Nå skal du vite at markedsførere av sosiale medier ikke bare er ansvarlige for samfunnsledelse, innholdsskaping og oppbygging av merkevarebevissthet. Sosial media dataanalyse er en stor del av jobben. Så mye at noen selskaper i økende grad legger til sosiale medier dataanalytikere for å styrke sine markedsføringsteam, svare på spørsmål om større forretningsmål og optimalisere sosiale mediestrategier og kampanjer ved å bruke antall data som de har til rådighet.



Imidlertid i 2020 HASHTAGS-indeks , fant vi ut at sosiale markedsførere ikke nødvendigvis bruker sosiale data til det fulle potensialet. Måling av avkastning, den andre bare for å identifisere og nå målgrupper, er den største utfordringen sosiale markedsførere står overfor i dag. Og likevel bruker bare 23% sosiale data for å måle avkastning. Enda færre (16%) bruker den til konkurrentinnsikt, noe som kan være avgjørende for å forstå merkevarens andel av stemmen og optimalisere merkevarens posisjon på markedet.



Sterk datanalyse på sosiale medier gjør det mulig for markedsførere å oversette rå tall og kvalitative data til en historie som svarer spørsmålene :

  • Hva skjedde?
  • Hvorfor skjedde noe?
  • Hva vil sannsynligvis skje?
  • Hvilke tiltak bør tas?

Regelmessig rapportering om KPI-er hjelper deg med å avgjøre om strategien din er på rett spor og fungerer som planlagt. Men dypere analyser hjelper med å belyse den større effekten av sosiale medier. I denne artikkelen vil vi skissere hvordan markedsførere kan frigjøre sin indre datanalytiker for sosiale medier ved hjelp av Sprouts Premium Analytics og sosiale lyttetilbud.

nummer 9 nummer

Hvis du ikke har prøvd Sprouts rapporteringsalternativer ennå, kan du starte en 30-dagers gratis prøveperiode for å få praktisk erfaring.

Start din gratis prøveperiode

Beskrivende analyse: Hva skjedde?

La oss begynne med å snakke om beskrivende analyse , som er tolkningen av historiske data for å forstå endringer som har skjedd. Enkelt sagt: hva skjedde? Ofte bruker markedsførere av sosiale medier deskriptiv analyse i sine månedlige, kvartalsvise eller årlige rapporter for å svare på spørsmål som:



  • Hvilket innhold var mest engasjerende?
  • Hvor mange følgere fikk vi?
  • Hvor mange henvisninger fra trafikken ble drevet av sosiale?
  • Hvordan sammenlignes beregningene våre med forrige rapporteringsperiode?

Dataanalytikere kreves for å forberede, transkribere og “ rens ”Data før de analyseres. Dette sikrer at dataene og svarene du kommer med er nøyaktige og relevante. Når du bruker HASHTAGS, tar Premium Analytics imidlertid den kjedelige, tidkrevende delen av prosessen for markedsførere, og viser rene, fargerike, presentasjonsklare markedsføringsdata for sosiale medier. Prosentvis endring i beregningene ytelse periode-over-periode beregnes også automatisk. Hvis du foretrekker å jobbe med rå tall, lage dine egne visualiseringer og gjøre matte selv, har du alltid muligheten til å eksportere data fra Sprout som en CSV-fil.

Sammenlign ytelsen til alle dine sosiale plattformer samtidig i en rapport over flere kanaler, eller gå plattform for plattform. I hver Premium Analytics-rapport kan brukere tilpasse resultatoppsummeringen og velge hvilken av de tilgjengelige sosiale medier å markere.

I tillegg kan du se diagrammer som gir ytterligere kontekst rundt disse beregningene på høyt nivå. For eksempel, hvis engasjement er en av dine KPI-er for Facebook, gir Sprout deg en fullstendig oversikt over hver type engasjement og kartlegger hvor pigger og dråper skjedde.



Ser nærmere: Hvorfor skjedde noe?

Å finne ut hva som skjedde er uten tvil den enkle delen av rapporteringen. Å identifisere hvorfor noe skjedde, også referert til som diagnostisk analyse, er en mulighet til å virkelig forbedre dine dataanalytikerferdigheter. Det er også viktig å undersøke hvorfor før du presenterer funn for ledelse.

Først må du identifisere eventuelle avvik eller nye trender du finner i dataene dine. Var det for eksempel en uventet økning i inntrykk og engasjement på en bestemt dag? Var det en plutselig endring i trafikken uten noen åpenbar grunn?

Svaret på det førstnevnte spørsmålet kan være enkelt å få tak i hvis du vet at du har økt tråkkfrekvensen din, eller du har hatt en større kampanjelansering. Men hvis det er mindre opplagt, kan du se på diagrammene i Sprout, og på de dagene du ser noe utenom det vanlige, kryssreferanser du Post Performance Report. Med Premium Analytics kan du velge beregningen du vil sortere resultatene for innleggene dine etter. Eller sorter etter dato, slik at du kan bestemme om innlegget som ble publisert den dagen du la merke til avviket, var det som førte til endringen.

Vær også oppmerksom på om du har prøvd noe nytt. For eksempel, hvis du vanligvis alltid legger ut med et bilde, men stilte et spørsmål til samfunnet ditt, bare tekst, som sprengte og fikk et massivt svar, vær oppmerksom.

