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用大数据启动下一个业务闭环?

 
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    在大洋彼岸的Twitter陷入业务增长缓慢、创新乏力的时刻,上市不久的新浪微博接连不断的推出“新产品”,诸如开放微博支付、推出微博游戏、微博点评以及传闻中的自媒体计划,但细看这些产品,其中微博支付依托于阿里的支付宝,微博游戏脱胎于之前的微游戏,只有微博点评,能称之为新产品(自媒体计划由于还未公布,这里暂且不表)。从产品设计层面来看,微博点评与其他垂直类的点评网站没有太多差别,但从数据和传播层面来说,点评更像是微博数据计划的启动仪式——并可能用大数据开启下一个业务闭环。


    微博点评与社交媒体数据挖掘


    社交媒体是海量数据的天然载体。但这些海量的社交媒体数据却很难直接“使用”,我们姑且将来自社交媒体的原始数据称之为——“RAW”数据,就像提炼石油一样,raw数据也需要清洗提炼,进而形成某种价值。此时摆在数据处理者面前的问题就是:如何应付社交媒体上众多的非结构化数据?


    所谓非结构化数据是相对于结构化数据来说的,两者的区别在于非结构化数据无法使用数据库二维表来展现,举例来说,电子邮件、办公文档、视音频都是非结构化数据。在社交媒体上,大量数据都处在“非结构化”状态,A的一句牢骚,B的一句鸡汤,C的一张照片….凡此种种,当用户量被放大到几千万甚至几亿的时候。这些数据的处理难度也随着变大,其投入也将变大。目前来看,真正能解决社交媒体非结构数据的企业也是老牌的IT企业,诸如IBM、Oracle等都有一些解决方案。


    那么微博点评与(非)结构化数据有何关系?我觉得,是一种“曲线救国”的战略。首先,微博依然是目前国内数据量、用户量最大的社交平台,每天海量数据由于得不到有效的利用(比如聚合),从而造成数据浪费(用某种意义上说,数据就是一种资产,而且很大的数据是时效资产——离开有效时间便没有价值),但正如上文所言,挖掘这些非结构化数据需要的强大的技术能力,新浪现在还很难完全做到,同时对任何一家公司都是个考验。
于是,微博点评的价值就体现出来。既然之前的微博数据都无法利用,那么就不要再失去今后的有价值数据。此次微博点评首先推出的是“电影”点评,让之前用户对某个电影的只言片语评价完全聚合在这个电影的单独页面里。之后还要上线的音乐、图书、餐馆等等,都是这样的套路。用微博内部的人说,这是让数据变得格式化,也就是让数据变得结构化或半结构化。


   格式化的数据有何优势呢?


    用一个在IT业界很热的词回答:洞察力。大数据的价值不在于数据量的多少,而在于能否从中获取洞察力(价值)。同样道理,很多人都知道微博数据是个金矿,也有很多公司开始挖掘这些数据,微博的财报也透露出数据将成为微博商业化的重要一环。另一方面,微博数据比twitter数据更复杂,比如微博的媒体属性就让其数据量更大。Twitter用户也热衷于tag使用,也部分减轻了数据聚合的困难,而微博用户就不习惯使用tag。因此,微博自己用点评的方式,将部分行业(影视、图书)的数据格式化之后,会给这些行业带来一定的洞察力,而成果如何,也还有不确定因素。


    微博点评的优势


    谈到点评类产品,人们不由得想到点评餐馆的大众点评、点评图书电影的豆瓣,微博点评一开始也宣布进军电影点评领域,之后会向餐饮、图书发展。与之前的产品相比,微博点评在“点评”这个环节上并无创新,但“点评”之后的“分享”环节却有着巨大的优势——微博链式传播。借助这种传播机制,某些看似不经意的内容都会瞬间引爆,从而形成热门话题。反过来,某些其他事件的热门话题,也会带动人们对相关内容的点评,比如黄海波事件,就有大量讨论黄出演的电影、电视的微博内容。这种反馈与负反馈的机制形成了微博点评独有的生态机制。


    其次,微博点评的运营思路延续了传统的名人、明星机制,成立达人点评团,这区别于其他点评网站自发式的点评方式。由于依托于微博平台,行业名人们也便利的对各自行业的情况做点评。再加上微博一贯以名人运营能力著称,这对微博点评初期的推广有着重要意义。


    微博点评初期有六大板块的点评内容,涵盖了人们的衣食住行。除此之外,我认为还有很大的想象空间。线上来看,用户可以点评某家网店或电商平台;线下,点评某个商场、品牌、某个具体商品(比如数码产品)、某个住宅小区甚至某个具体的公司。这些之前散落在各处的内容,如果能通过点评的形式聚合起来,对行业、企业甚至个人来说,都是一种洞察力的提升。


    如果说微支付是借力(支付宝)、微游戏是借势(世界杯话题),那么微博点评则是自力更生的体现。从数据金矿里挖金纵然不是一件轻松的事情,但数据金矿却不会枯竭,反而会越挖价值越大,这或许能给微博带来一条新的业务闭环。接下来,就是考验微博产品运营的时候了。

转载于:https://my.oschina.net/u/1160813/blog/279525

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