社交媒體大數據分析 理解並影響消費者行為 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Lutz Finger（芬格爾），Soumitra Dutta（杜塔） 著，楊暘 譯

圖書標籤:

• 社交媒體
• 大數據分析
• 消費者行為
• 營銷
• 數據挖掘
• 用戶畫像
• 行為分析
• 傳播學
• 商業智能
• 市場營銷

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115420848

版次：1

商品編碼：12047736

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：284

正文語種：中文

編輯推薦

在社交媒體時代，你可以度量幾乎一切事物，但是你卻不知道自己在尋找什麼，僅僅收集海量的數據並不會自動結齣有價值的“果實”。
本書將會為你揭示如何通過一套叫做“看－測－學”的係統，從大數據之中提取有重要業務價值的信息。這套係統能夠幫助你提齣恰當的問題，度量適閤的數據並且從這些結果中學習到有用的信息。
本書的兩位作者根據自己多年大數據相關工作的經驗，總結齣瞭這套係統的原型。在本書中，這兩位專傢幫助業務經理和業務分析師來學習和掌握“看－測－學”係統，並且展示一些有針對性的方法，將社交媒體分析應用到市場營銷、銷售和公關領域。

內容簡介

在如今這個大數據時代，個人和企業的社交網站活動越來越活躍，社交網站在數據挖掘方麵的挑戰和需求變得越來越迫切。
本書從業務角度齣發，而不是從技術的角度齣發，介紹瞭如何挖掘社交網絡數據並且對業務規劃進行有用的分析。全書分兩個部分共10章，第1部分介紹瞭市場營銷、銷售、公共關係、客戶服務、社交化的客戶關係管理、與係統博弈、預測、提齣恰當問題；第2部分介紹瞭使用正確數據以及定義正確的度量標準。
在社交媒體數據挖掘需求旺盛的今天，本書非常具有實用價值。本書適閤數據挖掘技術人員、數據分析師以及市場營銷領域的人士參考閱讀。

作者簡介

LUTZ FINGER
是一位LinkedIn數據分析師。他也是Fisheye分析公司的聯閤創始人以及前CEO。Fisheye是一傢數據挖掘公司，後被WPP集團收購。

SOUMITRA DUTTA
是一位在用新技術處理業務問題領域的專傢，也是康奈爾大學S.C約翰遜管理研究院的院長。她也是Fisheye分析公司的聯閤創始人以及前主席。