Hvis du ikke ser ut til å finne ut hvorfor noe skjedde, kan det være noe større i spill. Se utover analyse til sosial lytting.

Lytt for å få en dypere forståelse av publikum, bransje og mer

Merker bør alltid ha et lytteemne om merkevarehelse, slik at du har en følelse av hvordan folk tenker, snakker og føler om produktene, tjenestene og merkevaren din generelt. Dette sikrer at du blir utnyttet i samtalene du ikke nødvendigvis er merket i.

Med Sprouts sosiale lytteverktøy har markedsførere av sosiale medier mer kvalitative data for å informere om deres sosiale ytelse. Sentimentanalyse er et godt sted å starte og gi et mål på om publikum føler seg positivt, nøytralt eller negativt om merkevaren din. Hvis sentiment tar en nosedive, kan du klikke for å se disse meldingene og komme til bunns i den.

Lytte kan hjelpe deg med å forstå hvordan ting utenfor din kontroll kan diktere innholdets ytelse. For eksempel har vi sett pandemiens pågående effekter direkte påvirke sosiale medier engasjement . Bruk lytter kontinuerlig for å spore hvordan verdens- og lokale begivenheter, nyheter, bransjetrender, nye kriser og mer påvirker merkevaren din.

Forutsi utfall: Hva er sannsynlig å skje?

Evnen til å forutsi trender og fremtidige data er ofte avhengig av tidligere resultater. Vær oppmerksom på gjentatte mønstre og innholdstyper som konsekvent engasjerer publikum hver gang du rapporterer om dataene dine.

Vet du at publikum elsker GIF? Er avstemninger eller spørsmål om fellesskap alltid dunk for engasjement? Kjører Twitter-brukere konsekvent mer trafikk til nettstedet ditt enn andre brukere på plattformer? Ved å bruke Sprouts tagrapport kan du holde rede på alle disse temaene og hensynene og bruke tidligere ytelse til å informere fremtidig innhold.

For å danne en prediksjon eller prognoseutfall må du se på mer enn ett datasett. Vi gjorde dette nylig på Sprout for vår datarapport om detaljhandeltrender for skolegang 2020. Vi analyserte meldinger til og fra 9100 forhandleres sosiale profiler på Facebook, Twitter, Instagram, Pinterest og LinkedIn og utnyttet sosial lytting for mer innsikt i forbrukeratferd, forventninger og bekymringer rundt skolegangshopping. .

Når vi ser tilbake på data fra 2019, kunne vi fastslå at juni og juli var de travleste månedene for forhandlere for både publisering og engasjement, og dermed spådde vi at det samme ville være sant i 2020. Vi brukte deretter denne innsikten for å undersøke nærmere. hva slags innhold som forhandlere delte i de månedene. Juni og juli er ikke toppen av shoppingmånedene, men vi fant ut at merkevarer bruker månedene til å få kontakt med publikum og legge grunnlaget for kampanjer.

9 drømmebetydning

Sosial lytting er en annen måte å forutsi trender på. I skoleeksemplet så vi retrospektivt på lytterdata for å identifisere de største trendene i 2019 for å avgjøre om de ville overføre eller endre seg i 2020.

For eksempel så vi tilbake på data fra 2019 og fant at brukere av sosiale medier ofte nevnte nøkkelordene 'doner' eller 'donasjon' når de snakket om skolegang, og at disse meldingene var svært engasjerende. Med den forrang i tankene, så vi på data fra første halvdel av 2020 og la merke til en økning i omtale av de samme nøkkelordene. Disse dataene kombinert med vår forståelse av den økonomiske effekten av COVID-19 førte oss til å tro at folk lette etter måter å hjelpe andre på.

Vi forutsa at trenden rundt donasjoner ville fortsette når skolesesongen nærmet seg og anbefalte forhandlere å dele filantropiske insentiver og være gjennomsiktige på det sosiale om hvor inntektene vil gå.

Det viser seg at vi hadde rett! Siden 1. juni 2020 nevnte brukere av sosiale medier de samme nøkkelordene i forhold til skolegang over 18 700 ganger.

John Maynard Keynes sa en gang: 'Det er bedre å ha omtrent rett enn akkurat feil.' Så lenge du kan støtte spådommene dine med ekte data, hvis de ikke kommer ut riktig, er det greit! Det er en mulighet til å prøve, prøv igjen.

Hva blir det neste?

Nå som du har alle disse dataene, har du den informasjonen du trenger for å handle og informere avgjørelser om dine sosiale kampanjer og innholdsstrategier. Hvis du trenger det, pakk opp funnene dine og bruk dine fortellende ferdigheter å oversette dataene dine for ledelse.

Sprout’s tilpassede rapporteringsalternativer lar deg bestemme rekkefølgen du presenterer dataene dine og historiepoengene i. Report Builder har også funksjonaliteten til å legge til notater, slik at du kan gi ytterligere sammenheng, trekke inn relevante lytterfunn og markere de viktigste takeaways.

Å omsette sosiale data til handlingsbar innsikt bør skje mer enn en gang i måneden. Hvis du regelmessig reflekterer over dataene dine, selv om du ikke gjør en formell rapport, vil det hjelpe deg å fortsette å skjerpe dine kvantitative og kvalitative dataanalyseferdigheter, og til slutt gi større innvirkning på hele markedsføringsteamet ditt.

Lære mer om Premium Analytics

Del Med Vennene Dine: