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Content Analytics einfach gemacht

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Vortrag bei der Corporate Publishing Konferenz am 04. Juli 2016 in München. Big Data Analytics, KPIs, Monitoring – Über Test & Learn zu besserem Content: Wie Sie messen und analysieren, was wirklich erfolgreich ist

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Content Analytics einfach gemacht

  1. 1. Content Analytics einfach gemacht – Wie Sie messen und analysieren, was wirklich erfolgreich ist
  2. 2. DATENTREIBERWir treiben Ihr Unternehmen voran.
  3. 3. 1996-2008 Berater, Buch- & Fachautor sowie Softwareentwickler Studium und Forschung der Bioinformatik (Data Science) 2001-2008 Geschäftsführer & Gesellschafter der SnipClip GmbH (Social Media Marketing & Analytics) 2008-2013 Programmdirektor der Predictive Analytics World (Fachkonferenz) 2014-dato Geschäftsführer & Gründer von Datentreiber 2014-dato Organisator der Digital Analytics Association Late Afternoon (MUC) 2015-datoMartin Szugat
  4. 4. Programmierter Erfolg
  5. 5. Was ist Data- Driven?
  6. 6. Eine Unter- nehmenskultur.
  7. 7. Ziele definieren Kennzahlen messen Daten analysieren Hypothesen formulieren Hypothesen testen Maßnahmen ableiten
  8. 8. Content Analytics
  9. 9. Was ist ein (guter) KPI?
  10. 10. Was ist ein KPI?
  11. 11. KPI Metric Data Was ist ein KPI?
  12. 12. KPI Metric Data Was ist ein KPI?
  13. 13. KPI Metric Data Was ist ein KPI?
  14. 14. Metric Was ist eine gute Metrik?
  15. 15. Metric Actionable Was ist eine gute Metrik?
  16. 16. Metric Actionable Accessible Was ist eine gute Metrik?
  17. 17. Metric Actionable AccessibleAuditable Was ist eine gute Metrik?
  18. 18. Was ist ein guter Key Performance Indicator?
  19. 19. 75 Was ist ein guter Key Performance Indicator? 66% ZIEL
  20. 20. 75 Was ist ein guter Key Performance Indicator? 66% ZIEL
  21. 21. 75 Was ist ein guter Key Performance Indicator? 66% ZIEL  XYZ €
  22. 22. Was ist ein gutes Set von Metriken?
  23. 23. Unterschiedliche Blickwinkel
  24. 24. Unterschiedliche Blickwinkel Reichweite
  25. 25. Unterschiedliche Blickwinkel Reichweite Engagement
  26. 26. Unterschiedliche Blickwinkel Reichweite Engagement Conversion
  27. 27. Unterschiedliche Maßstäbe
  28. 28. Unterschiedliche Maßstäbe Quantitativ
  29. 29. Unterschiedliche Maßstäbe Quantitativ Relativ
  30. 30. Unterschiedliche Maßstäbe Quantitativ Relativ Quali- tativ
  31. 31. Beispiel Reichweite: Video Views
  32. 32. Beispiel Reichweite: Video Views Wachs- tum
  33. 33. Beispiel Reichweite: Video Views Wachs- tum Video Views per User
  34. 34. Beispiel Engagement: Video View Completions
  35. 35. Video View Completions Wachs- tum Beispiel Engagement:
  36. 36. Video View Completions Wachs- tum Comp- letion Rate Beispiel Engagement:
  37. 37. | March 28, 2014 Page 38 WEBSITEFACEBOOK View Time Ad Revenue MAI x Video Views x Comple- tion Rate Visits x Fans View Rate Relative Reach Reach Click Rate Clicks Transfer Rate x x x
