「臉書數據給品牌經營者的啟發」續集,Youtuber受眾重疊數據大公開

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(文/趙維孝) 臉書數據大公開! 上周QSearch發佈了9位Youtuber宣傳世大運在臉書上的影響力,陸續接獲各界不少迴響,未來我們將盡量把研究主題詳細數據釋出,以祈望有興趣的朋友們一起討論與研究社群數據。(上周文章詳見:「臉書數據給品牌經營者的啟發」2個月猛宣傳才累積23萬人關注,9個Youtuber直接帶來13萬新觀眾!)

「臉書數據給品牌經營者的啟發」2個月猛宣傳才累積23萬人關注,9個Youtuber直接帶來13萬新觀眾!

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(文/趙維孝) 為了宣傳與行銷即將舉辦的台北世界大學運動會(簡稱世大運),這項台灣史上舉辦過最高層級的國際體育賽事,北市府委託的第三方團隊規劃了一系列有別以往的宣傳手法,其中最受人矚目的,就是請市長柯文哲與一干Youtuber合拍9支宣傳片,從7月24日開始陸續在Youtube、臉書等平台上播送。 然而,有人質疑這些影片格調低,也有人以世大運票房慘澹,因此斷定這項行銷活動失敗,關於這些討論,過去數周在社群上已有諸多高手幫大家上了許多行銷課。 說到底牽扯到一個問題,就是成效目標究竟為何?從數據上又能洞察到什麼樣的訊息呢? 這篇文章想漸進式的討論幾個重點 回顧各種主要對世大運這波宣傳的看法 討論這些質疑或看法的合理性 什麼樣的數據可以支持或反對這些合理性

Profiling 應用之一:你要找誰演電影?

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文 / 杜易寰 上一篇,我們介紹了可以幫助你完成精準行銷的 Profiling 社群分析服務(延伸閱讀:Profiling 服務正式釋出:幫你完成臉書精準行銷),但事實上,除了精準行銷之外,Profiling 還可以有非常多的周邊用途,接下來我們將會不定期地推出一些 Profiling 應用文章,供大家參考,如果大家有任何建議,也歡迎隨時與我們聯繫。 我們都知道, Profiling 簡單一句話講,就是「追蹤臉書使用者的行為足跡」,透過了解目標族群的行為模式後,Profiling 可以幫助下一些輔助判斷。 舉例來說,當你「想知道哪一個影星的的票房號召力比較強」時,Profiling就可以提供另一個視角的參考數據。

Profiling 服務正式釋出:幫你完成臉書精準行銷

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文 / 杜易寰 在 10 月份的媒體洞察報告中,我們和各位讀者談到現在 QSearch 正式開始製作客製化報告的服務,今天就要來好好跟各位介紹一下這個可以幫你同時完成「精準行銷」、「分析受眾」、「徵信老公」、「把妹」、「跟蹤」、「偷窺」的超狂應用 — Profiling。 如果用正經的一句話來形容,就是:「追蹤每一個臉書使用者,並彙整出他們的行為模式,以利後續的商業發展。」如果不正經的形容,就是:「連你心儀的女孩都在臉書上看什麼東西都知道,還能幫助你先想好要準備什麼小禮物最貼心。」(以上真的是開玩笑的),應用在商業上,更能夠做到「了解受眾,精準行銷」這八字箴言。

Audience Overlap Guide(受眾重疊度分析指南)

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受眾重疊度分析開放試用! 在經營社群時,最害怕的是「迴音谷效應」:訊息雖然傳達出去,但卻總是在同一群人中間轉發,沒有真正擴散出去,最後帶來的經營成效也因此受限。 然而,過去社群經營到底有沒有突破「同溫層」一直不容易驗證,往往必須經由間接管道(例如營收)來推測傳達效果,但間接推測往往又受限於許多其他的變數干擾。 無法直接驗證最大的困難,在於不知道在粉絲頁每篇文章中按讚的人數有多少是不重複的。舉個極端例子:一個粉絲團在十天內PO了十篇文章,每篇文章有一千人按讚,但是經營者卻無法知道,究竟是一萬個不重複人按讚,還是一千個完全重複的人按讚。 但現在,有了驗證的方法! QSearch很高興向各位介紹新功能Audience Overlap。QSearch透過紀錄在粉絲頁上按讚的所有粉絲各自的臉書ID,濾除重複按讚,可以得出給定時間內,所有不重複的貼文按讚人次。透過交叉比對後,就可以告訴你,你的粉絲團到底是不是只是迴音谷。 如果一則訊息的不重複按讚族群和過去常常出現在粉絲頁的按讚族群組成相差很大,我們就可以說這則訊息的確有傳播出同溫層,反之亦然。 Audience Overlap也提供比較的模組,讓使用者可以驗證,自己經營的粉絲團,是否和某些粉絲團有很高的重疊度,進一步決定是否要加強合作力度。 目前Audience Overlap在Alpha Release階段,若有興趣試用,請填寫Google 表單,我們會盡快聯絡您。 表單填寫:http://goo.gl/forms/eeE8zOSQakYjs7sI2 使用實例:   以端傳媒最近相當受到注目的一篇「血是怎麼冷卻的:一個隨機殺人犯的世界」為例,所有在公開粉絲頁提到「血是怎麼冷卻的」這句關鍵字的貼文,從5/1到5/29日,總共不重複按讚人數為7497人。 我們另外輸入粉絲頁ID,尋找在給定時間內,不重複於該粉絲頁貼文按讚的人數。 以端傳媒為例,輸入端傳媒的粉絲頁ID後,計算出5/1到5/29日,貼文不重複按讚人數為26474人。 我們隨後可以利用比對系統,得知對「血是怎麼冷卻的:一個隨機殺人犯的世界」這篇文章有興趣的人,有多少人也是端傳媒的互動粉絲。 最後,我們發現共有2589人既是端傳媒的互動粉絲,也同時對這篇文章很有感。相對於文章總共7494的不重複按讚人次,文章的傳播力算是挺不錯的。 端傳媒的文章案例只是一個簡單的例子。大家可以多方嘗試,或許可以發現一些Insight哦。