세계가 전 세계적으로 유행하는 동안 삶의 불확실성과 씨름하면서 한 가지 확실한 것은 소비자 행동이 변했다는 것입니다. 사람들은 온라인에서 더 많은 시간을 보낼뿐만 아니라 시간을 보내는 곳과 이러한 디지털 대상에 액세스하는 방식이 바뀌 었습니다. 경우에 따라 극적으로 .



물론 소셜 미디어 소비는 소비자 인터넷 행동의 핵심입니다. 최신 COVID-19 개발에 대한 최신 정보를 유지하기 위해 소셜 피드에 의존하는 것 외에도 소비자는 커뮤니티를 연결하고 찾을 수있는 새로운 방법을 갈망하고 있습니다.



소셜 미디어 행동의 증가와 변화로 인해 소셜 미디어 관리자와 콘텐츠 제작자는 업무를 더욱 어렵게 만드는 몇 가지 새로운 현실에 직면하게됩니다.

  • 환경 설정이 변경됩니다. 관련성을 유지하고 더 인간적인 측면을 보여주기 위해 최고의 브랜드는 그들의 사회적 전략을 조정 변화하는 소비자 선호도를 설명합니다.
  • 광고 지출이 줄었습니다. 같이 광고 예산 머리를 자르면 유기적 인 사회가 그 어느 때보 다 중요하여 조사가 증가하고 기회가 높아집니다.
  • 모두가 온라인 상태입니다. 소셜 피드는 더 복잡하고 브랜드가 탐색하기 더 어렵습니다. 소셜 미디어 참여 패턴 하룻밤 사이에 변한 것 같습니다.

이러한 새로운 역학이 적용되면 적절한시기에 적절한 장소에서 잠재 고객에게 도달 할 수 있도록 소셜 게시 전략에 데이터 기반 접근 방식을 취하는 것이 그 어느 때보 다 중요합니다. 다행스럽게도 HASHTAGS는 다음 이동을 알리는 도구와 데이터를 모두 제공합니다.

모든 데이터 입력 고려

무엇보다도 콘텐츠 및 배포 작업을 계획 할 때 어떤 유형의 데이터를 활용해야하는지 고려하는 것이 중요합니다. 청중과 그들의 고유 한 참여 패턴을 이해하는 것이 중요하지만, Sprout은 ViralPost 알고리즘이 제공 할 수 있습니다. 매크로 추세도 고려하는 것도 도움이됩니다.

일정을 최적화하기위한 다재다능한 접근 방식은 업계 수준의 동향 개인 프로필 및 청중 뒤에있는 참여 데이터. 이는 최근 COVID-19 대유행의 여파로 업계 동향이 급변하는 것을 볼 때 특히 그렇습니다.

최근에 따르면 새싹 데이터 , 여러 소셜 플랫폼에서 최적화 된 참여를 위해 게시하기에 가장 좋은시기에 큰 변화를 보였습니다. 지난 몇 주 동안 게시하기에 가장 좋은시기의 이러한 변화는 2019 년에서 2020 년 초로 본 변화보다 훨씬 더 두드러집니다. 소셜 마케터가 빠르게 진화하는 참여 패턴에 앞서 있도록 돕기 위해 Sprout의 특허받은 ViralPost 알고리즘 (두 가지 모두를 지원하는 엔진) Sprout Queue 및 Optimal Send Times 기술은 이러한 변화하는 동작이 전개 될 때 적응하도록 의도적으로 설계되었습니다.



청중 참여를 최적화하는 강력한 도구

소셜 콘텐츠 캘린더를 관리 할 때 데이터 기반의 중요성을 확인 했으므로 이제 Sprout을 사용하여 게시물을 지능적으로 구성 할 수있는 몇 가지 방법을 살펴 보겠습니다.

33 세 수비학

ViralPost와 새싹 대기열

게시 시간을 최적화하면서 소셜 캘린더를 채우는 더 가볍고 자동화 된 접근 방식을 찾고 있다면 ViralPost와 새싹 대기열 당신의 대답입니다. 콘텐츠를 평일 / 주말별로 배포할지 여부를 선택하거나 대기열이 각 요일에 게시해야하는 빈도를 지정하여 게시 설정 내에서 대기열을 구성하기 만하면됩니다. 각 소셜 프로필에 대해 고유 한 대기열 구성을 만들 수 있습니다.

대기열 내에서 ViralPost는 배달 시간에 대한 추측을 제거합니다. 이 데이터 중심 솔루션은 청중의 사용 및 참여 패턴, 콘텐츠 속도 및 기타 요인을 분석하여 진정한 참여를 위해 가장 활동적인 시간을 감지합니다. 그러면 대기열을 통해 브랜드에 가장 적합한 시간에 콘텐츠를 자동으로 예약 할 수 있습니다.



Compose에서 최적의 전송 시간

모든 게시물에 대해 더 높은 정밀도를 원한다면 더 이상 보지 마십시오. Compose에서 최적의 전송 시간 . 대기열과 달리이 접근 방식은 각 게시물의 정확한 날짜를 선택할 수있는 유연성을 제공합니다. 그런 다음 해당 날짜에 해당 프로필에 대해 특별히 계산 된 최대 7 개의 최적 전송 시간 목록에서 선택할 수 있습니다.

ViralPost 버전 2.0 (최적 전송 시간을 지원하는 알고리즘 버전)을 만들 때 Sprout의 데이터 과학 팀은 Compose에서 최적 전송 시간을 사용할 때 도달 범위가 평균 60 %까지 증가 할 수 있음을 발견했습니다.

이 프로세스는 자동화 된 대기열보다 더 수동적이지만 일정 + 복제 효율성 극대화를위한 스케줄링 옵션. 이 워크 플로에서는 해당 프로필의 잠재 고객 참여 패턴에 따라 고유 한 최적의 전송 시간을 활용하면서 네트워크 / 프로필별로 게시물 콘텐츠를 신속하게 최적화하고 조정할 수 있습니다.

우리의 말을 믿지 마십시오

데이터 기반 의사 결정을위한 도구 구축에 대한 Sprout의 초점은 새로운 것이 아닙니다. Sprout 고객은 수년간 ViralPost를 사용해 왔으며 #SproutLove를 공유하는 것을 주저하지 않습니다. 구경하다:

Sprout의 업계 최고의 무료 데이터에 액세스

그 어느 때보 다 온라인에 더 많은 사람들이 있으므로 게시하기 가장 좋은 시간을 아는 것은 소비자에게 다가 가고 참여하려는 소셜 마케터에게 중요합니다. COVID-19 위기는 소비자의 사회적 행동을 변화 시켰습니다. 그러나 Sprout 데이터는 사람들이 온라인에있을 때 유행병이 어떤 영향을 미쳤는지, 자주 사용하는 플랫폼과 대화를 지배하는 요소를 구체적으로 설명합니다.

이 데이터로 무장 한 소셜 마케터는 소셜 전략을 조정하는 과정에서 추측을 배제하고 게시하는 모든 게시물이 타겟 고객에게 노출되도록 할 수 있습니다. 그리고 같은 도구 ViralPost와 새싹 대기열 과 Compose에서 최적의 전송 시간 이러한 전염병에도 불구하고 소셜 마케터가 효과적인 게시 전략을 만들 수 있도록 지원할 수 있습니다.

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