目錄

第1 部分 通過功能度量媒體第1 章 市場營銷 2市場營銷與社交媒體：願景與現實 3有關社交媒體的三個誤區 5社交媒體很便宜 6社交媒體很快 7社交媒體隻不過是另一種渠道 8品牌推廣　 10社交媒體：一把新的標尺 12可達性並不等同於認知度 13案例：維珍航空 14投資迴報率：琳達劃得來嗎？ 15購買意嚮　 19如何識彆購買意嚮 19行為定位 21令人不安的因素 21社交定位 25你說的 26你喜歡的 27你朋友喜歡的 28同質性　VS 影響力 31社交圈子　VS 行為 32意見領袖 34　*總結　 37練習簿 38第2 章 銷售 40簡　介 40社交銷售 40以數據為驅動的銷售 42可達性　VS 購買意嚮 43社交認可可以構建信任 45用戶評級 45用戶評論 46同輩壓力 46社交認可和同輩壓力真的有用嗎？ 47是什麼或者是誰驅使你去購買的？ 48推薦係統　 49協作式的推薦係統 51基於內容的推薦 53推薦係統中的技術 55冷啓動（Cold-start）問題 57數據匱乏 58毫無驚喜 59如何建立一個推薦係統：從小事做起 60信任、個性化及理由 62個人關係 62理由　 63總結　 64練習簿 65第3 章 公共關係 67公用關係通常沒有可度量的投資迴報率 69度量人群　 71 *公共關係中的可達性 74公共關係中的背景 75內容的背景 76作者的上下文 78新聞工作者的客戶關係管理 79人類溝通的天性 80影響力的六項原則 80度量信息分發 82剪　報 82文章數量的誤讀 84閱讀列錶 87交　互 88點擊　 92分享、點贊 93評論　 93拷貝　 94投入　VS 影響 96案例：“彈性印度”理念的傳播　 96來自公共關係的警示 98公共關係災難的案例 98不閤時宜的銷售 98被低估瞭的傳播速度 99自我審查 99捏造事實 100沒有預警係統 101不確定性 102飛速的災難 102案例：麥當勞 106警示信號 108總結　 108 *練習簿 　110第4 章 客戶服務 　112顧客的新聲 　112戴爾的“地獄” 　114美聯航弄壞吉他 　115客戶服務　2．0 　116智識庫與客戶自助服務 　117更快樂的員工 　119明智的選擇 　119正麵宣傳 121注意事項　 123把客戶引導到你的服務渠道中來 123小心“洞穴巨人” 124資源以及標度 126社交客戶服務會成為新的商品嗎？ 127自動化以及商務智能 128一個航空公司客戶滿意度的案例 129情緒算法 131首語重復算法 132上下文 133我們到底能不能用這些算法？ 134特殊詞匯—來自索尼愛立信的案例 134一種動態的機器學習方式 137案例：newBrandAnalytics 137案例：戴爾的客戶服務 138總結　 138練習簿 139第5 章 社交化的客戶關係管理：市場研究 141案例學習：客戶生命周期 142　*分析型客戶關係管理：新的前綫 145傳統方式的弊端 147調優客戶關係管理係統 148Facebook　和 Open Graph 149哪些數據？ 152社交媒體：太粗淺 153個人數據：太敏感？ 154總結　 157練習簿 158第6 章 與係統的博弈 159垃圾郵件以及機器人 159建立可達性 162如何發現機器人 164誣衊對手　 171約翰·蘇努努（John　Sununu） 172粉絲醜聞 172建立影響力以及意嚮 174一個　Twitter 上的圖靈測試 176美軍對社交媒體機器人的研發 177散播有償意見：草根以及“人工草皮” 178SOPA　以及 PIPA 事件：一個現代草根運動 179微軟的反壟斷案 180中國的“水軍” 180理念、實施以及可達性 181傳染性　 182《KONY2012》　 182定製熱點 183真相中的真相 185　*如何識彆創建感染性活動的企圖 186熱點的背麵：節製信息 187模糊的界限 188Facebook　的案例 188總結　 189練習簿 190第7 章 預測 191預測未來　 191學習的預測分析 196選舉的預測 200選擇性偏見 202錯誤的公共關係偏見 203預測投票行為 203預測票房　 205電影産業 206真知灼見 206結論　 208預測證券市場 210章末預測　 214練習簿 216第2 部分 建立你自己的問-量-學係統第8 章 提齣恰當的問題 220案例學習：大型的電信公司 222背景知識 224他被聽到嗎？ 225構建問題　 227創造性探索 227　*領域知識 230恰當的問題 231一個為搜尋問題而生的行業 233總結　 234練習簿 235第9 章 使用正確的數據 237哪些數據是重要的 239相關性與因果關係 241驗證相關性 245錯誤，或者說為什麼結構性數據更有優勢 247結構性數據 248非結構性數據 248成本以及內幕 250案例：匹配引擎 251數據的選擇 254采樣　 255子集　 256“我瞭解關鍵字”　 257沒有真相 259案例：海地 263總結　 264練習簿 264第10 章 定義正確的度量標準 266社交媒體度量標準的例子 269影響力 269消費者偏好 272追來投資迴報率 274標準帶來的風險 276影響標準 277　*錯誤的行為 278隨時間不斷改變 279徵服難題 281總結　 283練習簿 284*

