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社交网络数据非常吸引人的一个好处是，它能够识别出客户能影响的整体收入，而不仅仅是他或她自己提供的直接收入。不同的角度会大大影响投资某个客户的决策。能够产生高影响力的客户需要被细心照料，因为他们能产生本身直接价值以外的更大价值。如果要使其网络整体利益最大化，这种最大化的优先级要高于其个体利益的最大化。
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使用社交网络分析，我们可以理解本例中客户对企业的总体价值而非只是其所产生的直接价值。这种处理客户的决策完全不同。电信运营商对客户过度投资的原因是要维护客户网络。我们可以准备好商业案例来维护更广的客户圈，而不只是保护客户个体的价值。
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上面的这个例子非常棒，它解释了大数据分析是怎样在以往未曾出现过的新决策环境中产生重大价值的。如果没有大数据，客户会被批准更换运营商，当他的朋友们也随之而去，电信运营商将看到雪崩般的损失。现在目标已经从个体账户的利益最大化转向了客户社交网络利益的最大化。
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识别有着广泛联系的客户也能帮助我们把注意力放到最能影响品牌形象的地方。我们可以给有广泛联系的客户自由试用的机会，并记录下他们的反馈。我们要做出努力，让客户主动地参与公司的社交网站站点，激励客户写评论和表达观点。有些公司积极地招募有影响力的客户，给他们奖励、提前试用的机会和其他好处。作为回报，那些有影响力的客户会持续地发挥他们的影响力，因为如果受到优待，他们的语气往往会更加积极主动。
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LinkedIn或Facebook等社交网站正在利用社交网络分析技术来洞察哪些广告会对何种用户构成吸引。我们关心的并不仅仅是客户自己表达的兴趣，与此同等重要的是，我们还要了解他的朋友圈和同事圈对什么有兴趣。社交成员永远也不会在社交网站上表露自己的全部兴趣，我们也不可能了解到关于他的所有细节。但是，如果客户一大部分朋友都对骑单车感兴趣，我们就可以推导出这名客户也对单车有兴趣，即使他永远也没有直接表达过。
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执法部门和反恐部门也可以从社交网络分析中受益。我们可以识别出哪些人和问题人群或者问题个人有联系，甚至有间接联系。我们通常把这类分析称为链接分析。有可能是某个个人或者群体、甚至是某个俱乐部或者餐馆跟坏人有联系。如果我们发现有人和许多坏人在多个地方出入，他或她就会被定位，我们会认为这些人值得更深入地监控分析。虽然这会涉及到隐私问题，但实际上这种分析已经开始被使用。
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对于在线视频游戏领域，这类分析也是有价值的。谁在和谁玩？游戏内部的模式是如何变化的？社交网络分析拓展了前面讲到的遥测数据的应用范围。我们可以识别出某位玩家在不同游戏中的首选伙伴。前面我们已经讨论过如何根据玩家个人的玩法对玩家进行分类。玩法相近的那些玩家已经在组队玩游戏了吗？玩家们需要的是不是混搭风格？了解这类信息就可以知道游戏制造商是不是想让玩家组队玩游戏（例如，对玩家提出建议，当玩家登录并开始玩游戏的时候，他应该优先选择加入哪个编组）。
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关于组织之间联系的方式还有不少有趣的研究。这些研究最开始关注的是通过电子邮件、电话、短信建立起来的联系。公司各部门之间是不是按照期望的方式在联络？是不是有些员工通过典型渠道之外的方法在联系呢？谁在内部拥有广泛的影响力，且是参与研究如何更好地改善公司内部沟通机制的最佳人选？这类分析可以帮助公司更好地理解人与人之间的沟通方式。
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社交网络分析的流行度和影响度一定会持续下去。因为社交网络分析流程本身会保持指数级的增长态势，因而数据源就会变得比初始构想的要大得多。也许最有效的功能是提供关于客户整体影响和价值的洞察，而这种洞察可以完全颠覆企业对客户的看法。
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3.10 本章小结
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以下是本章的主要内容。
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■ 虽然各行各业都有广泛的大数据源，但它们仍有一些共同的主题。虽然目的不同，但各行各业都使用了相同的底层技术，如RFID。
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■ 许多大数据源都有隐私问题，我们一定要始终慎重对待这个问题。
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■ 车载信息服务数据可以针对汽车保险政策提供更好的定价策略。但是，我们收集的车载数据也有可能会使交通管理和道路规划发生革命性的改变。
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■ 文本数据是最大的，也是应用最广泛的一类大数据源。一般来说，我们关心的是如何从文本中提取到重要的事实，然后如何使用这些事实作为其他分析流程的输入。
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■ 时间和位置数据的影响力越来越大。为了在某个时间和地点给客户提供针对性的信息，公司必须要利用更复杂的信息。
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■ 在零售业和制造业，RFID数据开始支持新的分析应用，从库存分析到欺诈分析，再到员工绩效分析。
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■ 智能电网不但能使电力公司更好地管理电网，而且消费者也可以更好地控制自己的用电量。
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■ 使用RFID标签跟踪筹码可以帮助赌场更准确地跟踪玩家的活动，同时降低付款错误和作弊的次数。
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■ 传感器数据可以提供关于发动机和设备性能的有力信息，还能用来更方便地诊断问题，更快地开发解决问题的程序。
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■ 视频游戏制造商可以使用遥测数据更好地定位微交易，改善游戏流程，通过游戏风格对玩家进行分群。
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社交网络数据滋生出很多种新的客户评价方法。在电信业，社交网络分析已经把焦点从账户盈利分析转向了社交网络盈利分析。
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〔1〕Merv Adrian, “Big Data”, Teradata Magazine, 1
:11, www.teradatamagazine.com/v11n01/Features/Big-Data/.
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〔2〕Mckinsey Global Institute, Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity, May 2011.
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〔3〕Ibid.
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