24TTL
В этом разделе материалы размещаются пользователями сайта и публикуются после одобрения модератором. Редакция не несет ответственности за орфографические и другие ошибки, хотя и старается исправлять их по мере возможности.
Добавить свою заметку вы можете на этой странице.
26 февраля 2012, 23:19
26695
8

«Google Analytics» для вашей фан-страницы или группы в Facebook или ВКонтакте

Вы хотели Google Analytics для фан-страниц или групп ВКонтакте или Facebook? Получите! Не хотели? Теперь точно захотите! И узнаете, есть ли жизнь после лайка на ваших фан-страницах и группах.

Последнее время появляется много исследований, демонстрирующих низкую степень вовлеченности фанов во взаимодействие на фан-странице, плохой уровень возврата на страницу и разрыв между желаниями клиентов и действиями компаний. Некоторые исследования показывают, что «лайк» — это всего лишь одно малое действие, за которым не скрывается каких-либо обещаний или обязательств пользователя снова и снова возвращаться на фан-страницу. А ведь этот вопрос наверняка мучает каждого коммьюнити-менеджера, стремящегося привлекать и удерживать новых фанов как можно эффективнее. Так есть ли жизнь после лайка?

Жизнь после лайка

Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужен инструмент, аналогичный веб-аналитике сайтов. Без сомнения многим из вас приходила в голову идея о том, что было бы очень неплохо иметь что-то похожее на Google Analytics для Facebook или ВКонтакте, чтобы проводить более глубокую аналитику активности фанов в сообществах. Совсем недавно мы показали, как можно проанализировать сообщество в целом, используя методы сетевого анализа. А сегодня мы покажем, как проанализировать эффективность удержания фанов в сообществе. По сути, мы представим аналог аналитических опций из раздела «Новые и вернувшиеся» из стандартных отчетов внутри Google Analytics.

cossa-icons-6.png

Весь интернет-маркетинг за 19 недель!

Cossa рекомендует: онлайн-курс по интернет-маркетингу от Ingate — digital-агентства с 17-летним опытом.

  • 17 учебных блоков по ключевым вопросам интернет-маркетинга
  • Поддержка менторов
  • Диплом
  • Cтажировка в топовых агентствах России
  • Помощь в трудоустройстве
Узнать больше >>

Реклама

Надо признаться, что функционал анализа фан-аудитории внутри Facebook или ВКонтакте достаточно беден, чтобы дать нам возможность хоть как-то детально оценить уровень удержания фанов. Единственным приближением к понимаю эффективности удержания является показатель частоты посещений уникальных пользователей. Однако, этот график не отражает распределение уникальных посещений во времени и не демонстрирует, как меняется объем новых и вернувшихся фанов от месяца к месяцу (или по дням, кварталам и годам). Т.е. мы не видим, как ведут себя уникальные фаны в динамике.

А что же содержит стандартный набор отчетов Google Analytics по этим вопросам? Перечислим основные:

  1. Новые и вернувшиеся — общая динамика посещений и их распределение по новым и вернушимся посетителям.
  2. Периодичность и время с последнего возвращения — распределение посетителей по частоте посещений за выбранный период времени (по сути это отражение присутствия различных сегментов посетителей по накопленной частоте посещений за выбранный период времени).
  3. Активность пользователей — распределение посетителей по времени, проведенному на сайте.

Надо заметить, что в той же Яндекс.Метрике кроме времени с последнего возвращения есть и время с первого визита, и периодичность визитов. В любом случае у «нашего гугла» аналитика удержания аудитории на сайте выглядит поинтереснее. Итак, что же имеется у нас, чтобы анализировать удержание фанов?

Анализ удержания фанов: 8 месяцев из жизни одной фан-страницы в Вконтакте

Для демонстрации аналитических возможностей мы приведем данные реального сообщества крупного бренда потребительской электроники, собранные при помощи Системы Ниппель. Конфиденциальность не позволяет нам разглашать владельца бренда, но для понимания ценности аналитики нам этого и не нужно. Итак, сегодня в нашем распоряжении 3 диаграммы. Обратите внимание, что наши данные не охватывают всего периода существования фан-страницы, поэтому обозначения «новые» и «вернувшиеся» фаны касается только этого периода времени (с мая по декабрь 2011 года).

На первой диаграмме мы видим распределение активных фанов по месяцам.

Нет сомнения, что после лета фаны-аудитория в целом более активна — нам уже довелось выяснить это ранее на примере другого бренда в статье об анализе активности фанов для оптимизации контент-менеджмента (см. комментарии под статьей, в частности, отличный вопрос Александра Блохина и мой ответ). Однако, опираясь только на эти данные, мы не узнаем, что именно дало такой ощутимый всплеск активности фанов в сентябре и октябре, как и не узнаем, принадлежит ли эта активность новым или старым, вернувшимся фанам, и в каких пропорциях.

Чтобы ответить на эти ключевые вопросы, вторая диаграмма уже дает нам чуть более детальную картинку о природе этого всплеска.

Из диаграммы становится очевидно, что осенний всплеск — это заслуга новых фанов, поскольку доля тех, кто возвращался 3 и более раз за это время на страницу сообщества, достаточно мала. На самом деле это было понятно и на основе стабильного уровня активности посещений за май-август. Однако вполне можно представить себе случай другого сообщества или периода времени, когда активность не так сильно зависит от сезонности или рекламной активности бренда. Тогда было бы далеко не столь очевидно, какому сегменту фанов (новым или возвращающимся) принадлежат эти всплески или ровная динамика посещаемости.

