12/04/13

Milano, 04 Dec 2013

Andreas Weigend
@aweigend

The Power of Social Data: 
Transforming Big Data 
into Decisions
Andreas Weigend
1

1. Data and Decisions

Agenda

 Value of Data?

2. Amazon as Data Refinery
 Equation of Business

3. Implications of Social Data Revolution
 Audience  Connected Individuals and Context

4. Summary  Questions via Twitter, use @aweigend

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2

Handout page 1
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15 years ago:   Connecting Pages  (Google)
10 years ago:   Connecting People (FB)
5 years ago:  Connecting Apps  (Apple)
Now: 

Connecting Data
3

Today, in a single day,
we are creating more data 
than mankind did
from its beginning 
through 2000
4

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Mobile
 Context: Many sensors 
 Identity: Proxy for person
 Easy for advertiser to reach 

user, but high cost  of 
interrupt if inappropriate
 Easy for user to contribute

5

Social Data: Two Meanings
1.

Relationships between people (“social graph”, 
e.g., on Facebook or LinkedIn)

2.

Data people share (or “socialize”, e.g.,  check‐
in, purchase, book review, picture)
‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐

Note: Social Media differs from Social Data (e.g., GPS)

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6

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Social Data Revolution
• Google has changed the way a billion people 
think about information
• Facebook has changed the way a billion people 
think about identity
• Amazon has changed the way a billion people 
think about purchases
7

1. Transport energy  Industrial Revolution
 Production 

2. Transport bits  Information Revolution
 Communication

3. Create (and share) bits  Social Data Rev
8

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Data and Decisions
Rule #1:
Start with a question, not with the data
 E.g., Which route do I take?
 E.g., Who do I work with?

9

Mindset
Skillset
Toolset
Dataset
10

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Big Data: Mindset 
to turn Mess into Decisions
<when>2013‐05‐28T00:17:08.341‐07:00</when>
<gx:coord>11.0955646 47.4944176 0</gx:coord>
<when>2013‐05‐28T00:46:14.410‐07:00</when>
<gx:coord>11.0894932 47.4880099 0</gx:coord>
<when>2013‐05‐28T00:47:14.425‐07:00</when>
<gx:coord>11 1069126 47 5154249 0</gx:coord>

11

Berkeley
SF Home
Facebook
Stanford
Google

12

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Imagine…
…you had your geolocation from the last 
decade readily available at your fingertips
• What question would you ask?
• How would knowing that it is recorded 24/7 
change your behavior?
13

London
1854 

14

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google.com/history

15,317
searches

17

What data would you pay for most?
1. Geolocation: Where did a customer go?
2. Search history: What did she search for?
3. Purchase history: What did she buy? 
4. Social graph: Who are her friends?
5. Demographics and similar attributes
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Big Data = Mindset 
to turn Mess into Decisions

• External  (facing the outside)
• Internal  (within the company)
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The Journey of Amazon
What changed?

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The Journey of Amazon
What changed?
• Algorithms  Data
•
•
•
•

AI
BI
CI
DI

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The Journey of Amazon
What changed?
• Algorithms  Data
•
•
•
•

AI
BI
CI
DI

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What did not change?
• “Ask for forgiveness,
not for permission”
• True customer‐
centricity
• Recommendations and 
Discovery

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1. Data and Decisions

Agenda

 Value of Data?

2. Amazon as Data Refinery
 Equation of Business

3. Implications of Social Data Revolution
 Audience  Connected Individuals and Context

4. Summary  Questions via Twitter, use @aweigend

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Amazon as Data Refinery
Goal: Help people make better decisions
Data strategy: Make it trivially easy to


Contribute



Connect



Collaborate

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Equation of  Business
• Expresses business strategy, values etc.
• Needed for evaluation of experiments 

Rule #2:
Base the equation of your business on 
metrics that matter to your customers
25

Equation of  Business
Rule #3:
Focus on decisions and actions, and design 
for feedback

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5 Stages of Amazon Recommendations
1. Manual  (Experts)
2. Implicit  (Clicks, Searches)
3. Explicit (Reviews, Lists)
4. Situation (Local, Mobile)
5. Social graph (Connections)

27

Social Commerce

Amazon’s Share the Love

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The 4 C’s
• Content
• Context
• Connection
• Conversation
29

2000

Markets are Conversations

2013

Conversations are Markets

30

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Where are the Conversations?
Company
Consumers

1. Data and Decisions

Agenda

 Value of Data?

2. Amazon as Data Refinery
 Equation of Business

3. Implications of Social Data Revolution
 Audience  Connected Individuals and Context

4. Summary  Questions via Twitter, use @aweigend

32

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Data sources for marketing
a new phone product
Segmentation 

Social Graph

(Demographics, Loyalty)

(Who called whom?)

1.35%
Adoption
rate

4.8x

0.28%
Segmentation

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Social Graph

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Shift in Mindset
Non‐Social: Audience

Social: Connected Individual
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1993

“On the Internet, nobody knows you’re a dog”

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2013

“On the Internet, everybody knows you’re a dog”

Shift in Identity
Non‐social: Attributes

Social: Relationships
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Shift in Business Models
Non‐social: hotels.com, craigslist

Social: airbnb, lyft, relay rides, 
39

E, Me, We!
1.

Digitize: E‐commerce
 Focus on company and products

2. Share: Me‐commerce
 Focus on consumer and attributes

3.

Connect: We‐c0mmerce
 Focus on connection between consumers

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Handout page 19
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Connected Individuals
Rule #4:
Embrace transparency: Make it trivially easy 
for people to connect, contribute, and 
collaborate
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1. Data and Decisions

Agenda

2. Amazon as Data Refinery
3. Implications of Social Data Revolution
4. Outlook and Summary  
Last chance to tweet questions, @aweigend42
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GLΛSS

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The 4 Data Rules 
1.

Start with a question, not with the data

2.

Base the equation of your business on metrics that 
matter to your customers

3.

Focus on decisions and actions, design for 
feedback

4.

Embrace transparency: Make it trivially easy for 
people to connect, contribute, and collaborate
45

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Some Data Beliefs
1.

Let people do what people are good at, and 
computers do what computers are good at

2.

Build stuff that enables a future you want to live in

3.

Give data to get data

46

Questions for you
1. Do your customers understand the 
value they get when they give you data? 
2. Does your product or service get better
over time and with data, or worse?

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Handout page 22
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Andreas Weigend
@aweigend

Questions for me? 

Andreas Weigend
weigend.com
Social Data Lab
aweigend@stanford.edu
48

Data Scientist
• Data literate
• Able to handle large data sets
• Understands domain and modeling
• Want to communicate and collaborate
• Curious with “can‐do” attitude
49

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Handout page 23
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Data Science vs Business Intelligence

50

Data Science vs Business Intelligence

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Handout page 24

Amazon en el IAB FORUM de MILANO 2013