如今，社交媒體和大數據之間是如此相互關聯，以至于幾乎已成為某些圈子的同義詞。事實是，大多數專家認為，如今全球90％以上的數據是在過去幾年中創建的，其中很大一部分與社交媒體有關。
在這信息的海洋中，超過80%的信息來自非結構化格式，這種格式可能以某種方式與社交媒體聯系在一起。由于大數據處理不能以傳統方式將大量數據進行排序和分析，因此這種方法已被應用于嘗試和了解所有的信息，這是很自然的。
隨著從大數據分析獲得的知識，營銷人員和業務分析師可以更深入地了解他們的目標受眾的行為和預期。事實上，大數據和社交媒體之間的關系現在非常強大，在談論社交媒體營銷時，幾乎不可能不考慮大數據的某些方面。
現代社交媒體分析背后的關鍵因素
數字營銷人員如今可以說的一件事是，他們肯定不缺乏數據。然而出現的問題是，哪些部分的數據具有重要的價值，以及如何理解它？
一項研究表明在全球互聯網活動的一分鐘內，有：
·701,389個用戶在Facebook上登錄
·發送了1.5億封電子郵件
·在Snapchat上共享527,760張照片
·在Twitter上發布347222條推文
·在Instagram上發布28194個新帖子
·在vine循環播放視頻104萬次
·在Google上搜索查詢240萬次
·在YouTube上視頻觀看次數為278萬次
·在WhatsApp上發布2080萬條消息
而報告中的這些信息來自一年前，所以不難想象這些令人難以置信的數字如今變得更大。那么營銷人員如何利用每秒收集的驚人的數據量？
簡單地說，對于行業巨頭來說，監控企業的社交賬戶并分析每個帖子是沒有用的，但是他們需要以某種方式從這些大量數據中收集他們的受眾的趨勢和總體感覺。
畢竟，大數據只是來自各種來源各種格式的數據集合，能夠以適當的方式進行處理和分析。關鍵的問題是如何將這些可以關聯和格式化的數據進行有意義的分析。
當涉及視覺和音頻數據時，一個很大的幫助是人工神經網絡和人工智能，最終讓人們實現這個過程。當然，這些技術的使用是嚴格限制的，目前保留給規模最大的公司，但可以肯定的是，他們在不久的將來提供給更為廣泛的用戶。
即使如此，一些廣告公司或企業可以從谷歌和Facebook等信息巨頭收集的信息中獲得信息。用戶可以使用Google的信息資源，還有第三方產品可以幫助用戶進行大數據分析。
大多數時候，營銷人員認為信息收集是一個被動的過程，事實上并非如此。任何有意義的數據分析的最好方法是進行主動實驗，并具有清晰的衡量指標。
Facebook的廣告策略
在過去的幾年里，大數據在市場營銷中的故事也許更好地說明它是如何改變Facebook廣告生態系統的。如果你了解Facebook公司是規模最大的數據供應商之一，那么這并不令人驚訝，而且其成功有一部分歸功于這一點。
在過去13年里，Facebook公司收集了大量的用戶信息。雖然它不能直接銷售這些數據，但它可以將自己研究的結果賣給第三方，只要它是匿名的。更重要的是，在這種情況下，Facebook公司自己的廣告平臺允許營銷人員通過間接利用大數據分析來最大程度地發揮其廣告效果。
當用戶通過Facebook創建廣告活動時，系統會顯示多個選項。可以創建自定義受眾群體，這些受眾群體可以通過Facebook調用的類似受眾群體的內容進一步擴展。
此外，用戶還會看到一個分層目標選項，其中包含大量過濾器，以便盡可能使其受眾群體更具體。
如果沒有Facebook公司在數據處理的幕后所做的這些工作，這一切都不可能實現，而這些做法可能會受到隱私保護立場的爭議，但卻沒有人爭論這項工作對于科學和商業來說有多重要。
當然，這并不意味著營銷主要依賴于大數據，而且用戶設置其Facebook廣告活動仍然需要加入Facebook其他廣告做法，如果用戶有任何關聯或數字營銷措施的話。
總之，大數據完全改變了數字營銷的景觀，但不能說大數據取代了傳統的營銷方式。它只是一個工具，雖然它很強大。
即使用戶認為大數據對其并不重要，也不能真正地避開它，尤其是用戶在處理社交媒體營銷時，因為這二者是如此重疊，現在不可能清楚地進行區分。
最后，如果用戶了解大數據分析的好處，并清楚如何在營銷策略中實施，這將為超越其競爭對手提供優勢。而在不久的將來，這將成為一個簡單的問題。
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