数据分析在微博营销中几个可以使用的方向

微博营销的案例很多，微博营销的概念也很多。然而，在微博营销的讨论中，很少有令人信服的证据能够解释微博营销的全貌或特点，更不用说数据分析作为讨论的手段或依据了。事实上，微博平台非常适合数据分析，复杂性和成本都不高。本文将简要分析微博营销中数据分析的几个方向，希望能给大家一些启发和思考。本文中的微博营销只是指在新浪微博上开展普通的营销活动，以便更有效地进行讨论。　　1.确定目标粉丝微博营销需要吸引目标用户的积极关注，但在数亿微博用户中吸引“有价值”的粉丝并不容易。在通过抽奖甚至购买粉丝获得的粉丝中，很难找到符合营销要求的用户群，因为微博粉丝最大的特点是兴趣，用户关注的对象都是他们感兴趣的。如果微博营销对象对营销品牌或产品不感兴趣，营销效果可想而知。同时，只要采取正确的方法，微博粉丝的这一特点就更容易吸引目标用户。在数据分析方面，建立用户兴趣图可以帮助微博营销快速识别目标用户，开展适当的宣传活动。所谓兴趣地图是一系列信息的集合，如粉丝的性别、年龄、地区和主要关注对象。建立用户兴趣地图的最简单方法是分析具有相同目标客户群的企业微博粉丝。举个简化的例子，A品牌内衣品牌想要建立用户兴趣图谱。该品牌内衣的主要用户是年轻人，这与杜蕾斯和阿迪达斯的用户非常重叠。通过分析杜蕾斯和阿迪达斯的官方微博粉丝，可以大致建立内衣品牌的基本用户兴趣地图。　　2.确定微博的定位。微博营销可以定位为市场宣传、客户服务或公关，但很难同时做三份工作。在同一个微博上实现这三个定位就更加困难了。因为这三者的重点差别很大。简单地说，市场宣传注重在目标用户中传播营销信息，尽可能保持用户的关注；客户服务注重与用户的良性互动，第一次引导或安慰用户；公共关系是直接或间接获得公众舆论的主动性。从数据分析的角度来看，市场宣传注重有效性转发，即信息在目标粉丝中大面积转发，并在这些粉丝的合作伙伴中引起二次/多次转发。客户服务注重互动评论，即对用户在评论中的信息做出快速反应和快速互动，重点是减少负面评论的数量。公共关系注的是影响和身份监控，这需要更复杂的数据分析工具，主要是微博关键词搜索的频率、用户原创微博品牌的声誉分析等。总之，数据分析可以为微博定位确定量化目标，并进行有效的后评估。　　3.选择合适的显示形式。新浪微博可以以文字、图片、音频或视频的形式发布。企业在选择发布形式时，除了考虑与微博内容一致外，还需要考虑目标用户对不同显示形式的偏好。因为新浪微博图片需要点击放大，音频和视频内容也需要点击播放，这使得多媒体微博营销和平面媒体、电视媒体营销活动不同，前者需要吸引用户积极点击，后者用户往往是被动接收。此外，微博用户中有一半是通过移动终端登录的，这意味着微博在用户手机屏幕上的面积远小于报纸和显示器。由于信号覆盖和网络速度，用户可能不愿意点击查看多媒体内容。对于带链接的文字微博，也面临着类似的情况。通过对热门微博的统计，可以发现98%以上的热门微博都是图片形式的微博，可能有两个原因:a.用户更喜欢可以直观传递信息的图片b.与用户的浏览区域相比，特别是在手机屏幕上，鲜艳的图片占据了比普通文字微博更大的空间，也吸引了用户的注意力。企业必须清楚地认识到，用户不会仔细浏览每一条微博。无论内容有多好，如果他们不能在1秒钟内吸引用户的注意力，它都将变得无用。从数据分析的角度来看，通过收集目标用户发布微博的时间和频率、使用终端、偏好转发什么类型的微博等信息，可以快速获得用户的微博使用习惯，帮助企业选择正确的微博显示形式。微博具有明显的碎片化阅读特征——用户将在一天内多次短时间访问微博。这就带来了一个问题。对于粉丝来说，企业精心发布的微博被看到的概率是多少？假设户每天登录微博n次，每次浏览x条微博，从数据分析的角度来看。假设用户关注y个对象，每个对象平均每天发布微博z条。然后，通过简单的计算，我们可以知道用户在微博上看到的概率P=nx/yz。根据某些情况下的数据，n在工作日和节假日明显不同(工作日)>假日)，x与用户使用的终端密切相关(PC用户)>手机用户)，Z的频率与用户活跃时间段有明显的积极关系。通过对目标用户和活跃粉丝的数据统计，企业可以大致估计P的价值，从而更好地优化微博发布的时间和数量。　　在各种评价微博营销影响力的方法中，数据分析无疑是最直接、最客观的。根据我的经验，微博营销的影响主要体现在企业微博在目标粉丝中的传播力和好感度上。目标粉丝的数量和活动是第一类指标，比简单粉丝的数量更有意义。因为目标粉丝是企业的客户，是真正能消费企业产品的人。此外，活跃的目标粉丝是最有价值的粉丝。活动可以由目标粉丝的日均微博数量、企业微博的平均转发和评论人数占目标粉丝总数的比例组成，通常在一段时间内进行分析，以反映目标粉丝活动的变化趋势。沟通能力是第二类指标，它反映了企业微博内容与用户兴趣的匹配程度。社会营销的一个主要特点是用户的高度参与和自发传播。用户对企业微博的转发、评论、收藏等活动表明，用户对微博内容感兴趣，量化这些活动可以形成基本的沟通模式。此外，企业微博被非粉丝用户转发也是沟通能力的重要体现，这表明企业微博借助粉丝的影响传播给更多用户，这也是一个重要指标。善意是第三类指标，反映了用户对企业微博内容的情感反应。如果一个企业的微博有很多转发和评论，但都是负面的，显然对企业品牌没有好处。通过对用户评论的分词和语义分析，目前成熟的数据分析工具可以大致量化用户的情绪，如计算“好”、“恶”词的比例反映了用户的态度。需要注意的是，微博营销的影响评价不是分析某个微博，而是更关注一个周期内指标变化的趋势，评价企业微博营销的整体效果。微博营销的影响评价没有通用的公式。企业需要根据微博营销的定位和目标用户的特点，合理选择或设计指标和模型，以取得有价值的效果。　　结论微博营销是一个非常大的话题，数据分析是一种定量的思维方式，上述五个方面的应用关注的是微博营销中最基本的问题。问题的答案肯定不止一个，解决问题的方法和路径肯定很多。通过数据分析可以帮助回答这些问题，也可以有效地评估答案。

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