒体对传统媒体的影响一样，随着大数据时代的到来，社交媒体数据已经成为企业不可或缺的重要资源，使得很多传统行业不得不改变其经营模式顺应时代发展潮流。当今社会，许多企业通过利用大数据的分析、挖掘等技术引领科技创新，开拓经营领域，不仅如此，大数据还能为企业提供全方位的数据信息支持，为企业合作和发展创造更多机遇。

1 社交媒体与大数据

1.1 社交媒体

社交媒体[1]（Social Media）指互联网上基于用户关系的内容生产与交换平台，是人们彼此之间用来分享意见、见解、经验和观点的工具和平台，其形式多样，主要包括社交网站、微博、微信、博客、论坛等等。动机理论学家认为，未被发现的需求和欲望激发行为，其目的是为了满足需求（Deci&Ryan，2000）[2]，对于消费者，消费的驱动力和结果是需求得到满意。因此，营销的意义在于服务和满足消费者的需求，这一点早已得到营销学者（Kotler&Levy，1969；Levitt，1960）[3]的认可。用户需要满足的一致性在社交媒体营销中可以通过调整营销内容、流程和目标来满足。Kietzmann，Hermkens，McCarthy和Silvestre（2011）[4]指出企业必须制定战略与不同的社交媒体以及公司的目标一致。

2.2 社交媒体类型及分析

社交媒体类型根据用户需求满意度一致划分基于两点：面向用户类型（基于用户属性而不是基于消息内容）和定制消息类型（广播消息的定制），将社交媒体分为两个截然不同的群体目的，表1总结了基于面向用户类型和基于消息内容的社交媒体区别。

定制消息级别是指为满足个人需求而定制的特殊服务。其包含两种类型的发布：一种是定制内容是为特定的人或一小群观众（例如，给朋友发表评论或发布到一个封闭的朋友圈，如微信朋友圈）；另一种则是针对每个感兴趣的人（例如品牌的新浪微博、公众号等）。表2总结了定制消息与广播消息的区别。

使用面向用户类型和定制消息的级别作为两者的界定功能，创建了一个二乘二的矩阵对各种社交媒体进行分类共分为四种类型，如表3所示。

2.3 大数据

大数据[5]（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据主要有5个特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

3 大数据下社交媒体营销策略分析

社交媒体营销[6]（Social Media Marketing，SMM）是社交媒体大数据的一个重要应用方向，越来越多的企业将社交媒体工具作为主要的营销策略。社交媒体营销就是通过社交媒体平台获得网络流量或特定人群的关注的营销手段。然而，大数据对社交媒体营销领域带来了许多挑战：（1）如何对用户生成的内容和用户关系等社交媒体数据进行采集和监控；（2）如何有效利用采集到的社交媒体数据定义和解决实际问题；（3）如何设计合理的模型和方法分析海量社交媒体数据，并通过机器学习、数据挖掘等技术对数据进行科学有效的管理，以期达到社交媒体营销的目的；（4）如何对海量数据进行日常管理、维护也是一个重要的课题。

对于参与社交媒体营销的管理人员来说，了解不同社交媒体网站满足的不同需求十分必要。要想使社交媒体营销策略有效，必须与社交媒体用户的不同动机和需求保持一致，如何有效地利用大数据为社交媒体营销提供决策支持就成为重中之重。本文将从社交媒体四个不同类型的方面来进行研究。

3.1 客户关系的建立及管理

关系网站所满足的主要需求是相关性和表达自我。微信、朋友圈等应用帮助人们与朋友和熟人联系，找到失散的同学，并相互更新有关新闻和自己身边发生的新鲜事。为了使社交媒体营销成功，必须考虑到关系方面。企业考虑如何解决客户未满足的社会需求，并将社交营销与这些需求相匹配。endprint

具体而言，两个关键要素加强了关系建设：第一个关键要素是帮助用户通过自己的产品或服务来表达自我。自我表达是关系发展的一个重要方面。通过自我呈现，用户表达自己的兴趣，好恶和个人意见，希望别人能更好地了解他/她，从而与他/她发展更深的关系。

