지금 쯤이면 소셜 미디어 마케팅 담당자가 커뮤니티 관리, 콘텐츠 제작 및 브랜드 인지도 구축에만 책임이 없다는 사실을 알아야합니다. 소셜 미디어 데이터 분석은 업무의 큰 부분입니다. 일부 회사는 점점 더 소셜 미디어 데이터 분석가 마케팅 팀을 강화하고, 더 큰 비즈니스 목표에 대한 질문에 답하고, 원하는대로 데이터 점수를 사용하여 소셜 미디어 전략과 캠페인을 최적화합니다.



그러나 2020 HASHTAGS 인덱스 , 소셜 마케팅 담당자가 반드시 소셜 데이터를 최대한 활용하는 것은 아니라는 사실을 발견했습니다. 타겟 고객을 식별하고 도달하는 것 다음으로 두 번째 인 ROI 측정은 오늘날 소셜 마케팅 담당자가 직면 한 가장 큰 과제입니다. 그러나 23 %만이 소셜 데이터를 사용하여 ROI를 측정합니다. 더 적은 수 (16 %)가 경쟁사 인사이트를 위해 사용합니다. 이는 브랜드의 목소리 점유율을 이해하고 시장에서 브랜드의 위치를 ​​최적화하는 데 중요 할 수 있습니다.



강력한 소셜 미디어 데이터 분석을 통해 마케터는 원시 숫자와 질적 데이터를 답변이있는 스토리로 변환 할 수 있습니다. 질문 :

  • 어떻게 된 거예요?
  • 왜 무슨 일이 일어 났습니까?
  • 무슨 일이 일어날까요?
  • 어떤 조치를 취해야합니까?

KPI에 대한 정기적 인보고는 전략이 계획대로 진행되고 있는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다. 그러나 심층 분석은 소셜 미디어의 더 큰 영향을 밝히는 데 도움이됩니다. 이 기사에서는 마케터가 Sprout의 프리미엄 분석 및 사회적 경청 제공.

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기술 분석 : 무슨 일이 있었나요?

다음 이야기부터 시작하겠습니다. 설명 적 분석 , 발생한 변경 사항을 이해하기 위해 과거 데이터를 해석하는 것입니다. 간단히 말해서 : 무슨 일이 있었나요? 가장 일반적으로 소셜 미디어 마케팅 담당자는 월별, 분기 별 또는 연간 보고서에서 설명 적 분석을 사용하여 다음과 같은 질문에 답합니다.



  • 어떤 콘텐츠가 가장 흥미 로웠습니까?
  • 추종자는 몇 명입니까?
  • 소셜을 통해 얼마나 많은 트래픽 추천이 발생 했습니까?
  • 이전보고 기간과 비교하여 측정 항목은 어떻습니까?

데이터 분석가는 준비, 기록 및 ' 씻어 깨끗이 하다 ”데이터를 분석합니다. 이를 통해 사용자가 제공하는 데이터와 답변이 정확하고 관련성이 있는지 확인할 수 있습니다. 그러나 HASHTAGS를 사용하는 경우 Premium Analytics는 마케팅 담당자를 위해 지루하고 시간이 많이 소요되는 프로세스의 일부를 처리하고 깨끗하고 다채로운 프레젠테이션 용 소셜 미디어 마케팅 데이터를 표시합니다. 기간별 메트릭 성능의 백분율 변경도 자동으로 계산됩니다. 원시 숫자로 작업하고 자신 만의 시각화를 구축하고 직접 계산하는 것을 선호하는 경우 Sprout의 데이터를 CSV 파일로 내보낼 수있는 옵션이 항상 있습니다.

교차 채널 보고서에서 한 번에 모든 소셜 플랫폼의 성능을 비교하거나 플랫폼별로 이동하십시오. 각 Premium Analytics 보고서에서 사용자는 실적 요약을 맞춤 설정하고 사용 가능한 소셜 미디어 통계 강조합니다.

