社交媒体大数据分析 理解并影响消费者行为 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Lutz Finger（芬格尔），Soumitra Dutta（杜塔） 著，杨旸 译

图书标签:

• 社交媒体
• 大数据分析
• 消费者行为
• 营销
• 数据挖掘
• 用户画像
• 行为分析
• 传播学
• 商业智能
• 市场营销

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115420848

版次：1

商品编码：12047736

品牌：异步图书

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：284

正文语种：中文

编辑推荐

在社交媒体时代，你可以度量几乎一切事物，但是你却不知道自己在寻找什么，仅仅收集海量的数据并不会自动结出有价值的“果实”。
本书将会为你揭示如何通过一套叫做“看－测－学”的系统，从大数据之中提取有重要业务价值的信息。这套系统能够帮助你提出恰当的问题，度量适合的数据并且从这些结果中学习到有用的信息。
本书的两位作者根据自己多年大数据相关工作的经验，总结出了这套系统的原型。在本书中，这两位专家帮助业务经理和业务分析师来学习和掌握“看－测－学”系统，并且展示一些有针对性的方法，将社交媒体分析应用到市场营销、销售和公关领域。

内容简介

在如今这个大数据时代，个人和企业的社交网站活动越来越活跃，社交网站在数据挖掘方面的挑战和需求变得越来越迫切。
本书从业务角度出发，而不是从技术的角度出发，介绍了如何挖掘社交网络数据并且对业务规划进行有用的分析。全书分两个部分共10章，第1部分介绍了市场营销、销售、公共关系、客户服务、社交化的客户关系管理、与系统博弈、预测、提出恰当问题；第2部分介绍了使用正确数据以及定义正确的度量标准。
在社交媒体数据挖掘需求旺盛的今天，本书非常具有实用价值。本书适合数据挖掘技术人员、数据分析师以及市场营销领域的人士参考阅读。

作者简介

LUTZ FINGER
是一位LinkedIn数据分析师。他也是Fisheye分析公司的联合创始人以及前CEO。Fisheye是一家数据挖掘公司，后被WPP集团收购。

SOUMITRA DUTTA
是一位在用新技术处理业务问题领域的专家，也是康奈尔大学S.C约翰逊管理研究院的院长。她也是Fisheye分析公司的联合创始人以及前主席。

