Fan Analytics на службе оптимизации контент-менеджмента

Аудит аудиторий

Как недавно стало известно, в официальной группе Связной банк в ВКонтакте около 78% фанов весьма «подозрительны». Большая их часть заблокирована, а чуть меньшая не имеет фотографии профиля. На что намекают эти данные, вы скорее всего уже догадались. Но мы не спешим с выводами, ведь не все так однозначно и еще предстоит понять, кто скрывается за этими акаунтами. Таковы факты, которые кого-то уже заставили чувствовать себя некомфортно, а кому то, вероятно, это еще предстоит.

Если дать имя таким аналитическим «приемам», то их смело можно обозвать аудитом фан-аудитории. Ни для кого не секрет, что на рынке SMM, который постепенно «обеляется», все еще достаточно темных областей, где протекают процессы аномальной клиентской «лояльности» и «активности». Появилась отличная возможность бросить луч света в эти области, рельефно высветить их удивительные свойства для того, чтобы навести чуть больше порядка на таком молодом и перегретом рынке.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Аналитика фан-аудиторий

Данный аудит полезен как компаниям, так и агентствам, желающим быстро, точно и в полном объеме проконтролировать, как сработали их подрядчики. Но это только малая часть той ценности, которую предоставляют технологии получения данных об активности фан-аудитории через API. Эти данные богаты на возможности аналитики, которые мы и хотим вкратце описать.

Речь идет о возможностях поддержки решений бренд-менеджеров в разных областях:

1. Конкурентная разведка (вы можете узнать, как ваши группы смотрятся на фоне конкурентов, понять их преимущества и недостатки перед вашими группами);

2. Контент-менеджмент (определение оптимального времени и типа контента для публикации с наибольшим эффектом вовлечения);

3. Коммьюнити-менеджмент (определение лидеров мнений в группах, структуры отношений и активного ядра группы).

Сегодня мы посмотрим, какие возможности дает фан-аналитика для контент-менеджмента в группах брендов в Facebook и ВКонтакте. Далее мы будем рассматривать группы, созданные по преимуществу для работы с аудиторией под PR цели. Не исключено, что существуют группы, которые могут быть полностью или по преимуществу посвящены клиентской поддержке или разработке идей, но это тема для отдельного разговора. Вовлеченность — вот общий знаменатель и мерило успеха, когда речь идет о работе бренд-менеджера или коммьюнити-менеджера с группой бренда.

Мы знаем, что вовлеченность достаточно сложный феномен, зависящий как от качества официального контента, так и от качества аудитории в группе (ее сплоченности и внутренних связей). Кроме коммуникаций «Бренд-Фаны» для вовлеченности имеет значение и коммуникация «Фаны-Фаны», т. е. между фанами — по поводу контента бренда или своего собственного контента. Эти «социальные» факторы вовлеченности в коммуникации в группах мы рассмотрим на доступных нам данных в следующий раз.

Контент все еще король

А пока вернемся к контенту. Формула хорошего контента и успешного контент-менеджмента проста: правильное сообщение в правильном месте в правильное время. Заметим, что важно и качество контента и качество размещения: даже неплохой контент может «проморгаться» аудиторией, если он размещен в неблагоприятное время. В нашем случае с местом выбирать не приходится, так как это группы брендов, где и публикуется контент. А вот со временем и сообщениемкак раз таки не все ясно. Чтобы определить, какое время дня и недели наиболее благоприятно для размещения постов, нужно иметь данные не только о валовом распределении активности (например, динамика лайков по дням недели), но и учитывать конкретный тип контента, стоящий за этой динамикой. Т. е. эффективнее делать многомерные срезы данных по времени, типу контента и типу активности фанов в тех или иных нужных вам наборах.

Ведь, с одной стороны, есть естественная суточная динамика аудитории внутри самих социальных сетей. Однако динамика групп, какой бы ни большой она была, держится на небольшом активном ядре фанов (в среднем от 1% до 10% в зависимости от размера страницы/группы), которые и дают большую часть валовой активности. Важно видеть за лесом свои деревья: и несмотря на данные о динамике активности аудитории в Facebook или ВКонтакте для России, Москвы или любого другого крупного региона, все равно нужно знать эту статистику для своей группы. Мало знать общую статистику — важно знать детальную о себе конкретно.

И здесь есть неплохие возможности, потому что статистику активности можно смотреть по годам, месяцам, неделям, числам, дням недели, часам и, если кому-то нужно и такое, минутам. А также по всем типам активности — лайкам, комментариям, репостам, копиям (для ВКонтакте). И с учетом разного типа контента — ссылок, фото, текста, видео, аудио, граффити. Мы можем получить распределение активности по времени (2 критерия), или контента по времени (2 критерия) или активности под контентом определенного типа по времени (3 критерия одновременно).

Например, ниже представлено распределение лайков и комментариев под ссылками в разрезе по часам суток (для популярного СМИ).

А вот распределение комментариев (конкретного типа активности) под разным контентом в разрезе по дням недели (тот же бренд).

Взаимный контроль данных

Итак, для получения панорамной и полезной аналитики о вашей группе или странице важно иметь срезы активности фанов под конкретным контентом в конкретное время. Чем больше таких срезов мы имеем, тем легче осуществлять весьма важную аналитическую процедуру — контроль одних данных другими. Чтобы наши аналитические инсайты, полученные при анализе данных, имели реальную силу, нужно удостовериться, что они действительно отражают особенности устойчивого поведения всей фан-аудитории, а не случайным фактом активности под несколькими редкими постами.

Давайте посмотрим на данные по странице Panasonic в ВКонтакте. Выделим несколько инсайтов, достаточно простых, а где-то тривиальных, но в ряде случаев демонстрирующих указанный взаимоконтроль.

1. Распределение лайков по часам говорит об одном: аудитория более активно тогда, когда у нее есть «свободная минутка» (утром в начале работы, в обеденный перерыв и вечером под конец работы);

2. Сентябрь самый продуктивный месяц: изголодавшиеся на пляжах и дачах люди с радостью вливаются в жизнь бренда после летнего отдыха;

3. Люди активно пересылают друг другу видео и текстовые посты (интересные вопросы и новости от бренда), но на всего 3 постах с видео сложно сделать вывод, что этот тип контент вовлекает лучше, чем другие;

4. Фото хорошо стимулируют индивидуальную форму реакции, т. е. лайк. Но чуть хуже, чем текст, вызывают активность по распространению контента (копии и репосты);

5. Вторник — самый благоприятный день. Во-первых, потому что он вообще собирает больше всего активности, а во-вторых, потому что у контента в этот день самый длинный цикл жизни. Закономерныйвывод, не правда ли? Закономерный, пока мы не посмотрим на дни недели, в которые размещались видео (самый долгоживущий контент), и не увидим, что 3 из 4 видео были размещены как раз во вторник. Т. е., вторник — такой же обычный день, как среда или четверг (если вычесть «смещение» данных из-за нескольких несистематических видео-постов).

Итак, теперь мы знаем, в какие дни недели, в какое время суток, какого рода контент нужно постить, чтобы получить наибольшую активность. Кроме того, мы можем выработать еще более детальные правила, зная, какой именно тип в большей мере стимулирует тот или иной тип активности фанов, и как это зависит от времени. Вот такая интересная многомерная аналитика получается. И не забудьте про контроль одних данных другими!

Данные предоставлены Системой Ниппель.