Ivana Matoušková: Analýza úspěšnosti marketingových kampaní na Facebooku, její vyhodnocení a tvorba strategie pro klienta na míru.
Mé začátky v Digitální akademii
Už od prvního běhu, který probíhal na začátku roku v Praze jsem netrpělivě vyhlížela jeho otevření v Brně. Moc jsem se na něj těšila a doufala jsem, že na něj budu vybrána i já. Vím jak bylo těžké dostat se právě na ten v Praze. Proto jsem do přihlášky i do videovizitky, která byla její součástí, dala fakt všechno a povedlo se. Získala jsem své místo v tříměsíčním, vědomostmi našlapaném kurzu datové analytiky a těšila se.
Kurz Digitální akademie (DA) je, jak už jsem psala, velmi obsáhlý a učivo bylo rozděleno do několika bloků:
- Datové nástroje
- Excel
- Keboola
- PowerBI
- Tableau
- GoodData
2. Python
3. SQL
4. Datová analytika
- malé vtáhnutí do statistiky
- Jupyter (použití Pythonu v prácí s daty)
5. Marketing
- GoogleAnalytics
6. Soft skills dovednosti
Výuku jako takovou jsem si moc užívala. Bylo sice hodně náročné všechno tohle skloubit se dvěma malými dětmi a manželovou prací, ale když člověk ví proč to všechno dělá a baví ho to, tak to prostě jde. Než samotná DA začala, obdržela jsem předběžný rozvrh dnů, kdy bude výuka probíhat, jaká bude hodinová dotace a tak jsem se na to musela s celou rodinou připravit.
Absolvování celé akademie není jen odchodit si docházku, ale vše tak nějak spojit a vytvořit závěrečný projekt. Vzhledem k tomu, že jsem před akademií neměla žádné zkušenosti s daty, tak jsem ani neměla jasnou představu o projektu. Ale i na tohle je akademie připravená. V průběhu jsme měli jeden den nazvaný Meet Your Mentor & Internship. Zde se nám představila jak firma, kam půjdeme na stáž, tak i mentoři, kteří nás budou vést na závěrečném projektu. Mě nejvíc zaujala právě má mentorka Andrea Bubníková (bývalá absolventka akademie v Praze). Měla od začátku až do konce jasně promyšlený projekt, který měl analyzovat úspěšnost marketingových kampaní na Facebooku. Celé to bylo o tom, že mě a dalším dvěma účastnicím kurzu dodá Facebook Insights data, my je každá zvlášť budeme analyzovat a výsledkem bude další strategie a doporučení pro klienta. Celé mi to dávalo hlavu a patu a já si řekla, že je to přesně to, co bych chtěla zpracovat. A tak to celé začalo…..
Data z Facebooku se dají stáhnout buď jako CSV nebo Excel. Andrea mi je dodala v Excelovské verzi. Byly to celkem tři tabulky z Facebook Insights dat: Facebook Insights Data Export, Facebook Insights Data Export (Post Level) a Facebook Insights Data Export (Video Posts). Pro moji analýzu jsem použila jen tabulky Facebook Insights Data Export a Facebook Insights Data Export (Post Level).
V tabulce Facebook Insights Data Export je celkem 38 listů, na kterých je popsáno vše, co se týká fanoušků. Najdeme tady to, jaký byl nárůst nebo úbytek fanouškovské základny, z jakého státu a regionu fanoušci přišli, jakého byli věku a pohlaví, z jakého zařízení se na stránky dívali. Můžeme zjistit, kolika uživatelům se stránky líbí, kolik bylo negativních ohlasů, jak dlouho se dívali na sdílená videa a jiné. Prostě vše co se týká fanoušků a jejich chování na FB stránce.
Kdežto v tabulce Facebook Insights Data Export (Post Level) je už o dost méně listů, "pouhých" 8 a zjistíme v nich vše, co se týká příspěvků. Jak moc se lidem líbily nebo nelíbily, kolikrát je uživatelé viděli, jak na ně reagovali a nebo kolik bylo uděleno Like, Share nebo Comment.
Velký rozdíl v těchto tabulkách je právě v metrice. V tabulce Facebook Insights Data Export, která nám říká vše o chování fanoušků, můžeme měřit pomocí tří metrik: denní, 28 denní a dlouhodobé. Zatímco tabulka Facebook Insights Data Export (Post Level) nám dává data jen za dlouhodobé období.
Jak jsem se poprvé já začala seznamovat s Facebook Insights?
Než jsem od své mentorky dostala oficiální klientova data na zpracování, tak mi poslala jiná anonymní Facebook Insights data k prostudování. Mohla jsem se tak předem seznámit s tím, jak jsou poskládána a že je tam spousta listů. No všechno to na mě mluvilo pro mě neznámým jazykem. Samá čísla a mě to nedávalo hlavu ani patu.
Poté, co jsem obdržela klientova data, jsem měla prostor pro to, podívat se na ně a položila jsem si pár otázek, co bych chtěla analyzovat. Tahle část pro mě byla ta nejtěžší, proto jsem si důkladně prostudovala i klientovu facebookovou stránku. Nacítila jsem se tak do uživatelů. Podívala jsem se na to, jak různé příspěvky komentují, jak dávají like...
V datech od klienta jsem našla jeden konkretní den a na ten jsem se chtěla podrobněji podívat. Co se stalo, proč se to dělo, opakovalo se to někdy?