  38. 38. | March 28, 2014 Page 39 HINWEIS: Bei dieser Addition werden Nutzer, die sowohl bezahlt als auch organisch erreicht werden, doppelt gezählt. Gesamte Impressionen := [page_impressions] Ø Klickrate (Links) := [Klicks (Links)] / [Gesamte Impressionen] x Klick (Links) := [page_consumptions_b y_consumption_type_li nk_clicks] Virale Reichweite := [page_impressions_ viral_unique] Bezahlte Reichweite := [page_impressions_ paid_unique] x x EdgeRank Gesamte Reichweite := [page_impressions_ unique] x Eingebundene Nutzer := [page_engaged_use rs] x Ø Relative (organische nicht- virale) Reichweite := [Organische (nicht-virale) Reichweite] / [Fans]Nicht-virale Reichweite := [Organische (nicht- virale) Reichweite] + [Bezahlte Reichweite] Ø Viraler Uplift := [Virale Reichweite] / [Nicht-virale Reichweite] Ø Engagement Rate (Reichweite) := [Eingebundene Nutzer] / [Gesamte Reichweite] Ø Impressionen per Nutzer := [Gesamte Impressionen] / [Gesamte Reichweite] Facebook Page Post Performance External Performance Product-View-Performance Revenue Ad-Inventory Ø eCPM x Ø Ad-Inventory per Video View x Ø Video Views pro Facebook Page Sitzungen := [Facebook Page Post Sitzungen] / [Facebook Page Posts Video Views] x Ø Abbruch- & Messfehlerrate x Facebook Page Post Sitzungen := GA.Sessions(source=f acebook, medium=social OR social_paid, term=social_post OR social_post_ad) Facebook Page Post Video Views := GA.Goals(goal=Video Viewed overall, source=facebook, medium=social OR social_paid, term=social_post OR social_post_ad) Facebook Share Button Performance Facebook Share Button Klicks := GA.Events(category =Social Click, action=Facebook) Ø Facebook Share Button Klickrate := [Facebook Share Button Klicks] / [Sitzungen] Sitzungen := GA.Sessions() x Ø Abbruchrate x Facebook Shares := tbd Gesamte Impressionen := tbd Ø Klickrate (Links) := [Klicks (Links)] / [Gesamte Impressionen] x Klick (Links) := tbd Gesamte Reichweite := tbd x Ø Impressionen per Nutzer := [Gesamte Impressionen] / [Gesamte Reichweite] Ø Abbruch- & Messfehlerrate x Ø Video Views pro Facebook Share Button Sitzungen := [Facebook Share Button Sitzungen] / [Facebook Share Button Video Views] x Facebook Share Button Sitzungen := GA.Sessions(source=f acebook, medium=social, term=social_onsite) Facebook Share Button Video Views := GA.Goals(goal=Video Viewed overall, source=facebook, medium=social, term=social_onsite) Ø Reichweite per Share := [Gesamte Reichweite] / [Facebook Shares] x Facebook Other Performance x Ø Video Views pro Facebook Other Sitzungen := [Facebook Other Sitzungen] / [Facebook Other Video Views] x Facebook Other Sitzungen := GA.Sessions(source=f acebook, medium=social, term=<not set> OR social_ad OR social_app OR social_direct OR social_affiliate) Facebook Other Video Views := GA.Goals(goal=Video Viewed overall, source=facebook, medium=social, term=<not set> social_ad OR social_app OR social_direct OR social_affiliate) Klicks := tbd Ø Abbruch- & Messfehlerrate Ad Klicks := tbd App Klicks := tbd Direct Share Klicks := tbd Legende Key Performance Indicator := <Berechnungsformel: [KPI] oder [facebook_insights_ken nzahl] KPI mit direkter Möglichkeit der Optimierung, d.h. keine Abhängigkeit von anderen KPIs. Algorithmus oder Berechnung, deren Details nicht bekannt sind. Bruchstellen, bei denen Messfehler auftreten können oder bei denen der Nutzer abbricht. Die Messung dieser Kennzahlen ist wichtig, um u.a. technische Probleme zu erkennen, wenn bspw. der Wert stark ansteigt. KPI in kursiver Schrift: Berechnungsform el noch nicht bekannt / definiert. Ø Klickrate := tbd Gesamte Reichweite := tbd x Ø Klickrate := tbd Aktive Nutzer := tbd x KPIs, die durch den oben genannten Algorithmus / Berechung beeinflusst werden. Konkrete Kennzahl HINWEIS: Bei den Klicks werden nur Klicks auf Link-Posts berücksichtigt. Links im Post- Text können nicht getrackt werden. Außerdem kann