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    品牌互動傳播碰撞大數據時代


    一、大數據的定義

    大數據是指無法在一定時間內運用常規軟件對相關內容進行抓取、管理和處理的數據集合群,不采用隨意抽樣的這樣的捷徑去分析數據。其主要特點有三個,即數據處理是基于全體數據而非隨機樣本、數據允許一定的混雜性而非完全精確、數據得出基于相關關系而非傳統的因果關系。

     

    二、傳統模式下品牌互動傳播的問題

    從多媒體時代步入新媒體時代,承載信息的端口越來越多,準確來講,人們步入了“多屏時代”。信息的傳播通道經過電視、電腦、手機、平板電腦等多種渠道進行,受眾類型細分,人數不斷被新的傳播媒介所瓜分,因而受眾的注意力成了稀缺資源。傳統上,單向品牌傳播模式有效到達率低、互動程度低的弱勢愈發顯露出來。尤其是傳統單向品牌模式難以與目標受眾形成互動和良性的信息反饋模式,難以測量信息傳播的效果,使品牌傳播過程缺乏靈活性和可控性。在多頻時代,互動傳播將是品牌傳播活動的主流發展趨勢。

     

    三、品牌借助大數據尋找互動新途徑 

    借助大數據技術,品牌互動傳播找到新的途徑。經過清美未來不斷研究發現,首先,目標受眾能夠精準定位。大數據可以自動化地對海量數據進行科學分析和整理,科學生成與品牌產品相關的用戶特點,生成目標消費者的信息庫。精準地目標消費者群體搜尋意味著精準的品牌傳播指向,從而意味著品牌傳播活動的高回報率和浪費的減少。其次,實時收集反饋信息。大數據應用的是不用人為進行數據處理,而是在單位時間內自動生成實時狀況報告,與傳統的數據收集整理相比更加快速和準確,有利于信息傳播者實時掌握傳播活動的狀況。第三,及時進行傳播引導。大數據通過實時監控和計算互動傳播過程中受眾的反應,能夠清晰地把握傳播活動的走向,及時糾正傳播過程中的偏差。最后,大數據可以使企業在品牌互動過程中拓寬產品需求。在品牌互動過程中,品牌信息傳播者可以及時掌握目標受眾的需求和意圖,通過信息引導實時拓寬產品需求。

     

    四、在品牌互動中大數據應用的意義  

    1)傳播指向以及精準的定制信息

    清美未來認為,大數據的重要特點是其結果生成遵循的是“相關關系”而非“因果關系”,這種結果生成邏輯的改變將顛覆以往傳播者選擇受眾的方式,信息傳播目標的確定將不再根據對目標消費者因果邏輯的細分,而是通過純粹數據的相關因素分析得到,可以避免偏見和思維定式。此外,大數據會通過對目標受眾的分析,從而得出目標受眾真正的興趣點,從而避免傳播內容和傳播角度出現大的偏差,使信息制定過程和反饋效果更加高效。

    2)有效監管傳播過程

    清美未來經過研究發掘,與傳統的單向傳播模式不同,在品牌互動傳播過程中會不間斷產生大量的互動信息,如果沒有大數據,品牌信息的傳播者無法及時收集并處理海量互動信息,進而進行有效互動。大數據為品牌在線互動傳播提供了強有力的技術支持,使之成為可能。此外,大數據的應用可以使數據分析者實時監控傳播過程,從而通過對傳播過程的控制來提高傳播效果。

    3)準確把握傳播效果

         在傳統的品牌傳播過程中,信息傳播者制造信息的內容,通過對目標受眾的細分找到其認為的目標受眾,然后通過媒體進行針對性的信息發布,在一定時間過后進行傳播效果的采樣、收集與分析。因此,清美未來認為大數據的使用可以實時把握受眾接受信息的程度以及傾向,并且可以對傳播趨勢進行預測,這就極大改變了傳統傳播過程中傳播著被動以及盲目的局面,從而提高傳播的效率。

    4)生成極具價值的數據產品

         基于大數據的應用,企業通過在品牌互動傳播過程中進行大數據分析生成數據資料,通過對數據資料的積累形成數據庫,能夠對目標消費者的使用習慣、喜好、產品選擇偏向、特征等眾多因素進行數據積累,從而形成一個極具商業價值的消費者數據庫,通過數據庫的分析可以產生許多商業契機,從而產生巨大經濟效益。

     

    五、品牌傳播領域的大數據發展前景

        隨著大數據應用的不斷深化,用戶數據的不斷收集和完善,數據收集者將不斷清晰目標受眾的輪廓和各種習慣,傳播朝著不斷精準和微觀的方向發展。大數據把品牌互動傳播轉變為每位目標受眾的個性化人際傳播,而互動的過程都由大數據分析和應用軟件實時生成并實時傳播。與此同時,充滿商業意味的品牌傳播在隱私保護方面具有更高的敏感性,極易使信息接收者產生抵觸心理和反感,因此,清美未來建議,在大數據應用過程中,數據的收集者和分析者都應該注重對用戶隱私的保護。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 

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