目录

第1 部分 通过功能度量媒体第1 章 市场营销 2市场营销与社交媒体：愿景与现实 3有关社交媒体的三个误区 5社交媒体很便宜 6社交媒体很快 7社交媒体只不过是另一种渠道 8品牌推广　 10社交媒体：一把新的标尺 12可达性并不等同于认知度 13案例：维珍航空 14投资回报率：琳达划得来吗？ 15购买意向　 19如何识别购买意向 19行为定位 21令人不安的因素 21社交定位 25你说的 26你喜欢的 27你朋友喜欢的 28同质性　VS 影响力 31社交圈子　VS 行为 32意见领袖 34　*总结　 37练习簿 38第2 章 销售 40简　介 40社交销售 40以数据为驱动的销售 42可达性　VS 购买意向 43社交认可可以构建信任 45用户评级 45用户评论 46同辈压力 46社交认可和同辈压力真的有用吗？ 47是什么或者是谁驱使你去购买的？ 48推荐系统　 49协作式的推荐系统 51基于内容的推荐 53推荐系统中的技术 55冷启动（Cold-start）问题 57数据匮乏 58毫无惊喜 59如何建立一个推荐系统：从小事做起 60信任、个性化及理由 62个人关系 62理由　 63总结　 64练习簿 65第3 章 公共关系 67公用关系通常没有可度量的投资回报率 69度量人群　 71 *公共关系中的可达性 74公共关系中的背景 75内容的背景 76作者的上下文 78新闻工作者的客户关系管理 79人类沟通的天性 80影响力的六项原则 80度量信息分发 82剪　报 82文章数量的误读 84阅读列表 87交　互 88点击　 92分享、点赞 93评论　 93拷贝　 94投入　VS 影响 96案例：“弹性印度”理念的传播　 96来自公共关系的警示 98公共关系灾难的案例 98不合时宜的销售 98被低估了的传播速度 99自我审查 99捏造事实 100没有预警系统 101不确定性 102飞速的灾难 102案例：麦当劳 106警示信号 108总结　 108 *练习簿 　110第4 章 客户服务 　112顾客的新声 　112戴尔的“地狱” 　114美联航弄坏吉他 　115客户服务　2．0 　116智识库与客户自助服务 　117更快乐的员工 　119明智的选择 　119正面宣传 121注意事项　 123把客户引导到你的服务渠道中来 123小心“洞穴巨人” 124资源以及标度 126社交客户服务会成为新的商品吗？ 127自动化以及商务智能 128一个航空公司客户满意度的案例 129情绪算法 131首语重复算法 132上下文 133我们到底能不能用这些算法？ 134特殊词汇—来自索尼爱立信的案例 134一种动态的机器学习方式 137案例：newBrandAnalytics 137案例：戴尔的客户服务 138总结　 138练习簿 139第5 章 社交化的客户关系管理：市场研究 141案例学习：客户生命周期 142　*分析型客户关系管理：新的前线 145传统方式的弊端 147调优客户关系管理系统 148Facebook　和 Open Graph 149哪些数据？ 152社交媒体：太粗浅 153个人数据：太敏感？ 154总结　 157练习簿 158第6 章 与系统的博弈 159垃圾邮件以及机器人 159建立可达性 162如何发现机器人 164诬蔑对手　 171约翰·苏努努（John　Sununu） 172粉丝丑闻 172建立影响力以及意向 174一个　Twitter 上的图灵测试 176美军对社交媒体机器人的研发 177散播有偿意见：草根以及“人工草皮” 178SOPA　以及 PIPA 事件：一个现代草根运动 179微软的反垄断案 180中国的“水军” 180理念、实施以及可达性 181传染性　 182《KONY2012》　 182定制热点 183真相中的真相 185　*如何识别创建感染性活动的企图 186热点的背面：节制信息 187模糊的界限 188Facebook　的案例 188总结　 189练习簿 190第7 章 预测 191预测未来　 191学习的预测分析 196选举的预测 200选择性偏见 202错误的公共关系偏见 203预测投票行为 203预测票房　 205电影产业 206真知灼见 206结论　 208预测证券市场 210章末预测　 214练习簿 216第2 部分 建立你自己的问-量-学系统第8 章 提出恰当的问题 220案例学习：大型的电信公司 222背景知识 224他被听到吗？ 225构建问题　 227创造性探索 227　*领域知识 230恰当的问题 231一个为搜寻问题而生的行业 233总结　 234练习簿 235第9 章 使用正确的数据 237哪些数据是重要的 239相关性与因果关系 241验证相关性 245错误，或者说为什么结构性数据更有优势 247结构性数据 248非结构性数据 248成本以及内幕 250案例：匹配引擎 251数据的选择 254采样　 255子集　 256“我了解关键字”　 257没有真相 259案例：海地 263总结　 264练习簿 264第10 章 定义正确的度量标准 266社交媒体度量标准的例子 269影响力 269消费者偏好 272追来投资回报率 274标准带来的风险 276影响标准 277　*错误的行为 278随时间不断改变 279征服难题 281总结　 283练习簿 284*