Po konzultaci mého tématu s mentorkou mě ještě navedla na to, abych vypracovala reporty jak roste fanouškovská základna, a které příspěvky patří z hlediska proklikovosti na web mezi TOP 3 v měsíci.
Na základě analyzovaných dat jsem chtěla klientovi ukázat, že není až tak důležité mít velké množství nových fanoušků stránky, ale spíše dobře zacílené příspěvky.
A konečně se dostávám k tomu, o co mi v začátku projektu šlo. 4.ledna MÉ VELKÉ TÉMA….. :) V datech jsem si všimla toho, že právě tento jediný den během 5 měsíců byl něčím jiný….. Chtěla jsem zjistit, co za tím bylo, proč to tak bylo a jestli se tento den ještě někdy zopakoval a na základě čeho….
Malý spojnicový graf ukazuje, že 4.ledna byl velmi vysoký nárůst fanouškovské základny a to o 338% oproti průměrnému počtu 77 fanoušků za den (počítáno z mediánu).
Koláčový graf zase ukazuje počet unikátních uživatelů, kteří se zapojili na stránce, například kliknutím nebo vytvořením příběhu v metrice 28 dní.
Stohový sloupcový graf objasňuje, jak moc unikátní uživatelé ten den sdíleli, komentovali a dávali like k NEJ příspěvku. Podobný náznak jako byl 4.1. bychom mohli vidět i v květnu.
A na závěr spodní stohový sloupcový graf zobrazuje, jak moc se muselo cílit organickou/placenou reklamou na uživatele.
S největší pravděpodobností se událo to, že v pravý čas byl vytvořen příspěvek, který reagoval na nejdiskutovanější kauzu mezi lidmi (kauza velkého obchodního řetězce s jídlem). Tím, že si tohoto příspěvku všimlo velké procento nových fanoušků se ukazuje, že takto trefných příspěvků by mohlo být víc. Lidé by pak sami šířili povědomí o stránce a následně by mohlo docházet k větším proklikům na web a organickému šíření reklamy.
Jako bonusovou část projektu jsem vytvořila poslední dashboard, kde zjišťuji na kolik zobrazení příspěvku připadá jeden klik a jak často se stávalo, že po rozkliknutí fotky u příspěvku uživatel následně kliknul i na odkaz vedoucí na web.
Má doporučení pro klienta
Klientovi budu určitě doporučovat to, aby se pokusil co nejvíce využívat zpráv a událostí, co se kolem nás dějí a zda by nebylo lepší v příspěvku vložit odkaz na web přímo do obrázku.
Určitě každého zajímá i to, kolik času mi věnovala mentorka.
Andrea mi věnovala spoustu svého času. Nejen, že jsme spolu měly domluvené samostatné Skype hovory, ale kdykoliv jsem jí napsala na FB, bez problémů mi odpověděla. Někdy to trvalo chvilku déle, jindy odpověděla v podstatě obratem. A nejen to. Odpověděla a probrala i mnohem víc. Jsem moc ráda, že mě vedla právě ona a ukázala mi možnosti FB Insights dat.
Co jsem se díky vypracování projektu naučila? Co jsem naopak vůbec z nabytých zkušeností nevyužila? Mohla jsem? Kam mě to posunulo? Moje vize do budoucna…
Vzhledem k tomu, že jsem data neobdržela jako CSV soubory, na které bych mohla využít SQL, ale už jako hotové Excelovské tabulky, tak jsem celý projekt dělala právě v Excelu a k vizualizaci jsem použila PowerBI.
Díky projektu jsem se naučila víc číst, googlit, pracovat naplno a postupem času snad i více samostatně. Je sice fajn, když víte, že se máte na koho obrátit, ale už je to složitější, když ten člověk nesedí přímo vedle vás a vy se trápíte 2 hodiny s vizualizací a pak zjistíte, že jste poměřovali hrušky s jablkama. Ale samostatnost musí taky někdy skončit a to hlavně v momentě, kdy si říkáte - Tak mám hotovo. Data je ještě třeba překontrolovat. Při první kontrole, kdy jsem si fakt svým výsledkem nebyla jistá, jsem reporty zkonzultovala přes Skype s mentorkou. Bohužel u reportu, se kterým jsem si vůbec nebyla jistá, jsme přišly na to, že je špatně měřený…
Tato část projektu mi dala asi nejvíc. Sedla jsem si k již důvěrněji známým datům a začala jsem hledat, číst, zapisovat si kroky, co jsem dělala, proč jsem vytvořila právě tento sloupec, na co ten sloupec později použiju… Z tohoto mi nakonec vypadly ještě další dashboardy, se kterými jsem už byla ztotožněna a věděla jsem, že jsou správně.
Z toho všeho vyplývá, že než budu něco příště dělat, tak si při práci vždy zapíšu co dělám, proč to dělám a co chci, aby mi z toho nakonec vylezlo!!!
Do budoucna bych se moc ráda věnovala právě sociálním sítím a nebo webové analytice. Již od mala mě zajímaly reklamy. Jako dítě jsem na ně dokázala koukat do nekonečna. Díky absolvování Digitální akademie jsem tak mohla nahlédnout na to, jak se dají data získat, kde všude je poskytujeme, aniž bychom o tom věděli, a jak se mohou dále využít.
Moc za tuto příležitost děkuji celé organizaci Czechitas, mentorům, koučům, firmám a všem, kdo se na akademii jakkoliv podíleli. A samozřejmě celé své rodině, že mi pomohli najít tolik potřebný čas.
Díky
odkazy:
Komentáře
Okomentovat