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社会化媒体带来的一个问题是,怎样将可能有用的数据转变为真正有用的数据.与CRM系统通常采用的交易型数据相比,社会化媒体数据由一种截然不同的技术架构所生成
对于社会化媒体在企业营销部门中的定位,人们的观点正在迅速发生变化.起初,社会化媒体仅仅被视为一种以广播方式向全世界发布消息的新途径.很多公司现在仍然保持着这样的观点.一位社会化媒体顾问最近表示,即
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当然,把社会化媒体作为一种传播营销讯息或者加强与已有、潜在客户联系的手段,并没有什么错.但是就长期而言,社会化媒体的另外一种用途也许具有更加重要的意义：通过对社交网络进行数据挖掘,倾听客户的声音.
目前,CRM系统可以创建客户档案,从而帮助营销人员利用人口统计学信息和过往行为（特别是过去的购物模式）制定营销方案.简而言之,这些系统可以帮助企业以“后视镜”的角度观察他们的顾客.
相比之下,通过在线社群（例如Facebook）所能获得的客户数据则更加丰富和具有前瞻性.如果一家金融机构获得了这些数据,他们就不仅可以知道某位客户拥有一个活期存款账户、储蓄账户、两张CD和一笔抵押贷款,而且还会知道这位客户爱好高尔夫球或者烹调――这些信息将有助于该金融机构制定未来的营销方案.每一天、每一分钟,Facebook、Twitter和其他在线社群都会产生大量这样的数据.如果能够有效地捕捉这些数据,它们就能变成一个实时的CRM系统,不断揭示新的趋势和商机.下面将介绍如何实现这样的目标.
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捕捉社会化媒体数据
值得高兴的是,我们可以凭借现有的技术捕捉这些数据.但是在此过程中,也存在着一些需要克服的挑战.社会化媒体数据的规模非常庞大,是所谓“海量数据”的典型例子.虽然处理PB级的数据集本身就是一项相当艰巨的任务,然而这些数据的信噪比也非常让人头疼.在我们公司,我们估计最多只有20%的社会化媒体数据包含了有用的信息.但在考虑信噪比之前,企业首先还要解决好另外一个难题：怎样从任何一个在线社群的数百万用户之中,找出他们的客户.
客户识别问题
为了在社交网站上找出自己的客户,大部分企业都采用了一种缓慢、费力、昂贵的方式：亲自加入这些社交网站.例如在Facebook上,企业可以查看任何在其商业网站上点击“Like”（赞）按钮的用户的个人档案（具体取决于每个用户的隐私保护设定）.通过适当的宣传、优惠或者游戏,企业可以逐步地加深对其一部分社交客户群体的了解.
但是随着新型身份匹配技术的出现,这个过程可以变得更加快速和全面.例如,身份匹配技术能够利用人工智能,计算出企业客户数据库中的某位“John Smith”是否与Facebook上的某位名为John Smith的用户是同一个人.这种功能背后的算法极为复杂,但是的确行之有效.事实上,执法机构已经成功地利用身份匹配技术来搜寻罪犯的踪迹.
如果一家企业获得了客户的一项或者两项关键信息（电子邮件地址往往是最为重要的线索）,那么它就可以准确地在社交网站上认出这些客户,进而获取大量的客户数据,其中包括个人档案和交易数据.后者往往可以揭示一些对营销活动极为重要的社交关系（再次需要指出的是,从某个指定客户所能获得的数据量取决于该客户的个人隐私保护设定）.
发挥数据的实际效用
社会化媒体带来的另外一个问题是,怎样将可能有用的数据转变为真正有用的数据.与CRM系统通常采用的交易型数据相比,社会化媒体数据由一种截然不同的技术架构所生成.它的存储格式也与交易型数据全然不同.不过,人们可以借助主数据管理（MDM）技术,将这些数据转变为可用的格式.
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MDM指的是一种持续管理关键业务性数据（又称主数据,即与客户、产品、员工、供应商等相关的重要数据）的流程.它能以系统记录的方式,创建和维护这些数据,以方便企业使用.通过采用MDM,可以确保主数据的准确性、一致性和完整性.
过去十多年来,MDM一直在帮助一些企业整合不同的数据库,以使其可以全方位地了解其客户（或者产品组合）.它还能有效地将社会化媒体数据集成到现有的CRM系统之中,并过滤掉没有价值的数据.
这一切意味着,企业可以在改进重要流程的同时,显著提升盈利能力.例如,他们可以：
――获得与客户购物行为有关的数据,从而对不同细分市场开展更有针对性的活动,提高营销活动的效果.
――获得关于个人喜好和兴趣的数据,从而拉近与客户的距离,建立起真正的一对一联系.
人口统计学信息和客户历史数据的运用已经帮助为数众多的企业大幅提升了营销活动的效果.社会化媒体数据则会让营销人员将营销活动的针对性提高到新的水平.虽然它是“海量数据”,但是今天的技术仍然能够对它进行有效的处理.
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