Input van social media voor bedrijfsdata

Auteur:

Auteur: Dilek Türkyilmaz
Gepubliceerd op: 02-04-2015

Big data analyse

Bedrijven gebruiken steeds meer toepassingen van big data. Er wordt steeds meer data gegenereerd door het gebruik van internet en social media. Om data te labelen als big data moet deze data voldoen aan de volgende criteria: volume (hoeveelheid), variety (verscheidenheid), velocity (snelheid), veracity (betrouwbaarheid) en value (waarde). Wanneer we dieper ingaan op het criterium ‘variety’, wordt het al snel duidelijk dat er veel en diverse datasets gebruikt moeten worden voor data analyse. Deze bronnen kunnen zijn social media, demografische gegevens, transacties, klikgedrag op een website, afbeeldingen, video’s enzovoorts.
Met de toename van bedrijfsdata en het gebruik van social media, is de uitdaging toegenomen om de groeiende hoeveelheid data (gestructureerd, ongestructureerd en semi-gestructureerd) om te kunnen zetten in bruikbare informatie.

Social media monitoring

Om na te gaan wat de klant over jouw bedrijf zegt op social media, is het belangrijk om social media monitoring te gebruiken. Denk hierbij aan LinkedIn, Facebook, Twitter en Google+. Zo zijn er diverse tools om er bijvoorbeeld achter te komen wanneer er iets over jouw bedrijf wordt gezegd en hoe vaak dat is gebeurt. Het is dan nog steeds lastig om te achterhalen wat er in het bericht staat zonder het te lezen. Om te achterhalen of er over het algemeen positieve, neutrale of negatieve berichten over jouw bedrijf worden geplaatst, kun je gebruik maken van een sentimentanalyse. Aan de hand van algoritmen kan de computer bij voorbaat al de berichten scannen of deze neutraal zijn of een sentiment bevatten. De overgebleven sentimentele berichten kunnen gelezen worden om na te gaan of zij positief of negatief zijn.

Social media analytics

De social media genereren ontzettend veel data waar bedrijven iets mee kunnen doen. Misschien is niet iedereen die een social media account heeft van belang voor jouw analyse, maar jouw klanten bevinden zich ook op de social media. Dit biedt bedrijven de kans om informatie te verzamelen over de klant en om interactie te bevorderen. Op deze manier kun je een concurrentievoordeel behalen en nieuwe kansen ontwikkelen voor het bedrijf. Social media analytics is in feite big data analytics.

Het belangrijkste doel van social analytics is om zo veel mogelijk informatie te verzamelen over het onlinegedrag van mensen. Hiermee kan je voorspellen wat ze de volgende keer zullen doen en wat ze willen kopen. Simpelweg alle Tweets of Facebook posts gebruiken, is niet haalbaar. Voor social media geldt eigenlijk dat je beter op een doelgroep segment of individu kunt richten. Wanneer je alle globale internetgegevens gebruikt, zal je er dus ook globale resultaten uit halen. Het is daarom handig om goed na te denken over het gebruik van social media gegevens voor jouw data analyse.
Social media analyses kunnen wel degelijk tot nieuwe inzichten leiden. Het kiezen van een juiste doel en het inzetten van een duidelijk omschreven proces, kunnen het resultaat bevorderen.

Cursus Big Data Analytics

Wil je meer leren over het maken van big data analyses? Schrijf je dan in voor een cursus Big Data Analytics! Tijdens de cursus Big Data Analytics ga je aan de slag met verschillende data technieken om data te verzamelen, te koppelen en te analyseren. Van daaruit leer je voorspellende analyses te maken.

Terug