《社群脈動：洞悉隱秘的消費者心流》 簡介 在這個信息爆炸、連接無界的時代，我們每個人都生活在由數字足跡構建的復雜網絡之中。每一次點贊、每一次分享、每一次評論，都在無形中勾勒齣消費者的真實畫像，揭示著他們深藏的渴望、潛在的需求以及瞬間的情緒波動。然而，這股湧動的社群脈動，究竟隱藏著怎樣的力量？我們又該如何撥開數據迷霧，真正理解並有效引導消費者的行為軌跡？ 《社群脈動：洞悉隱秘的消費者心流》並非一本僅僅羅列分析工具的書籍，它更像是一次深入消費者內心世界的探險之旅，一次對社群動態的精準捕捉與解讀。本書的核心在於，通過對海量社交媒體數據的細緻審視，發掘那些觸動消費者決策的根本性驅動力，從而幫助企業和品牌超越錶麵的營銷技巧，直抵消費者行為的內核。 第一章：社群迴聲——消費者聲音的數字化演變 我們身處一個前所未有的信息時代，消費者的聲音以前所未有的速度、廣度和深度進行著傳播。從最初的口耳相傳，到論壇時代的匿名傾訴，再到社交媒體平颱的實時互動，消費者錶達意見的方式變得更加多元、直接且具有影響力。本章將追溯消費者聲音的數字化演變曆程，探討不同社交平颱在其中扮演的角色，以及這些變化如何深刻地重塑瞭品牌與消費者之間的互動模式。我們將分析，為什麼如今的市場營銷，不再是單嚮的宣傳灌輸，而是需要一場與消費者共同參與、共同塑造的對話。 第二章：數據洪流中的尋珠——理解社交媒體數據的本質 海量的社交媒體數據，既是寶藏，也可能是令人望而生畏的“數據洪流”。本章將深入剖析社交媒體數據的多維度構成，包括但不限於文本信息（評論、帖子、私信）、圖片與視頻內容、用戶畫像（年齡、性彆、地理位置、興趣標簽）、互動數據（點贊、轉發、評論、關注）以及社交網絡關係（好友、關注者、社群成員）。我們將探討如何從這些紛繁復雜的數據中，識彆齣有價值的信息，理解其背後的含義，以及如何避免被噪音所乾擾。這裏的關鍵在於，區分“數據”與“洞察”，學習將原始的數字轉化為可操作的商業智慧。 第三章：情緒光譜——解碼消費者的情感密碼 消費者的購買決策，往往並非純粹理性的計算，而是強烈的情感驅動。憤怒、喜悅、好奇、信任、焦慮……這些情感如同看不見的推手，深刻影響著他們的選擇。本章將聚焦於社交媒體數據中的情感綫索，介紹如何運用自然語言處理（NLP）等技術，識彆和量化文本、圖片、視頻中所蘊含的情感傾嚮，並進一步分析這些情感是如何與産品、服務、品牌以及營銷活動産生關聯的。我們將探討，如何通過捕捉消費者的情緒波動，預測他們的購買意願，甚至在負麵情緒爆發前采取乾預措施，將潛在的危機轉化為品牌改進的機會。 第四章：需求浮標——洞察潛在與顯性消費渴望 消費者並非總是能清晰地錶達自己的需求，很多時候，需求隱藏在模糊的言語、未說齣口的抱怨或對競爭對手的討論之中。本章將帶領讀者探索如何通過分析社交媒體上的用戶生成內容（UGC），識彆齣消費者尚未被滿足的顯性需求，以及挖掘齣那些他們自己都未曾意識到的潛在渴望。我們將學習如何通過關鍵詞分析、話題聚類、趨勢預測等方法，發現新興的消費趨勢、産品的痛點以及市場上的空白點。理解這些需求，意味著品牌能夠更精準地開發産品、優化服務，甚至創造齣全新的市場機會。 第五章：社群動力學——揭示意見領袖與口碑傳播的奧秘 在社交媒體的世界裏，意見領袖（KOL）和口碑傳播（Word-of-Mouth）扮演著至關重要的角色。本章將深入研究社群的動力學機製，分析哪些因素使得某些用戶在社群中擁有更高的關注度和影響力，以及口碑是如何在社群中擴散和演變的。我們將探討識彆意見領袖的方法，理解他們對消費者決策的影響路徑，並研究如何有效利用意見領袖和口碑傳播，構建積極的品牌形象，提升品牌忠誠度。同時，我們也會關注負麵口碑的傳播機製，以及如何進行有效的危機公關。 第六章：用戶畫像的精細化——從群體到個體的深度理解 傳統的用戶畫像往往停留在宏觀層麵，而社交媒體大數據分析則提供瞭前所未有的精細化能力。本章將介紹如何利用社交媒體數據，構建更為精準、動態和多維度的用戶畫像。我們將學習如何超越人口統計學信息，深入理解用戶的興趣偏好、生活方式、價值觀、消費習慣、社交圈層等，並探討如何基於這些深度畫像，進行個性化的營銷觸達和産品推薦。這種從群體到個體的深度理解，是實現精準營銷和提升用戶體驗的關鍵。 第七章：行為軌跡的預判——預測與引導消費者決策 瞭解瞭消費者的需求、情感和畫像，下一步便是如何預測並適當地引導他們的行為。本章將聚焦於預測模型和行為乾預策略。我們將探討如何利用曆史數據，構建預測模型，識彆齣具有高轉化潛力的用戶群體，並預測他們的購買路徑。同時，我們將研究如何通過優化營銷內容、精準投放廣告、設計個性化互動等方式，有效地引導消費者的決策過程，提升轉化率和客戶生命周期價值。這不是操縱，而是基於深刻理解的價值創造。 第八章：跨平颱聯動——構建全景式消費者視角 今天的消費者活躍在多個社交平颱，他們的行為和偏好也呈現齣跨平颱的特徵。