数据分析在微博营销中的应用

微博营销的案例有许多，微博营销的概念也有不少，但是微博营销的讨论中很少看到有说服力的证据能够说明微博营销的全貌或特点，更没有把数据分析作为论述的手段或依据。事实上，微博平台很适合进行的数据分析，而且实现的复杂度和成本都不高。本文将对数据分析在微博营销中几个可以使用的方向进行了简单的分析，期望给大家一定的启发和思考。为了能更有效地展开论述，本文中的微博营销仅指在新浪微博上开展普通的市场营销活动。

微博营销需要吸引目标用户的主动关注，但要在上亿微博用户中吸引到有“价值”的粉丝并不容易。靠抽奖甚至买粉获得的粉丝中很难找到符合市场营销的用户群，因为微博粉丝*大的特征是兴趣，用户关注的对象都是其感兴趣的，如果微博营销的对象对于营销的品牌或产品并没有大的兴趣，那营销的效果也可想而知。同时，只要采取了正确的方法，微博粉丝的这个特征也使得吸引目标用户变得更容易。

以数据分析的方法来说，建立用户的兴趣图谱可以帮助微博营销快速识别目标用户并开展适当的宣传活动。所谓兴趣图谱就是粉丝的性别、年龄、地域和主要关注对象等一系列信息的集合，而建立用户兴趣图谱*简单的方式就是对具有同样目标客户群的企业微博粉丝进行分析。

举一个简化的例子，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、阿迪达斯的用户有很高的重叠性。通过分析杜蕾斯和阿迪达斯的官方微博粉丝，可以大致建立起该内衣品牌的基本用户兴趣图谱。

微博营销可以定位于市场宣传、客户服务或**关系，但要同时身兼三职却十分困难，要在同一条微博上实现这三个定位更是难上加难。因为这三者的**有很大的差异。简单来说，市场宣传注重的是将营销信息在目标用户中尽量地扩散并尽可能保持用户的关注度;客户服务注重的是与用户之间形成良性的互动，在**时间引导或安慰用户;公共关系则是注重直接或间接地获得**的主动权。

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的得到大面积的转发并在这些粉丝的伙伴中引起二次/多次转发。客户服务注重互动性评论，即对用户在评论中的留言做出快速的反应和快速的互动，**是减少用户的负面评论出现的次数。

公共关系注重影响力和认同度监控，这个需要比较复杂的数据分析工具来获得，主要是对微博内关键词搜索的频率、用户原创微博中对品牌的口碑分析等。总之，数据分析可以为微博定位确定一个量化的目标，并能进行有效的后评估。