또한 이러한 높은 수준의 메트릭에 대한 추가 컨텍스트를 제공하는 차트를 볼 수 있습니다. 예를 들어 참여가 Facebook의 KPI 중 하나 인 경우 Sprout은 각 참여 유형에 대한 전체 분석을 제공하고 급증 및 하락이 발생한 위치를 매핑합니다.



자세히보기 : 왜 무슨 일이 일어 났습니까?

'무슨 일이 일어 났는지'파악하는 것은보고의 쉬운 부분 일 것입니다. 진단 분석이라고도하는 문제가 발생한 이유를 식별하는 것은 데이터 분석 기술을 실제로 연마 할 수있는 기회입니다. 또한 결과를 리더십에 발표하기 전에 이유를 조사하는 것도 중요합니다.

먼저 데이터에서 발견 한 이상 징후 또는 새로운 추세를 식별합니다. 예를 들어 특정 날짜에 예상치 못한 노출 수와 참여도가 급증 했습니까? 명백한 이유없이 갑작스런 트래픽 변화가 있었습니까?

이전 질문에 대한 답은 게시 속도가 증가했거나 주요 캠페인을 시작한 경우 쉽게 얻을 수 있습니다. 하지만 그다지 명확하지 않은 경우 Sprout의 차트를 살펴보고 평범하지 않은 날에는 포스트 실적 보고서를 상호 참조하세요. 프리미엄 분석을 사용하면 게시물 실적을 정렬 할 측정 항목을 선택할 수 있습니다. 또는 날짜별로 정렬하여 이상 현상이 발생한 날에 게시 된 게시물이 변화를 일으키는 원인인지 확인할 수 있습니다.

새로운 것을 시도 했는지도 알아 두세요. 예를 들어, 일반적으로 항상 사진과 함께 게시하지만 커뮤니티에 질문을하고 텍스트 만 남긴 경우 폭발하여 엄청난 반응을 얻었습니다.

왜 어떤 일이 일어 났는지 알 수 없다면 더 큰 문제가있을 수 있습니다. 분석을 넘어 소셜 리스닝을 살펴보십시오.

청중, 산업 등에 대해 더 깊이 이해하기 위해 들어보세요.

브랜드는 항상 브랜드 건강에 대한 경청 주제를 실행해야 사람들이 귀하의 제품, 서비스 및 브랜드에 대해 전반적으로 어떻게 생각하고, 말하고, 느끼는지를 이해할 수 있습니다. 이렇게하면 반드시 태그가 지정되지 않은 대화에 참여할 수 있습니다.

Sprout의 소셜 청취 도구를 사용하면 소셜 미디어 마케팅 담당자는 소셜 성과를 알리는 더 많은 질적 데이터를 확보 할 수 있습니다. 감성 분석은 잠재 고객이 브랜드에 대해 긍정적, 중립적 또는 부정적으로 느끼는지 여부를 판단 할 수있는 좋은 출발점입니다. 감정이 급격히 떨어지면 클릭하여 해당 메시지를보고 하단으로 이동할 수 있습니다.

경청은 통제 할 수없는 것이 콘텐츠 성능에 영향을 미칠 수있는 방법을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 우리는 전염병의 지속적인 영향이 소셜 미디어 참여 . 지속적으로 청취를 사용하여 전 세계 및 지역 이벤트, 속보, 업계 동향, 새로운 위기 등이 브랜드에 미치는 영향을 추적하십시오.

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예측 결과 : 어떤 일이 일어날 것입니까?

추세와 미래 데이터를 예측하는 능력은 종종 과거 결과에 달려 있습니다. 데이터를보고 할 때마다 반복되는 패턴과 지속적으로 잠재 고객의 관심을 끄는 콘텐츠 유형을 기록하세요.

청중이 GIF를 좋아한다는 것을 알고 있습니까? 설문 조사 나 커뮤니티 질문은 항상 참여를 위해 슬램 덩크입니까? 트위터 사용자가 플랫폼의 다른 사용자보다 웹 사이트에 지속적으로 더 많은 트래픽을 유도하고 있습니까? Sprout의 태그 보고서를 사용하면 이러한 모든 주제와 고려 사항을 추적하고 과거 성과를 사용하여 향후 콘텐츠를 알릴 수 있습니다.

