ビッグデータを使ってソーシャルメディア運用を最適化する株式会社ユーザーローカル本郷 寛
自己紹介• 本郷寛(@hongo35)• 株式会社ユーザーローカル• 新卒1年目• データ解析・可視化• スカッシュ
アジェンダ1. 企業のソーシャルメディア運用の現状2. Facebookページにおけるファン獲得の最適化3. 可視化ライブラリの紹介4. まとめ
現在、Twitter/Facebookでは、国内だけで月間10億件以上投稿されている企業のTwitterアカウント、FBページも増加
企業のソーシャルメディア運用の現状• 勘と経験、会社の業務時間に合わせた運用投稿時間を考えず、適当な内容で投稿ファンが増えない...エンゲージメント率が上がらない...本来、データからそれぞれのアカウントに最適化した運用をすべき。
企業のFacebookページのファン獲得を最適化するには?
探索的データ解析(EDA)• まずは俯瞰することが重要• 視覚的にデータを捉え、解決すべき問題を特定Graphs force us to note the unexpected; nothing could be important.(グラフは...
(1)Facebookユーザーの動向Facebookユーザーが活発に活動している時間帯曜日時間昼 夜
(2)各企業のFBページのデータA社 B社各企業のFacebookページがファンを獲得している時間帯
全体と個別データを比較• (1)のマクロデータと(2)の個別データを比較すると、各ページの特徴が浮き彫りになるマクロのユーザーデータ 個別の企業FBページのデータそのページの特徴 企業ごとの特徴を抽出差分
(3)各企業の特徴A社 B社朝の通勤時間帯にファンを多く獲得している木曜・金曜の夕方から夜にかけてファンを多く獲得している
(3)各企業の特徴A社 B社朝の通勤時間帯にファンを多く獲得している木曜・金曜の夕方から夜にかけてファンを多く獲得しているなぜ?
A社投稿時間にファンになっているわけではない投稿時間とファンになる時間を比較すると?
B社この時間帯に投稿が多い訳ではない
結果• 各Facebookページごとに異なった特徴が存在• ユーザーの活動が活発な時間帯に、メッセージが届いていないことが判明• 投稿日時を最適化すると、もっとファンの獲得、エンゲージメント率の向上につながる可能性あり→ 実際に投稿してみて、反...
可視化ライブラリの紹介①GraphUp - jQuery Plugin$(#my_table td.data).graphup({! colorMap: [[51,102,204],[255,255,255],[220,57,18]]});・簡...
可視化ライブラリの紹介②ビッグデータブームに乗って可視化も注目され、ライブラリ乱立可視化の手間(費用対効果)を考え、状況にあった選択が必要http://selection.datavisualization.ch/
まとめ• データから判断する• まずは、俯瞰して問題を把握する• 仮説ができたら、試してみる• データ解析・可視化の費用対効果も考える
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ビッグデータを使ってソーシャルメディア運用を最適化する(第5回若手webエンジニア交流会)

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ビッグデータを使ってソーシャルメディア運用を最適化する(第5回若手webエンジニア交流会)

  1. 1. ビッグデータを使ってソーシャルメディア運用を最適化する株式会社ユーザーローカル本郷 寛
  2. 2. 自己紹介• 本郷寛(@hongo35)• 株式会社ユーザーローカル• 新卒1年目• データ解析・可視化• スカッシュ
  3. 3. アジェンダ1. 企業のソーシャルメディア運用の現状2. Facebookページにおけるファン獲得の最適化3. 可視化ライブラリの紹介4. まとめ
  4. 4. 現在、Twitter/Facebookでは、国内だけで月間10億件以上投稿されている企業のTwitterアカウント、FBページも増加
  5. 5. 企業のソーシャルメディア運用の現状• 勘と経験、会社の業務時間に合わせた運用投稿時間を考えず、適当な内容で投稿ファンが増えない...エンゲージメント率が上がらない...本来、データからそれぞれのアカウントに最適化した運用をすべき。
  6. 6. 企業のFacebookページのファン獲得を最適化するには?
  7. 7. 探索的データ解析(EDA)• まずは俯瞰することが重要• 視覚的にデータを捉え、解決すべき問題を特定Graphs force us to note the unexpected; nothing could be important.(グラフは期待しなかったことを気づかせてくれる。これより重要なものはないのではないか)統計学者 J.W.Tukey数字のままでは、人間が判断しづらい...
  8. 8. (1)Facebookユーザーの動向Facebookユーザーが活発に活動している時間帯曜日時間昼 夜
  9. 9. (2)各企業のFBページのデータA社 B社各企業のFacebookページがファンを獲得している時間帯
  10. 10. 全体と個別データを比較• (1)のマクロデータと(2)の個別データを比較すると、各ページの特徴が浮き彫りになるマクロのユーザーデータ 個別の企業FBページのデータそのページの特徴 企業ごとの特徴を抽出差分
  11. 11. (3)各企業の特徴A社 B社朝の通勤時間帯にファンを多く獲得している木曜・金曜の夕方から夜にかけてファンを多く獲得している
  12. 12. (3)各企業の特徴A社 B社朝の通勤時間帯にファンを多く獲得している木曜・金曜の夕方から夜にかけてファンを多く獲得しているなぜ?
  13. 13. A社投稿時間にファンになっているわけではない投稿時間とファンになる時間を比較すると?
  14. 14. B社この時間帯に投稿が多い訳ではない
  15. 15. 結果• 各Facebookページごとに異なった特徴が存在• ユーザーの活動が活発な時間帯に、メッセージが届いていないことが判明• 投稿日時を最適化すると、もっとファンの獲得、エンゲージメント率の向上につながる可能性あり→ 実際に投稿してみて、反応を見る
  16. 16. 可視化ライブラリの紹介①GraphUp - jQuery Plugin$(#my_table td.data).graphup({! colorMap: [[51,102,204],[255,255,255],[220,57,18]]});・簡単!・最近から有料になったらしいRaphael・IE6にも対応・試したけど、使うのに手間がかかるし、データ可視化には向いてない
  17. 17. 可視化ライブラリの紹介②ビッグデータブームに乗って可視化も注目され、ライブラリ乱立可視化の手間(費用対効果)を考え、状況にあった選択が必要http://selection.datavisualization.ch/
  18. 18. まとめ• データから判断する• まずは、俯瞰して問題を把握する• 仮説ができたら、試してみる• データ解析・可視化の費用対効果も考える

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