本章將探討如何整閤不同社交平颱的數據，構建一個全景式的消費者視角。我們將研究如何連接用戶在不同平颱上的行為軌跡，發現他們綫上綫下、跨平颱消費的完整故事。通過跨平颱的數據聯動，我們可以更全麵地理解消費者的購買旅程，更有效地規劃營銷策略，實現綫上綫下協同，最大化營銷效果。 第九章：倫理與隱私——負責任的數據應用之道 在享受大數據帶來的便利與洞察的同時，我們必須高度重視數據倫理與消費者隱私的保護。本章將深入討論社交媒體大數據分析過程中可能涉及的倫理問題，包括數據收集的透明度、用戶授權、數據安全以及算法偏見等。我們將強調負責任的數據應用原則，以及如何建立健全的數據管理和隱私保護機製，在商業利益與社會責任之間取得平衡，贏得消費者的信任。 第十章：未來脈搏——社群互動與消費者行為的新趨勢 科技的發展永不停歇，社交媒體的形態也在不斷演變。本章將展望未來，探討人工智能、虛擬現實、元宇宙等新興技術將如何進一步影響社群互動和消費者行為。我們將分析新的互動模式、新的內容形態以及新的消費場景，為讀者提供前瞻性的思考，幫助他們提前布局，抓住未來社群營銷的機遇。 《社群脈動：洞悉隱秘的消費者心流》不僅僅是一本關於“如何分析”的書，它更是一次關於“為何如此”的深度剖析。它將幫助您理解，在數字喧囂之下，消費者的真實想法和深層動機是如何被塑造和錶達的。通過掌握這本書所闡述的理念和方法，您將能夠更敏銳地捕捉社群的脈動，更精準地理解消費者的心流，並最終在瞬息萬變的商業環境中，贏得消費者的心，實現商業的持續增長。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計得非常閤理，循序漸進，即使是初學者也能很快上手。作者首先從基礎的概念講起，比如什麼是社交媒體大數據，它有哪些特徵，以及為什麼它對理解消費者行為如此重要。然後，他逐步深入到具體的分析方法和工具，不過作者在這裏的處理方式非常巧妙，他並沒有過於技術化，而是更多地側重於方法論和應用場景。我特彆欣賞的是書中對“用戶畫像”的詳細闡述，作者認為構建一個精準的用戶畫像，是後續所有分析和營銷策略的基礎。他提供瞭好幾種構建用戶畫像的方法，並且結閤瞭實際案例，讓我能夠清晰地看到，如何從不同的維度去描繪齣不同類型的消費者。另外，關於“社群洞察”的部分也給我留下瞭深刻的印象，作者強調瞭要理解不同社群之間的互動關係，以及社群如何影響個體的行為。這一點對於我們理解消費者的集體決策和口碑傳播非常關鍵。整本書讀下來，感覺就像是跟著一位經驗豐富的老師在學習，他不僅傳授知識，更重要的是引導你去思考，去發現問題，然後找到解決問題的方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常流暢，讓我覺得仿佛在與一位經驗豐富的行業專傢進行深度交流。作者在書中並沒有使用太多晦澀難懂的術語，而是用清晰易懂的語言，結閤生動形象的案例，將復雜的社交媒體大數據分析概念呈現在讀者麵前。我尤其欣賞作者在探討“預測性分析”和“行為乾預”時提齣的觀點。他認為，通過對曆史數據的分析，我們不僅可以瞭解過去，更可以預測未來，從而提前采取行動，影響消費者的選擇。書中關於“用戶流失預警”和“精準營銷推送”的案例，讓我看到瞭大數據分析在實際應用中的巨大潛力。我瞭解到，通過對用戶行為的細緻觀察和分析，可以提前發現用戶可能流失的跡象，並及時采取措施進行挽留。同時，也可以根據用戶的偏好和需求，推送最相關的産品或服務信息，從而大大提高營銷的轉化率。這本書讓我對社交媒體大數據分析有瞭更全麵、更深刻的認識，也為我未來在該領域的學習和實踐指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書我從頭到尾讀瞭三遍，每次都有新的收獲。第一次讀的時候，我主要是在梳理作者提齣的核心概念，比如“用戶畫像”、“情感分析”、“社交網絡分析”等等。我發現作者在解釋這些概念時，並沒有直接給齣過於學術化的定義，而是通過大量的實際案例，比如某個品牌是如何通過分析用戶評論來改進産品，或者某個營銷活動是如何藉助社交媒體的熱點來迅速傳播的，來引導讀者理解。這一點對我這樣不太懂技術細節的讀者來說，非常有幫助。這本書最讓我印象深刻的是，它不僅僅停留在“分析”層麵，而是將分析結果與“影響消費者行為”緊密聯係起來。作者反復強調，大數據的價值不在於數據本身，而在於如何利用數據洞察消費者心理，進而設計齣更有效的營銷策略，甚至重塑品牌形象。書中關於“用戶旅程映射”和“個性化推薦”的部分，我反復揣摩瞭好幾章，感覺這纔是社交媒體大數據分析最核心的應用價值所在。它讓我意識到，過去我們對消費者行為的理解可能過於片麵和主觀，而大數據分析則提供瞭一種更客觀、更全麵的視角。這本書的寫作風格也很平實，沒有華麗的辭藻，更多的是一種娓娓道來的感覺，讓人讀起來既不覺得枯燥，又能感受到作者深厚的功底。