《社群脉动：洞悉隐秘的消费者心流》 简介 在这个信息爆炸、连接无界的时代，我们每个人都生活在由数字足迹构建的复杂网络之中。每一次点赞、每一次分享、每一次评论，都在无形中勾勒出消费者的真实画像，揭示着他们深藏的渴望、潜在的需求以及瞬间的情绪波动。然而，这股涌动的社群脉动，究竟隐藏着怎样的力量？我们又该如何拨开数据迷雾，真正理解并有效引导消费者的行为轨迹？ 《社群脉动：洞悉隐秘的消费者心流》并非一本仅仅罗列分析工具的书籍，它更像是一次深入消费者内心世界的探险之旅，一次对社群动态的精准捕捉与解读。本书的核心在于，通过对海量社交媒体数据的细致审视，发掘那些触动消费者决策的根本性驱动力，从而帮助企业和品牌超越表面的营销技巧，直抵消费者行为的内核。 第一章：社群回声——消费者声音的数字化演变 我们身处一个前所未有的信息时代，消费者的声音以前所未有的速度、广度和深度进行着传播。从最初的口耳相传，到论坛时代的匿名倾诉，再到社交媒体平台的实时互动，消费者表达意见的方式变得更加多元、直接且具有影响力。本章将追溯消费者声音的数字化演变历程，探讨不同社交平台在其中扮演的角色，以及这些变化如何深刻地重塑了品牌与消费者之间的互动模式。我们将分析，为什么如今的市场营销，不再是单向的宣传灌输，而是需要一场与消费者共同参与、共同塑造的对话。 第二章：数据洪流中的寻珠——理解社交媒体数据的本质 海量的社交媒体数据，既是宝藏，也可能是令人望而生畏的“数据洪流”。本章将深入剖析社交媒体数据的多维度构成，包括但不限于文本信息（评论、帖子、私信）、图片与视频内容、用户画像（年龄、性别、地理位置、兴趣标签）、互动数据（点赞、转发、评论、关注）以及社交网络关系（好友、关注者、社群成员）。我们将探讨如何从这些纷繁复杂的数据中，识别出有价值的信息，理解其背后的含义，以及如何避免被噪音所干扰。这里的关键在于，区分“数据”与“洞察”，学习将原始的数字转化为可操作的商业智慧。 第三章：情绪光谱——解码消费者的情感密码 消费者的购买决策，往往并非纯粹理性的计算，而是强烈的情感驱动。愤怒、喜悦、好奇、信任、焦虑……这些情感如同看不见的推手，深刻影响着他们的选择。本章将聚焦于社交媒体数据中的情感线索，介绍如何运用自然语言处理（NLP）等技术，识别和量化文本、图片、视频中所蕴含的情感倾向，并进一步分析这些情感是如何与产品、服务、品牌以及营销活动产生关联的。我们将探讨，如何通过捕捉消费者的情绪波动，预测他们的购买意愿，甚至在负面情绪爆发前采取干预措施，将潜在的危机转化为品牌改进的机会。 第四章：需求浮标——洞察潜在与显性消费渴望 消费者并非总是能清晰地表达自己的需求，很多时候，需求隐藏在模糊的言语、未说出口的抱怨或对竞争对手的讨论之中。本章将带领读者探索如何通过分析社交媒体上的用户生成内容（UGC），识别出消费者尚未被满足的显性需求，以及挖掘出那些他们自己都未曾意识到的潜在渴望。我们将学习如何通过关键词分析、话题聚类、趋势预测等方法，发现新兴的消费趋势、产品的痛点以及市场上的空白点。理解这些需求，意味着品牌能够更精准地开发产品、优化服务，甚至创造出全新的市场机会。 第五章：社群动力学——揭示意见领袖与口碑传播的奥秘 在社交媒体的世界里，意见领袖（KOL）和口碑传播（Word-of-Mouth）扮演着至关重要的角色。本章将深入研究社群的动力学机制，分析哪些因素使得某些用户在社群中拥有更高的关注度和影响力，以及口碑是如何在社群中扩散和演变的。我们将探讨识别意见领袖的方法，理解他们对消费者决策的影响路径，并研究如何有效利用意见领袖和口碑传播，构建积极的品牌形象，提升品牌忠诚度。同时，我们也会关注负面口碑的传播机制，以及如何进行有效的危机公关。 第六章：用户画像的精细化——从群体到个体的深度理解 传统的用户画像往往停留在宏观层面，而社交媒体大数据分析则提供了前所未有的精细化能力。本章将介绍如何利用社交媒体数据，构建更为精准、动态和多维度的用户画像。我们将学习如何超越人口统计学信息，深入理解用户的兴趣偏好、生活方式、价值观、消费习惯、社交圈层等，并探讨如何基于这些深度画像，进行个性化的营销触达和产品推荐。这种从群体到个体的深度理解，是实现精准营销和提升用户体验的关键。 