예측을 구성하거나 결과를 예측하려면 둘 이상의 데이터 세트를 살펴 봐야합니다. 최근에 Sprout에서 소매 동향에 대한 데이터 보고서 우리는 Facebook, Twitter, Instagram, Pinterest 및 LinkedIn에서 9,100 개 소매 업체의 소셜 프로필과주고받는 메시지를 분석하고 소셜 리스닝을 활용하여 신학기 쇼핑에 대한 소비자 행동, 기대 및 우려에 대한 더 많은 통찰력을 얻었습니다. .

2019 년의 데이터를 살펴보면 6 월과 7 월이 소매 업체가 출판과 참여 모두에서 가장 바쁜시기라는 것을 확인할 수 있었으므로 2020 년에도 마찬가지 일 것으로 예측했습니다. 그런 다음 그 통찰력을 사용하여 추가 조사를 진행했습니다. 소매 업체가 그 달에 공유 한 콘텐츠의 종류. 6 월과 7 월이 개학 쇼핑의 정점은 아니지만 브랜드가이 달을 사용하여 잠재 고객과 연결하고 개학 캠페인의 토대를 마련하는 것으로 나타났습니다.

사회적 청취 트렌드를 예측하는 또 다른 방법입니다. 신학기 예에서는 청취 데이터를 회고하여 2019 년의 가장 큰 트렌드를 식별하여 2020 년에 이어질 것인지 또는 변경 될 것인지 결정했습니다.

예를 들어, 2019 년의 데이터를 살펴본 결과 소셜 미디어 사용자가 개학에 대해 이야기 할 때 '기부'또는 '기부'라는 키워드를 자주 언급했으며 이러한 메시지가 매우 매력적이라는 사실을 발견했습니다. 이러한 우선 순위를 염두에두고 2020 년 상반기 데이터를 살펴본 결과 동일한 키워드에 대한 언급이 증가하는 것을 확인했습니다. 이 데이터는 COVID-19의 경제적 영향에 대한 이해와 함께 사람들이 다른 사람들을 도울 방법을 찾고 있다고 믿게했습니다.

우리는 개학 시즌이 다가옴에 따라 기부에 대한 추세가 계속 될 것으로 예상하고 소매 업체가 자선 적 인센티브를 공유하고 수익금이 어디로 갈지 소셜에 대해 투명하게 할 것을 권장했습니다.

우리가 옳았다는 것이 밝혀졌습니다! 2020 년 6 월 1 일 이후로 소셜 미디어 사용자는 신학기와 관련하여 18,700 회 이상 동일한 키워드를 언급했습니다.

John Maynard Keynes는“정확히 틀린 것보다 대충 옳은 것이 낫다”고 말한 적이 있습니다. 실제 데이터로 예측을 뒷받침 할 수만 있다면 정확하게 나오지 않아도 괜찮습니다! 시도 할 수있는 기회입니다. 다시 시도하세요.

무엇 향후 계획?

이제이 모든 데이터를 얻었으므로 소셜 캠페인 및 콘텐츠 전략에 대한 결정을 내리고이를 알리는 데 필요한 정보를 갖게되었습니다. 필요한 경우 결과를 패키지화하고 스토리 텔링 기술 리더십을 위해 데이터를 번역합니다.

새싹 사용자 정의보고 옵션 데이터와 스토리 포인트를 표시하는 순서를 결정할 수 있습니다. 보고서 작성기에는 메모를 추가하는 기능도 있으므로 추가 컨텍스트를 제공하고 관련 청취 결과를 가져오고 가장 중요한 내용을 강조 할 수 있습니다.

소셜 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 바꾸는 일은 한 달에 한 번 이상 이루어져야합니다. 공식 보고서를 작성하지 않더라도 정기적으로 데이터를 반영하면 정량적 및 정 성적 데이터 분석 기술을 계속 연마하고 궁극적으로 전체 마케팅 팀에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

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