評分☆☆☆☆☆

我一直對社交媒體上的信息傳播和用戶行為背後邏輯感到好奇，這本書就像是為我揭示瞭隱藏在這些錶象之下的秘密。作者在書中並非簡單地羅列數據和分析模型，而是深入淺齣地講解瞭如何通過大數據來理解和影響消費者的決策過程。其中關於“消費者觸點”和“營銷自動化”的部分，讓我茅塞頓開。我過去總覺得營銷是個很模糊的概念，但這本書讓我明白，原來每一個與消費者接觸的節點，都可以通過數據來衡量和優化。作者用大量的圖錶和案例，展示瞭如何追蹤消費者的綫上綫下行為，如何識彆他們的潛在需求，以及如何通過個性化的信息推送來引導他們完成購買。我尤其喜歡書中關於“用戶留存”和“口碑管理”的章節，作者提齣瞭很多行之有效的策略，讓我意識到，維係現有客戶和管理好用戶口碑，與獲取新客戶同樣重要，甚至更為關鍵。這本書不僅提升瞭我對社交媒體大數據的理解，更重要的是，它為我提供瞭一套係統性的方法論，幫助我更好地理解和預測消費者的行為。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直覺得現在的營銷太“拍腦袋”瞭，很多決策都是憑感覺，效果嘛，隻能說一半海水一半火焰。讀瞭這本書之後，我纔真正明白，原來社交媒體上那些看似瑣碎的信息，背後隱藏著多麼巨大的商業價值。作者在書中花瞭很大篇幅講解如何從海量的用戶生成內容中提取有用的信息，比如用戶的喜好、痛點、甚至是未被滿足的需求。我印象最深的是書中關於“意見領袖”和“社群效應”的分析，作者通過幾個非常生動的案例，展示瞭這些因素是如何影響一個産品或服務的口碑傳播，以及消費者購買決策的。我尤其喜歡作者在探討“情感分析”時提齣的觀點，他認為不僅僅要識彆用戶錶達的是正麵還是負麵情緒，更重要的是去理解情緒背後的原因，以及這種情緒會如何進一步影響用戶的行為。這一點非常重要，因為很多時候，一個負麵評價背後可能隱藏著巨大的改進機會，而一個積極的評價，也可能提示瞭新的營銷增長點。這本書讓我對“數據驅動決策”有瞭全新的認識，感覺自己仿佛打開瞭一扇新世界的大門，對未來的工作充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

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還沒看完呢。

評分☆☆☆☆☆

幫朋友購買的 還可以

評分☆☆☆☆☆

很好的一本書，要慢慢看纔行

評分☆☆☆☆☆

看瞭簡介，應該不錯

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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