社会化媒体是随着互联网技术的成熟而逐步发展起来的。由于社会化媒体具有参与、公开、交流、对话、社区化和连通性六大特点，是各个企业推广自己品牌、进行营销活动的新兴渠道。然而，企业在社会化媒体营销的过程中经常遇到一些共性问题，如缺乏整体的规划、营销效果难以评估等，因此急需新技术或者新管理流程来规范和管理社会化媒体营销。　　大数据技术的兴起为解决社会化媒体营销的共性问题提供了契机。大数据技术具备处理海量非结构化、半结构化以及结构化数据的能力。因此，社会化媒体营销过程中产生的大量文本、图片及视频等信息可通过大数据技术进行处理、分析和挖掘，形成基于用户评价信息的品牌美誉度和营销效果评估数据，有效解决企业在营销过程中面临的问题。　　本文从微博、微信等社会化媒体的发展现状及其在市场营销的地位出发，简要介绍了大数据技术、品牌美誉度网络侦听、粉丝情感情绪分析等概念，构建基于大数据技术的社会化媒体营销系统，力求解决品牌美誉度侦听、营销效果评估等企业关心的问题，并提出品牌美誉度侦听和效果评估的量化模型，为企业评估社会化媒体营销效果提供了新的思路，为企业在社会化媒体上的营销活动提供理论依据和技术支持。本文对大数据和社会化媒体营销的结合进行了理论上的探索，为大数据技术在相关领域的应用提供参考。最后通过一个案例介绍了社会化媒体营销平台的应用过程，同时对营销效果进行了分析和评价。