微博營銷是柔性的，需要持續的交互才能逐漸顯露營銷的效能，這似乎決定了微博營銷只能靠人工干預的方式實施。其實不然，恰恰是微博通過互動產生價值的特征，決定了微博營銷可以將有效的技術手段作為先導，先做數據挖掘，在此基礎上增加人工干預才有可能實現營銷效果的最大化。
營銷的本真還是在于發現、創造和交付價值以滿足目標用戶的需求，實際上就是將用戶作為所有行動的中心環節，實現價值交換。微博創造了海量的數據和用戶，企業在微博中即便是以集群賬號的形態出現，也絕難通過人工管理同時與所有的潛在用戶交互，發現所有的與企業相關的內容。所以微博營銷首先要解決的就是企業和那些用戶交互，關注那些內容。
有一點是肯定的，微博用戶的用戶在一段時間內角色形象是固定的，每個用戶都有自己的特征和角色定位，不管是關注、參與還是轉發評，微博內個體的互動體現的是價值交換，反應了用戶間的社會屬性。也就是說只要用戶在微博中有所行動，就一定能夠定位用戶的屬性，隨著參與程度的深化，用戶的社會屬性定位就能更為精確與清晰。企業在微博內尋找用戶，最好就是從角色屬性入手。只要能了解用戶的態度和意愿，就能判斷一個用戶的角色屬性，將態度和意愿作為用戶營銷分類的基礎，其準確性要高于以用戶的剛性特征進行分類。態度和意愿不容易把握，但社會化網絡提供了分析的可能，用戶在社會化網絡內的每一次行動，背后都有其即時的態度和意愿，關鍵在于能否通過技術手段加以判斷、追蹤、提煉。
現在還沒有完善的技術手段能做到這一點，微博內的數據挖掘太過繁雜，不僅在于用戶、內容的海量，也在于用戶特征不明顯、毫無關聯的碎片化內容太多、用戶行為的跳躍性太強。不要說是完善的數據挖掘，即便是文本挖掘都很難實現。
數據挖掘短期難以實現，可以先做信息過濾。企業先根據自己的品牌特征、營銷目標等設定與之相關的規則，利用規則來表示用戶模型。跟蹤微博內數據的變化情況，如果規則被滿足，系統就會開始運行，系統的過濾部分將信息過濾或保留下來。首先是預處理：系統對收集的數據進行必要的預處理，例如清除“臟”數據、“短”數據、跳躍性太強的數據、與用戶特征不吻合的數據。其次是模式發現：應用不同的挖掘算法發現用戶的行為模式和內容分類。再者是模式分析：從模式發現的模式集合中選擇有意義的模式，將用戶和內容配對，提煉出用戶即時的動態特征。提煉出來的用戶與內容再轉入人工干預，相信一定能大大提高微博營銷的效率與效果。