3.2 自媒体：充分利用名人效应

自媒体类型的社交媒体以名人为中心。新浪微博的统计数据显示，微博上排名前10的最受欢迎账户中有9个属于名人，每个人拥有超过千万的粉丝，这对于任何报纸或杂志来说都是不可想象的。名人使用微博作为影响力的渠道，而粉丝使用微博获取关于名人和新闻的最新信息。

研究表明，名人微博是一个不太知名的品牌的有效工具，可以迅速吸引大量的观众。其次，当一个产品在微博上选择一个名人作为代言人的时候，即使只有一些博文，名人也会成为产品的延伸。这意味着他/她的信仰、意见和行动也与产品挂钩。因此，选择一个合适的名人不仅对于建立产品形象至关重要，而且对于保护它也是十分关键的。

3.3 合作：瞄准相关性

协作社交媒体网站让用户决定哪些内容是重要的，把个人连接到他们想知道的事情，并组织个人和他们的兴趣，使用户很容易找到、收集和分享最有价值的信息。用户提问，分享新闻，讨论最近的事件，并交换关于各种问题的看法。协作网站满足三个人的需求：自主性，能力和自我实现。例如，企业产品或服务是否适合社交媒体营销，如果产品或服务是解决人们在在线论坛上讨论的问题的解决方案，或者如果可以将产品或服务作为解决问题的框架，那么协作社交媒体是推动高度参与的目标客户群的好地方，特别是当合作社交媒体平均广告成本大大低于其他平台时。腾讯公司⑦在2012年开始引入个性化营销，结合RTB（实时竞价投放）的“Structure （结构化）、Novelty （新颖化）、Scene（场景化）”数据挖掘和应用模式，实现立体化的“以人为核心的精准营销”。

3.4 创意出口：将美学延伸至生活

创意社交媒体迎合了人们对能力和自我实现的需求，因为它为个人提供展示自己创意的渠道，并获得同行用户的认可。更重要的是，创意社交媒體网站为观众提供了带有多媒体内容的信息，特别是图片。有一句老话：“一张图片胜过千言万语”。65%至85%的人把自己形容为视觉学习者，根据他们所看到的形成意义和组织思想。因此，在有创意的社交媒体上进行有效广告的关键是建立将在线美学扩展到购买的链接。

3.5 大数据生态系统下的社交媒体营销

大数据生态系统的发展以计算机软件技术与互联网的不断进步为背景，以数据挖掘为核心，在不同行业之间实现多种方式的合作，从而成为全新的商业模式。它能为企业提供多样化的数据信息，扩展企业横向和纵向发展空间，发掘企业潜能，实现利润最大化。O2O（Online to Offline）商业模式是基于大数据发展的模式，即将线下与线上有效融合，利用大数据的支持为线下企业吸引线上用户，并进行交易，现阶段内完善基于LBS（Location Based Service）和二维码技术就变的十分重要。

4 结语

社交媒体已经成为日常生活中不可或缺的一部分。然而，社交营销活动的结果往往不尽如人意。本文通过分析不同类型的社交媒体类型来研究营销问题，在大数据的环境下，介绍社交媒体营销的方式，从而为企业决策提供支持。大数据时代的到来，为企业的发展和改革提供了契机，但这并不意味着企业掌握大数据就能够取得营销成功，因为大部分数据是无效的，只有掌握对数据的分析、管理能力，挖掘其潜在价值，才能够提升企业的核心竞争力。

【参考文献】

[1]王晓展.社交媒体对消费者购买决策的影响[J].中国出版，2015（6）：28-31.

[2]Edward L.Deci，Richard M.Ryan.The“what”and“why”of goal pursuits：human needs and the self-determination of behavior.Psychol Inq 2000[J].Psychological Inquiry，2000，11（4）：227-268.

[3]Kotler P，Levy S J.Broadening the Concept of Marketing[J]. Journal of Marketing，1969，33（1）：10.

[4]Kietzmann J H，Hermkens K，Mccarthy I P，et al.Social media？Get serious！Understanding the functional building blocks of social media[J].Business Horizons，2011，54（3）：241-251.

[5]付红安.大数据在社会化媒体营销中的应用研究[D].重庆大学，2014.

[6]唐李洋.基于社交媒体大数据的Twitter营销策略研究[D].合肥工业大学，2015.

[7]腾讯，阿里.O2O布局分析[EB/OL].http：//tech.ifeng.com/mi/detail_2012_11/02/18773557_0.shtml.endprint