Social Media Marketing: How Data Analytics helps to monetize the User Base in Telecoms, Social Networks, Media and Advertising in a Converged Ecosystem
Ajit V Jaokar; Brian Jacobs; Alan Moore; Jouko Ahvenainen
Idioma: inglés
Editorial: futuretext, 2009
- Tapa blanda
- Usado
Librería: Book Dispensary, Concord, ON, CanadaBook Dispensary
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- Título
- Social Media Marketing: How Data Analytics helps to monetize the User Base in Telecoms, Social Networks, Media and Advertising in a Converged Ecosystem
- Autor
- Ajit V Jaokar; Brian Jacobs; Alan Moore; Jouko Ahvenainen
- Editorial
- futuretext
- Año de publicación
- 2009
- Estado
- As New
- Tipo de libro
- Book
- Encuadernación
- Soft cover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0955606977
- ISBN 13
- 9780955606977
- Catálogos de vendedores
- Alibris
Reseña del editor
Many way conversations take place between the marketer and the participants in a social network – but also amongst the participants themselves. The marketer benchmarks the insights gained from these conversations against a set of transactional data (sales, surveys etc) to monitor and tweak a series of narrowcast (long-tail) campaigns.
Thus, instead of having one large 'broadcast' campaign - we have many small narrowcast, interactive and ongoing campaigns. The campaigns and conversations are based on a feedback loop, hence they are iterative and form an ongoing learning experience.
The extent of social media marketing campaigns include social media advertising, but could also encompass product development, trend monitoring, reducing churn, benchmarking and so on. Specifically, social media marketing can be used as a part of a two stage process: first, to identify certain patterns in data, secondly to verify those observations by specific social media campaigns which also seek permission from the customers.
The provider sends personalised messages to the receiver, and over time, the visibility of the participant’s digital footprint grows and leads to better personalization. Therefore, we start with passive digital footprints (based on data patterns) and transition to active digital footprints (based on trust).
Data and privacy form the bedrock of this multi-way conversation between the marketer and the participants. Ultimately, we see the participants and the marketer enter into a trusted relationship based on transparency where the participants share data about themselves and entrust the marketer with their data in return for better and personalised services.
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