第七章：行为轨迹的预判——预测与引导消费者决策 了解了消费者的需求、情感和画像，下一步便是如何预测并适当地引导他们的行为。本章将聚焦于预测模型和行为干预策略。我们将探讨如何利用历史数据，构建预测模型，识别出具有高转化潜力的用户群体，并预测他们的购买路径。同时，我们将研究如何通过优化营销内容、精准投放广告、设计个性化互动等方式，有效地引导消费者的决策过程，提升转化率和客户生命周期价值。这不是操纵，而是基于深刻理解的价值创造。 第八章：跨平台联动——构建全景式消费者视角 今天的消费者活跃在多个社交平台，他们的行为和偏好也呈现出跨平台的特征。本章将探讨如何整合不同社交平台的数据，构建一个全景式的消费者视角。我们将研究如何连接用户在不同平台上的行为轨迹，发现他们线上线下、跨平台消费的完整故事。通过跨平台的数据联动，我们可以更全面地理解消费者的购买旅程，更有效地规划营销策略，实现线上线下协同，最大化营销效果。 第九章：伦理与隐私——负责任的数据应用之道 在享受大数据带来的便利与洞察的同时，我们必须高度重视数据伦理与消费者隐私的保护。本章将深入讨论社交媒体大数据分析过程中可能涉及的伦理问题，包括数据收集的透明度、用户授权、数据安全以及算法偏见等。我们将强调负责任的数据应用原则，以及如何建立健全的数据管理和隐私保护机制，在商业利益与社会责任之间取得平衡，赢得消费者的信任。 第十章：未来脉搏——社群互动与消费者行为的新趋势 科技的发展永不停歇，社交媒体的形态也在不断演变。本章将展望未来，探讨人工智能、虚拟现实、元宇宙等新兴技术将如何进一步影响社群互动和消费者行为。我们将分析新的互动模式、新的内容形态以及新的消费场景，为读者提供前瞻性的思考，帮助他们提前布局，抓住未来社群营销的机遇。 《社群脉动：洞悉隐秘的消费者心流》不仅仅是一本关于“如何分析”的书，它更是一次关于“为何如此”的深度剖析。它将帮助您理解，在数字喧嚣之下，消费者的真实想法和深层动机是如何被塑造和表达的。通过掌握这本书所阐述的理念和方法，您将能够更敏锐地捕捉社群的脉动，更精准地理解消费者的心流，并最终在瞬息万变的商业环境中，赢得消费者的心，实现商业的持续增长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计得非常合理，循序渐进，即使是初学者也能很快上手。作者首先从基础的概念讲起，比如什么是社交媒体大数据，它有哪些特征，以及为什么它对理解消费者行为如此重要。然后，他逐步深入到具体的分析方法和工具，不过作者在这里的处理方式非常巧妙，他并没有过于技术化，而是更多地侧重于方法论和应用场景。我特别欣赏的是书中对“用户画像”的详细阐述，作者认为构建一个精准的用户画像，是后续所有分析和营销策略的基础。他提供了好几种构建用户画像的方法，并且结合了实际案例，让我能够清晰地看到，如何从不同的维度去描绘出不同类型的消费者。另外，关于“社群洞察”的部分也给我留下了深刻的印象，作者强调了要理解不同社群之间的互动关系，以及社群如何影响个体的行为。这一点对于我们理解消费者的集体决策和口碑传播非常关键。整本书读下来，感觉就像是跟着一位经验丰富的老师在学习，他不仅传授知识，更重要的是引导你去思考，去发现问题，然后找到解决问题的方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书我从头到尾读了三遍，每次都有新的收获。第一次读的时候，我主要是在梳理作者提出的核心概念，比如“用户画像”、“情感分析”、“社交网络分析”等等。我发现作者在解释这些概念时，并没有直接给出过于学术化的定义，而是通过大量的实际案例，比如某个品牌是如何通过分析用户评论来改进产品，或者某个营销活动是如何借助社交媒体的热点来迅速传播的，来引导读者理解。这一点对我这样不太懂技术细节的读者来说，非常有帮助。这本书最让我印象深刻的是，它不仅仅停留在“分析”层面，而是将分析结果与“影响消费者行为”紧密联系起来。作者反复强调，大数据的价值不在于数据本身，而在于如何利用数据洞察消费者心理，进而设计出更有效的营销策略，甚至重塑品牌形象。