SLIDE twitter how twitter and IBM deliver customer insights from big data

Thông qua nguồn Big Data của mạng xã hội, doanh nghiệp có thể chiết xuất ra những thông tin về sở thích, thói quen, lịch sử mua sắm của người tiêu dùng è Nắm được xu hướng tiêu dùng sử d

Twitter: How

Twitter And IBM

Deliver Customer

Insights From

Big Data

GVHD: Ths Trần Thị Phi Phụng Group 15

2 Nguyễn Ngọc Ánh Hồng 71802410

1 Giới thiệu

2 Tổng quan về thực trạng

3 Phân tích chi tiết các thông tin

4 Phân tích mối liên hệ dữ liệu

5 Kết luận

1 Giới thiệu

Mạng xã hội Twitter

• Được sáng lập bởi Jack Dorsey , Evan Williams , Biz Stone và Noah Glass

• Là một trong những ứng dụng truyền thông xã hội

lớn nhất và được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới

• Chính thức hoạt động vào 7/2006

1 Giới thiệu

Mạng xã hội Twitter

• Có trụ sở chính tại San Francisco

và đã có hơn 25 văn phòng trên toàn thế giới

• Tính đến 03/2022, Twitter đã có hơn 1,3 tỷ tài

khoản, trong đó có hơn 330 triệu người hoạt động thường xuyên

• Người dùng chia sẻ suy nghĩ của mình những người

theo dõi mình qua các đoạn văn nhỏ gọi là kêu chiêm chiếp (tweets)

Tweet có thể:

q Có tối đa 280 ký tự

q Bao gồm chữ viết, ảnh hoặc video ngắn

Thông qua nguồn Big Data của mạng xã hội, doanh nghiệp có thể chiết xuất ra những thông tin về sở thích, thói quen, lịch sử mua sắm của người tiêu dùng

è Nắm được xu hướng tiêu dùng sử dụng của họ nhằm thực hiện các chiến dịch

tiếp thị quảng bá sản phẩm.

2 Tổng quan về thực trạng

Các công ty khai thác và ứng dụng Big Data trong việc phân tích hành vi tiêu dùng của

khách hàng

Nguồn bên ngoài (external data sources): Facebook, Twitter, Google, LinkedIn…

Tự xây dựng hệ thống

thu thập và xử lý dữ liệu

2 Tổng quan về thực trạng

30/10/2014

IBM sẽ giúp các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu của mạng xã hội Twitter để hiểu rõ hơn về các khách hàng, doanh nghiệp, các xu hướng thị trường và ra quyết định kinh doanh.

IBM

3 Phân tích chi tiết các thông tin

3.1 Dữ liệu lớn giúp Twitter giải quyết vấn đề gì?

Theo thống kê của

“Internet Live

Stats”

6.000 tw

eet mỗi

giây

350.000 tweet m

ỗi phút

500 triệu tweet mỗi ngày

Twitter kết hợp với những công ty phân tích dữ liệu nâng cao như IBM

giúp cho nguồn dữ liệu thô trở thành nguồn dữ liệu cho các doanh

nghiệp quảng cáo trên nền tảng dữ liệu đã được phân tích

à Đưa sản phẩm đến những khách hàng mục tiêu phù hợp nhất

Lượng dữ liệu khổng lồ mà hàng giây Twitter sản sinh

là một nguồn tài nguyên lớn chưa được khai thác

200 tỷ tweet mỗi năm

3 2 D ữ l i ệ u l ớ n h o ạ t đ ộ n g

n h ư t h ế n à o t r o n g t h ự c t ế ?

Tất cả dữ liệu này được Twitter cung cấp cho

IBM để phân tích dữ liệu thông qua API

“firehose”

Sau đó, các doanh nghiệp khác có thể truy cập dữ liệu của Twitter thông qua các công cụ của IBM.

Sau khi IBM nhận được dữ liệu từ API firehose của Twitter, họ

thực hiện phân tích dữ liệu cho khách nhu cầu sử dụng liệu của

Twitter.

Các dịch vụ phân tích mới của IBM kết hợp với dữ liệu của Twitter trên điện toán đám mây sẽ giúp các doanh nghiệp và nhà phát triển:

• Tạo ứng dụng hỗ trợ dữ liệu xã hội

• Kết hợp Phân tích dự đoán, phức tạp với Dữ liệu Twitter

• Dễ dàng hơn Phân tích dữ liệu Twitter

4 Phân tích mối liên

hệ dữ liệu trong case study

Cú pháp tiêu chuẩn được người dùng Twitter tuân theo trong khi tweet liên quan đến hashtags, retweets và những đề cập của người dùng

Các thương hiệu có thể phân tích các tweet

để biết được tình cảm của mọi người đối với sản phẩm của họ

Xu hướng Twitter đóng một vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định của các tổ chức và công ty khác nhau

Để có quyền truy

cập vào API

Twitter:

• Bước 1: Đăng ký tài khoản

• Bước 2: Sau khi tài khoản được chấp

thuận, có thể tạo hoặc tìm thông tin

Nghiên cứu của Anisha và các cộng sự (2021), đề xuất các tweet thu thập bằng cách sử dụng API Twitter và các phương pháp đếm, các thuật toán học máy khác nhau để xác định các chủ đề thịnh hành trên Twitter

Việc thu thập dữ liệu xảy ra với sự trợ giúp của nền tảng phát trực tuyến Apache Kafka Bộ sưu tập các tweet được ghi lại bởi Nhà sản xuất, đó là một daemon được viết bằng Python có công việc là nhận tweet ("trạng thái") từ API Twitter và đẩy chúng vào hàng đợi Kafka.

Ảnh minh họa hệ thống con thu thập dữ liệu

5 KẾT LUẬN

5 KẾT LUẬN

Hạn chế

• Việc chuyển đổi dữ liệu thành những thông tin có giá trị,

có thể hành động được là điều khá khó khăn nếu không

có kỹ năng hoặc cơ sở hạ tầng để khai thác

• Thông tin bị giới hạn trong những thông tin mà người

dùng MXH quyết định chia sẻ về bản thân họ

• Nhiều tài khoản giả, ảo à Khó đánh giá

• Các doanh nghiệp nên đầu tư vào các cơ sở hạ tầng,

nâng cao kỹ năng để tăng khả năng tiếp cận, xử lý và khai thác dữ liệu

• Thiết lập quan hệ đối tác cho phép các công ty giàu dữ

liệu, chẳng hạn như mạng truyền thông xã hội, làm việc với các công ty có khả năng phân tích tiên tiến

5 KẾT LUẬN

Bài học rút ra

THANKS YOU

FOR LISTENING !!!

Do you have

any questions?