在這個信息的海洋中，超過80%的信息屬于非結構化格式，這種格式可能以某種方式與社交媒體聯系在一起。由于大數據處理大量不能以傳統方式進行排序和分析的數據，所以這種方法很自然地被應用于嘗試和理解所有這些信息。
憑借從大數據分析獲得的知識，市場營銷人員和業務分析師能夠更全面地了解目標受眾的行為方式和期望。事實上，大數據和社交媒體之間的關系現在如此強大，在不考慮大數據的某些方面的情況下，談論社交媒體營銷幾乎是不可能的。
現代社交媒體分析的關鍵
數字營銷人員如今可以說的一件事就是他們當然不缺乏數據。然而，出現的問題是這些數據的哪些部分具有重要的價值，以及如何理解它的意義?
在一項研究中，確定在全球互聯網活動的一分鐘內，有：
•在Facebook上登錄了701,389個用戶。
•發送了1.5億封電子郵件。
•在Snapchat上分享了527,760張照片。
•在Twitter上發布了347,222條文章
•在Instagram上發布了28,194個新帖
•在vine 上有104萬個短視頻分享。
•在Google上有240萬個搜索查詢。
•在YouTube上觀看278萬次視頻。
• 在WhatsApp上有2080萬條消息發布。
這個信息來自近一年前，所以不難想象這些令人難以置信的數字已經變得更大。營銷人員如何利用每秒收集的驚人數量的數據?
簡單地說，對于行業巨頭來說，監控公司社會賬戶和分析每一個帖子是沒有用的，而是他們需要從這些大數據集中收集觀眾的趨勢和一般感受。
畢竟，大數據只是各種數據源的集合，它們能夠以適當的方式處理和分析。關鍵問題是如何將這些數據與分析有關的方式實現關聯和格式化。
當涉及視覺和音頻數據時，很大的幫助是人造神經網絡和人工智能，最終允許人們自動化實現這個過程。當然，這些技術是相當嚴格的，目前只有規模最大的公司持有，但可以肯定的是，他們在不久將為更廣泛的受眾提供。
即使如此，還有一些可以從由Google和Facebook等信息巨頭收集信息的小型廣告公司或企業。可以使用谷歌的軟件和工具，以及第三方產品幫助企業進行大數據分析。
大多數時候，營銷人員認為信息收集是一個被動的過程，這顯然不是。任何數據有意義的最佳方法是進行積極的實驗，并具有正在測量的明確的指標。
使用第三方數據收集來源對于依賴于不向用戶提供太多數據的平臺的營銷人員來說更為重要。 Instagram就是一個例子。他們不會向Facebook公司或Google公司的廣告客戶提供盡可能多的數據，因此想要采用Instagram服務的人應該開展自己的研究。
Facebook公司的廣告策略
在過去的幾年里，市場營銷中的大數據的故事也許最能說明它是如何的廣告生態系統。如果你明白Facebook公司是大數據服務最大的供應商之一，而且其成功的一部分歸功于此，這并不奇怪。
過去13年來，Facebook收集了大量關于用戶的信息。雖然它不能直接出售這些數據，但是只要它是匿名的，它可以將自己的研究結果出售給第三方。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限度地發揮其廣告活動的有效性。
在創建Facebook廣告系列時，你會收到許多選項。您可以創建自定義的受眾群體，這些用戶可以通過Facebook稱之為look-alike audience的內容進一步擴展。
此外，你還可以看到分層定位的選項，其中包含大量過濾器，以使受眾群體盡可能更加具體。這種定制可能觀察的更加精細。
如果沒有Facebook公司網在數據處理中所做的所有工作，這一切都不可能實現。而從隱私保護的角度來看，這些做法可能是有爭議的，但沒有人質疑這項工作對于科學和商業目的的價值。
當然，這并不意味著市場營銷已經完全變成了一個大數據的節日，而且如果你正在進行數字營銷的話，那么設置你的Facebook廣告活動仍然需要與其他Facebook廣告業務相結合。
總之，大數據徹底改變了數字營銷的風景，但不能說已經取代了傳統的營銷手段。記住大數據只是一個工具，雖然它比較強大。
最后，企業需要了解大數據分析的好處，以及如何在營銷策略中實現它，可以讓企業在競爭對手中脫穎而出。
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