书中关于“用户旅程映射”和“个性化推荐”的部分，我反复揣摩了好几章，感觉这才是社交媒体大数据分析最核心的应用价值所在。它让我意识到，过去我们对消费者行为的理解可能过于片面和主观，而大数据分析则提供了一种更客观、更全面的视角。这本书的写作风格也很平实，没有华丽的辞藻，更多的是一种娓娓道来的感觉，让人读起来既不觉得枯燥，又能感受到作者深厚的功底。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直觉得现在的营销太“拍脑袋”了，很多决策都是凭感觉，效果嘛，只能说一半海水一半火焰。读了这本书之后，我才真正明白，原来社交媒体上那些看似琐碎的信息，背后隐藏着多么巨大的商业价值。作者在书中花了很大篇幅讲解如何从海量的用户生成内容中提取有用的信息，比如用户的喜好、痛点、甚至是未被满足的需求。我印象最深的是书中关于“意见领袖”和“社群效应”的分析，作者通过几个非常生动的案例，展示了这些因素是如何影响一个产品或服务的口碑传播，以及消费者购买决策的。我尤其喜欢作者在探讨“情感分析”时提出的观点，他认为不仅仅要识别用户表达的是正面还是负面情绪，更重要的是去理解情绪背后的原因，以及这种情绪会如何进一步影响用户的行为。这一点非常重要，因为很多时候，一个负面评价背后可能隐藏着巨大的改进机会，而一个积极的评价，也可能提示了新的营销增长点。这本书让我对“数据驱动决策”有了全新的认识，感觉自己仿佛打开了一扇新世界的大门，对未来的工作充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直对社交媒体上的信息传播和用户行为背后逻辑感到好奇，这本书就像是为我揭示了隐藏在这些表象之下的秘密。作者在书中并非简单地罗列数据和分析模型，而是深入浅出地讲解了如何通过大数据来理解和影响消费者的决策过程。其中关于“消费者触点”和“营销自动化”的部分，让我茅塞顿开。我过去总觉得营销是个很模糊的概念，但这本书让我明白，原来每一个与消费者接触的节点，都可以通过数据来衡量和优化。作者用大量的图表和案例，展示了如何追踪消费者的线上线下行为，如何识别他们的潜在需求，以及如何通过个性化的信息推送来引导他们完成购买。我尤其喜欢书中关于“用户留存”和“口碑管理”的章节，作者提出了很多行之有效的策略，让我意识到，维系现有客户和管理好用户口碑，与获取新客户同样重要，甚至更为关键。这本书不仅提升了我对社交媒体大数据的理解，更重要的是，它为我提供了一套系统性的方法论，帮助我更好地理解和预测消费者的行为。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常流畅，让我觉得仿佛在与一位经验丰富的行业专家进行深度交流。作者在书中并没有使用太多晦涩难懂的术语，而是用清晰易懂的语言，结合生动形象的案例，将复杂的社交媒体大数据分析概念呈现在读者面前。我尤其欣赏作者在探讨“预测性分析”和“行为干预”时提出的观点。他认为，通过对历史数据的分析，我们不仅可以了解过去，更可以预测未来，从而提前采取行动，影响消费者的选择。书中关于“用户流失预警”和“精准营销推送”的案例，让我看到了大数据分析在实际应用中的巨大潜力。我了解到，通过对用户行为的细致观察和分析，可以提前发现用户可能流失的迹象，并及时采取措施进行挽留。同时，也可以根据用户的偏好和需求，推送最相关的产品或服务信息，从而大大提高营销的转化率。这本书让我对社交媒体大数据分析有了更全面、更深刻的认识，也为我未来在该领域的学习和实践指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，要慢慢看才行

评分☆☆☆☆☆

看了简介，应该不错

评分☆☆☆☆☆

一般般，外国国情

评分☆☆☆☆☆

送货上门，质量保证

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

看了简介，应该不错

评分☆☆☆☆☆

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还没看完呢。

评分☆☆☆☆☆

看了简介，应该不错