Итак, для полноты картинки нам не хватает только детальных данных по распределению новых и возвращающихся фанов — и это мы видим на третьей диаграмме.

Становится ясно, что новые фаны не просто «ответственны» за всплеск активности в сообществе, но и то, что уровень возврата этих фанов достаточно невысокий (в последующие 3 месяца после всплеска). Мы можем привести еще одну диаграмму этого же распределения, но уже в %-ном соотношении, чтобы доли этих сегментов по месяцам были представлены более наглядно.

Зачем все это?

Прежде всего, мы увидели, как можно достаточно детально анализировать активность фанов по возвратам на страницу для понимания эффективности наших действий. В заключение мы более детально перечислим основные сферы применения этой аналитики:

  1. Анализ эффективности рекламных кампаний по привлечению и удержанию фанов.

Зная базовый постоянный объем возвращающейся аудитории за период, предшествующий рекламной кампании, и динамику естественного прироста сообщества, мы можем точно выделить сегмент новых активных фанов, привлеченных через эту кампанию. И анализировать их дальнейшее поведение, понимая степень удержания фанов в сообществе. Кроме того, можно сравнивать различные кампании между собой и понимать, какая реклама более эффективна в долгосрочном периоде. По сути, это аналог post-campaign анализа для фан-страниц.

  1. Анализ эффективности акций и конкурсов по глубине вовлечения (уровню активности фанов).

В данном случае мы не только понимаем, насколько акция/конкурс лучше влияют на удержание фанов (на частоту дальнейших возвратов), но и на уровень их активности за каждый последующий период времени (день, неделю, месяц и т.д.). Например, Конкурс Х дает на 30% более активную фан-аудиторию, чем Конкурс У. Кроме того, уровень этой активности затухает медленнее. Это хороший пример Engagement Analytics для акций/конкурсов и других механик привлечения/удержания пользователей-фанов.

  1. Идентификация лояльного ядра фан-аудитории (регулярно возвращающихся фанов).

Для работы с наиболее лояльным сегментом фан-аудитории нужно знать не столько самых активных в суммарном выражении, сколько активных на регулярной основе. Ведь фан, очень активный 1-2 месяца из 8 предыдущих месяцев — это нечто совсем иное, чем фан, умеренно активный на протяжении всех 8 месяцев. Хотя их суммарная активность может быть одинаковой. Наша аналитика дает более детальный взгляд на лояльных фанов, позволяя заботиться о тех, кто действительно заслуживает этого. И адресно привлекать их в поддержку ваших активностей в сообществе как надежных союзников. Технология позволяет получить поименный список фанов с различным уровнем активности за любой период времени.

На сегодня все. Будем рады ответить на ваши вопросы, замечания, и, конечно же, на запросы по анализу вашей фан-страницы или группы в Facebook или ВКонтакте (мы поддерживаем оба «формата»). Спасибо за ваши лайки и shares!

P.S. Спасибо Алексею Цверову за данные.


Источник: smm3.org

✉️ Самое интересное шлём по почте, не чаще двух раз в неделю.

Комментарии:

- +3 +
Sergey Prokoshev #
27.02.2012 14:45
А зачем посещать страницы, если их новости в новостной ленте появляются?
Ответить
- 0 +
Andrei Kamarouski #
27.02.2012 15:02
Сергей, мы фиксируем действия фанов (лайки, комментарии, shares и тп.), а не просмотры. Т.е. hard actions, коими в соцсетях и являются эти действия.
Ответить
Ну тогда неверно сравнивать это с GA\ЯМ, которые измеряют именно повторные просмотры.
Ответить
- 0 +
Andrei Kamarouski #
27.02.2012 15:57
Будьте уверены, они бы не отказались от этой возожности и с радостью включили бы это в свои отчеты ;)
Ответить
- +2 +
Sergey Prokoshev #
27.02.2012 18:08
Тогда о чём статья?

Я состою в группе Pepsi. Они мне регулярно через свои новости прививают лояльность, на мне это сказывается, но лайкать я это никак не хочу. Так у большинства страниц и групп.

Поправьте, если не прав.
Ответить
- 0 +
Andrei Kamarouski #
27.02.2012 19:18
Сергей, Ваш комментарий имеет место, но мне неизвестно, насколько активные фаны отличаются от "наблюдателей". Безусловно, они также представляют собой ценность для анализа и заботы, но у нас аналоговых данных по этому вопросу нет. Мы взяли глубокий уровень вовлеченности фанов во взаимодействие на странице. И мы не одиноки в этом взгляде на лояльность - почитайте серию постов Майкла Ву про Индекс вовлеченности на Фб (http://www.smm3.org/socmediator/?p=17645).
Ответить
- 0 +
Юля Попова #
04.03.2012 11:42
Скажите, а как технически реализован сбор статистики сервисом  Google Analytics  на странице  Вконтакте?
Ответить
- 0 +
Andrei Kamarouski #
04.03.2012 12:21
Юлия, сбор информации осуществляется через API соцсетей, а не через GA (внедрение кода).
Ответить
Ответить?
Реклама

Чем живёт digital.
Главное — в рассылке:




Вход на cossa.ru

Уже есть аккаунт?
Выбирай любой вариант входа:
Facebook Twitter Vkontakte

Используйте свой аккаунт в социальной сети Facebook или Twitter, чтобы пользоваться сайтом

Не забудьте написать email на странице своего профиля для управления рассылкой