Социальные сети

Социальная сеть (social network) – структура, состоящая из узлов (которыми являются социальные объекты) и связей между ними. Объектами сетей могут быть предприятия, люди, научные учреждения, интернет-ресурсы… В таких системах содержится огромное количество данных, из которых с помощью методов глубокого анализа можно получать информацию, представляющую большую ценность: связи объектов, влияние одних объектов на другие, предпочтения и прочее.

Существует множество социальных сетей, имеющих свою специфику, свойственные только им особенности, однако современные методы анализа данных применимы для любой из них вне зависимости от специфики. Аналитика позволяет делать полезные и интересные выводы, выявлять тенденции, находить закономерности, скрытые в потоках данных:

• Адресная реклама (таргетинг). Для повышения эффективности рекламных компаний необходима адресность обращения, чтобы клиент получал только ту информацию, которая ему интересна. Применяя Deductor, можно на основании данных об активности объекта сети, местоположении, характере его действий выделить сферы интересов и использовать полученные знания для формирования точного индивидуального обращения к каждому клиенту.
• Межгрупповые отношения. Как правило, группы имеют достаточно размытые границы, объекты принадлежат сразу нескольким. Применение методов Data Mining позволяет выявлять связи групп, оценивать привлекательность каждого множества, а затем стимулировать или ограничивать миграцию между ними.
• Анализ привлекательности групп. Группа объединяет в чем-то схожие объекты, у которых есть пересечения по интересам, поведению и прочим параметрам. С помощью алгоритмов глубокого анализа данных, реализованных в Deductor, можно изучить структуру и состав каждой группы, найти неявные сегменты, понять ценность и перспективность работы с той или иной группой.
• Поиск скрытых закономерностей. Обладая данными об активности объекта, можно определить характер связей с другими объектами. В дальнейшем после обработки этой информации формируются выводы об интересах, скрытых предпочтениях, неявных закономерностях, влиянии на другие объекты, т.е. получается более полная и объективная картина о каждом объекте, чем та, которую можно получить, просмотрев его анкету.
• Анализ тенденций и динамики. Объекты сети имеют разную активность, например, для социальной сети в Интернете это количество сообщений, время в онлайне, количество комментариев и т.д.; для сети, объектами которой являются фирмы и предприятия, это количество договоров, совместных работ, фактов купли-продажи. На основании активности объекта делаются выводы о его ценности, влиянии на отдельные объекты, группы и сеть в целом, стадии его жизненного цикла, прогнозируется наиболее вероятный сценарий дальнейшего развития.

Благодаря современным методам обработки данных, встроенным в Deductor, можно перейти на совершенно другой уровень анализа социальных сетей, получать больше полезной информации из накопленных данных. Грамотный анализ собранных данных даёт возможность вовремя реагировать на последние тенденции в социальной сети, привлекать и удерживать ценных клиентов, стимулировать интересные для владельцев сетей контакты, что в конечном счете позволяет трансформировать накопленные данные в дополнительные доходы.