こんにちは、Statusbrewです。
Statusbrewはソーシャルメディアアナリティクスのための高機能分析レポートを2021年秋にリリースしています。
本日はStatusbrewだけのタグ分析機能についてご紹介いたします。
Statusbrewの分析ツールはこのように、完全カスタマイズ性にてレポートを作成いただきます。
つまり、欲しいデータを欲しい形で取得して、ソーシャルメディアマーケティングにおいて何が作用していて何が作用していないのかの真髄までリサーチできるよう設計しています。
左側でメトリクス、ディメンション、ビジュアライゼーションを決定すると、右側に左で取得したデータが可視化されます。
本日は、Statusbrewでタグ機能を使いこなすユーザー様のためのタグ分析についてご紹介します。
⬇️タグ機能の紹介とタグの作成管理方法はこちら
Hisami Matsubara
タグごとのコンテンツの集計パフォーマンスを観察できるので、ぜひタグの作成>投稿やメッセージへのタグの付与という一連の作業を上記ブログを参照に行ってみてください。
タグ分析でわかること
- タグごとの投稿数(集計)
- タグごとのエンゲージメント(コメント別/保存別/クリック別)
- タグごとのエンゲージメントの種類
など、どんな種類のどんなコンテンツがどの時間帯に投稿すると相性が良かったか、などのインサイトに役立ちます。
では早速、Statusbrewがお勧めするタグ分析レポートを作成してみましょう。
ソーシャルメディアマーケティングはエンゲージメントにこだわる
Statusbrewはフォロワーの数よりもエンゲージメントの数と内容に注力してデータ分析すべきだと推奨しています。今回もエンゲージメントに特化したタグ分析として紹介します。
Hisami Matsubara
タグ分析の作成方法とデータの見方
Hisami Matsubara
データの作成準備
(1)ブランク・レポートの作成から開始します。
(2)みたいデータのデータソース(ソーシャルメディアアカウント)と期間を選択します。例えばあなたが複数のソーシャルメディアアカウントを管理していて特定のアカウントのみのデータを取得したい場合は左上のSelect Datasourceよりまずはアカウントを選択します。
また右上の日付カレンダーからデータの取得期間も決めましょう。ソーシャルメディア分析はできれば毎日行っていただくことをお勧めしますが、データの範囲として推奨するのは直近7日間と過去30日間です。
このレポートのダッシュボードには一つのデータ=1つの箱、つまりウィジェットになっています。ウィジェットを追加をクリックしてデータ作成を開始します。
1: [Total Post]どんな種類の投稿を何回行ったかをチェック
まずはあなたが選択した期間中(過去7日間としましょう)にどんな投稿をどれだけ公開してきたか基本的な「事実」のデータをピックアップします。
<<ソーシャルアカウントごとの種類を見たい場合>>
データのディメンションを+するか、
フィルターで特定のソーシャルアカウント(プロファイル)もしくはソーシャルネットワークにかけてデータを抽出できます。
2: [Impression by content]タグごとのインプレッション
ここでどんな種類のコンテンツが最もパフォーマンスが良かったかをリストアップします。
例えば私たちStatusbrewは、
- ブログ記事のシェア
- ビジネスや仕事ライフにおける名言集
- キュレーション
- SNSマーケティングにおける「これ知ってた？」系の豆知識
- クリスマスなど季節に特化したコンテンツ
- Statusbrewの機能に関わるプロモーション
などコンテンツをセグメント化しています。
Post Impression(投稿インプレッション)の合計(SUM)と平均(AVG)をだし、これをタグごとに選別します。
そうすると、どのコンテンツが一番オーディエンスに表示されたのかわかりますね。ではメトリクスはインプレッションとして同じでも、次は日付ごとに見てみましょう。
3: [Post Reach vs Impressions by tag] どんなコンテンツがリピート閲覧率が高いか
タグごとのリーチとインプレッションを出してみました。
どのタイプのコンテンツが最もリーチやインプレッションが高いかを知ることは重要です。
リーチ=あなたのコンテンツを閲覧してくれたユニークユーザーの人数
インプレッション=あなたのコンテンツがユーザーに閲覧された回数
ですので、リーチ(人の数)に比べてインプレッション(閲覧回数)が多ければ多いほど、一人当たりのユーザーがあなたの特定のコンテンツを面白いと思って他のコンテンツもリピートしてみてくれたことになります。
どんなコンテンツがユーザーをあなたのソーシャルプロファイルに留まらせることになったのかのリソースをここで取得しましょう。
4: [Engagement Comparison] タグごとのエンゲージメントの種類
コンテンツの種類によって受け取るエンゲージメントの種類はきっと少なからず異なってくるはずです。
例えば有益な情報ほどシェア率が高くなったり、クリック数が多いのは会社のプロモーションなのか、それとも他のコンテンツの方が良いのか？など。
どんなコンテンツを発信すれば自分たちが求めるエンゲージメントをゲットできるのかの指標にもなりますね。
ここではメトリクスを4つに決めました。もちろん、Save（保存数）など他のメトリクスも多くありますので、お好みで足してください。
ディメンションでタグを選ぶとデータがタグごとのエンゲージメント種類順に表示されます。
もちろんこのように、メトリクスごとにウィジェットを作成するのも良いでしょう。
インバウンドメッセージをタグとセンチメントでカテゴライズする
あなたのアカウント発信に対するメッセージではなく、各方面のユーザーサイドから発信されるエンゲージメントもStatusbrewでデータ化してみましょう。
5: [Inbound Message by Tag & Sentiment] タグとセンチメントごとの受信エンゲージメント
インバウンドのメッセージは、相対的に「カスタマーサポート」を求めるユーザーが多いことが特徴です。何か困っている、もしくは商品やサービスについてあなたのブランドのソーシャルアカウントに直接問い合わせしたいユーザーからのメッセージがどのような種類があるかを振り分けてみましょう。
ここではタグだけではなく、ディメンションにセンチメントも加えてみました。
センチメント分析とは、コメントやDM、メンションやメッセージなどいかなるテキスト主体のエンゲージメントを機械学習で読み取り、その感情を
- ポジティブ
- ネガティブ
- ニュートラル
- Unknown
にて自動分類するものです。
カスタマーサポート関係のタグの中でも、それらのエンゲージメントのユーザーの感情が良いものなのか、もしくはクレーム対応すべきネガティブなものが多かったかもぜひレポートとして取得しましょう。
6: [Inbound, by Conversation Type] 会話のタイプ別受信エンゲージメント数
あなたが複数のソーシャルチャネルを運用している場合、どのソーシャルチャネルのどの種類のエンゲージメントが多いかもピックアップしましょう。
例えばインバウンドだと、Twitterのメンションにてカスタマーサポートを促されているのか、それともDMが多いのかなど。
メトリクスを会話の合計数(Inbound Message Total)にして、その後ディメンションで会話タイプ(Conversation Type)とタグを選ぶと抽出できます。
パラメーターとしてタグを使用し、タグを利用した詳細分析（Statusbrew Analytics）でレポートをぜひ作ってみてくださいね。
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