并去掉那些没有填写出个人简介的人

　　首先，我们抽取出星巴克一百万粉丝的个人简介，按照粉丝数量进行排序，并去掉那些没有填写出个人简介的人。ReSearch.Ly公司的工具可以将这些粉丝利用不同方式来组织和统计，在这里，我们根据个人简介、地理位置和性别来分析他们。粉丝们所发的微博各具特色，他们的个人简介也能够从一个侧面反映出他们的个人特征。最终，我们从一百万粉丝中挑出了5万名顶级的@星巴克的粉丝，来研究他们的个人生活、个人兴趣、看法以及个人偏好。

　　然后，我们根据统计数据生成了一张词汇云图，将他们在个人介绍中最常用到的单词放大，这些词汇显示了星巴克粉丝兴趣图谱的特征。使用最多的五个词如下：

　　（1）爱（Love）；

　　（2）生活（Life）；

　　（3）朋友（Friend）；

　　（4）音乐（Music）；

　　（5）世界（Wor ld）。

　　我们还通过进一步的分析发现了星巴克意见领袖最为关注的事物。从这张信息云图中深入看，可以看出这些意见领袖的情感倾向包括如下方面。

　　家庭（Family）

　　人（People）

　　妈妈（Mom）

　　妻子（Wife）

　　丈夫（Husband）

　　但这类分析还只是研究的开始，与品牌相关联的词汇表明星巴克粉丝的情感世界和个人偏好相连接，这些发现可以直接用于星巴克的市场营销策略中，从而使策略更加有效。如果继续深入研究，就会在人口统计信息和心理统计信息上发现更加有益的结论，比如“咖啡”这个词是在个人简介中使用频率最低的词之一，但却出现在所有粉丝的简历中。

　　如果深入研究这些粉丝的个人简介，就会发现这些人如何用几个字来描述自己（图15.5）。

　　图15.5 Top100 个人简介中的兴趣词汇

　　42%的粉丝表达了与家庭、宗教和爱的强烈联系

　　29%的粉丝说明了他们的兴趣所在

　　22%的粉丝是专业人士，写有他们的供职公司和职位

　　7%的人是学生

　　我们还将星巴克粉丝的特征进行进一步的抽取，以分析他们的个人特征，于是进行了如下研究。

　　看看这些粉丝是否有某些强烈的爱好、是否“XX控”

　　看看这些人是否有一些通行的爱好，比如音乐、美食、咖啡或者时尚等

　　是否喜欢猫狗等宠物

　　是否从事社交媒体或市场营销工作（注释：如果我们研究的人群扩大一些，就可以得知更多的专业领域从业人士的比例）

　　是否还在学习中。尽管学生的比例较低，但他们代表了潜在的专业领域

　　市场营销人员都很清楚，没有一种万能的市场营销策略可以触及到所有人或者激发所有人的兴趣。除了要在更广范围内进行营销之外，企业依然要关注地区市场的动态。虽然过去已有很多方式可以得到地区市场的相关数据，但现在从 Twitter 上就可以分析出一些某一地域所存在的“集体智慧”，从而发现企业尚未触及的人群，实现实时的、本地化的市场营销活动的3W。

　　（1）正面和负面的评价都在哪里发生？（Where）

　　（2）为什么会发生这些倾向？（Why）

　　（3）我们可以做什么？（What）

　　例如，我们分析了星巴克粉丝的地理位置信息，发现这些顶级粉丝主要在以下城市发微博。

　　加利福尼亚

　　纽约

　　德克萨斯

　　佛罗里达

　　华盛顿

　　除了以上地点之外，英国伦敦的粉丝也非常多。

　　地理位置分析得出的结论可以让市场营销策略更加精准（图15.6）。

　　图15.6 Top100 位置词汇云

　　兴趣图谱由网友们之间的相互连接所定义，通过自我陈述来彰显，如果将“以品牌为中心”的关系与自我陈述相结合，兴趣图谱就会演进为品牌图谱。在每个与品牌相关的图谱中，是一群高度相互关注的个体，企业营销如果得当的话，可以激发他们为企业贡献他们的网络影响力。ReSearch.ly公司抽取出5万条最近一段时间内谈及星巴克的微博，从中可以发现人们之间的相互连接性，还找出了 100 名最具影响力的粉丝，每次这些人提到星巴克，他们的粉丝就会立即转发。得到这个名单之后，星巴克就可以在自己的品牌图谱中充分利用这些意见领袖的影响力。从这个案例中可以看出，监测社交网络和研究社交网络两种行为之间存在差异，星巴克在深度研究的基础上成功得到了集体型的智慧，从而找到与品牌关联更密切的网络，并引入个性化的营销活动，以进一步激发粉丝的拥护度和忠诚度。图 15.7 显示了提及星巴克的微博主中，前100名最具影响力的人。

　　图15.7 由本书作者及Research.ly所做的兴趣图谱报告

　　同样的，我们可以对兴趣图谱进行可视化分析，研究意见领袖们如何相互关注，如何把相关信息和行为散播到不同的媒体中，如图 15.8 所示。社交网络中的关联消费者以及他们的网络地位决定了信息究竟能够触及多大范围上的受众，并产生多大的效果。总之，企业需要知道这些意见领袖是谁，以及如何激励他们。

　　图15.8 星巴克的兴趣图谱

　　传统的数据分析时代已经终结，我们已经进入了大数据（big data）时代。大数据这个词听起来有点令人畏惧，但在新经济环境中，各个企业都能从中获益。的确如此，根据《IBM智能企业的商业分析和优化》这一研究报告，三分之一的企业领导人未参考市场商业情报就做出决策，一半的企业领导人根本就没有得到他们?