bei Impressionen nicht zwischen Link-Posts und z.B. Bild-Posts unterschieden werden. Entsprechend ist die Klickrate eine Unterschätzung.HINWEIS: Klicks auf Posts können auch auf fremde Websites führen. Umgekehrt kann Facebook Page Post-Traffic auch von fremden Facebook Pages kommen. Affiliate Klicks := tbd Ø Klickrate := tbd Fans := [likes] x Organische (nicht-virale) Reichweite := [page_impressions_ organic_unique] HINWEIS: Bei dieser Addition von Unique Usern findet keine Doppel- bzw. Dreifachzählung statt. Dies entspricht einer Vereinigung dreier Mengen. + Fans := [page_fans] HINWEIS: Der EdgeRank ist ein komplexer Algorithmus (konkret: maschinelles Lernverfahren), welcher abhängig von sozialen Interaktionen die Sichtbarkeit und damit die Reichweite von Posts sowie Likes, Kommentare, Shares etc. steuert. Der EdgeRank wird für jeden Nutzer, für jeden Post und zu jedem Zeitpunkt individuell berechnet und hängt u.a. von der Affinität zwischen Nutzer und Page sowie der Aktualität des Posts ab (und laut Facebook weiteren ca. 1.000 Faktoren mit unterschiedlicher Gewichtung). Für die Sichtbarkeit sind auch die EdgeRanks aller zeitgleich veröffentlichen Posts relevant. HINWEIS: Die Anzahl der Klicks muss nicht zwangsläufig mit der Anzahl der Visits übereinstimmen, weil der Nutzer bspw. das Laden der Seite abbrechen kann (weil er sich z.B. verklickt hat) oder die Mobilfunkverbindung ist unterbrochen. Außerdem messen Google Analytics und Facebook unterschiedlich. +Video Views HINWEIS: Derzeit können wir nicht messen, ob jemand auf Veröffentlichen klickt, nachdem er einen Social Share Button angeklickt hat. HINWEIS: Derzeit können wir die Anzahl der Shares nicht messen, ggf. über Domain Insights möglich (tbd). HINWEIS: Die Anzahl der Klicks muss nicht zwangsläufig mit der Anzahl der Visits übereinstimmen, weil der Nutzer bspw. das Laden der Seite abbrechen kann (weil er sich z.B. verklickt hat) oder die Mobilfunkverbindung ist unterbrochen. Außerdem messen Google Analytics und Facebook unterschiedlich. HINWEIS: Die Reichweite per Share wird u.a. vom EdgeRank beeinflusst, ist also abhängig vom Engagement (Like, Kommentare etc.) für den Share, sowie von der Anzahl der Freunde des Nutzers, der einen Artikel teilt. Des Weiteren können Shares auch mit Ads beworben werden. + HINWEIS: Wichtige Anmerkungen zum jeweiligen KPI. HINWEIS: durch ID-Tracking in der URL kann indirekt die Anzahl der Klicks auf geteilte URLs ermittelt werden anhand der gezählten Visits. HINWEIS: Der EdgeRank ist nicht nur ein dynamischer (d.h. nicht-linearer) Algorithmus, sondern darüber hinaus abhängig von historischen Werten, z.B. vergangenen Interaktionen der Fans mit den Posts der Page. Eine niedrige Engagement- Rate wirkt sich so langfristig auf die relative Reichweite negativ aus und reduziert infolge auch das Engagement, d.h. es existiert eine (positive wie negative) Rückkopplung. Die Anzahl der Sitzungen mit Facebook Sharing-Potential hängt insbesondere wiederum von der Anzahl der Facebook Page Post- Sitzungen ab. HINWEIS: Anzahl der Fans ist per API für jede Seite ermittelbar, z.B.: http://graph.facebook.com/ galileo?fields=likes HINWEIS: Die gesamte Reichweite kann sich durch Shares des Shares (Viralität) nochmals erhöhen, d.h. die Kausalkette Engaged Users -> Viral Reach -> etc. müsste hier der Vollständigkeits wie oben bei Facebook Page Post wiederholt werden. CHANNEL #1: FACEBOOK PAGE POSTS CHANNEL #2: FACEBOOK SHARING BUTTONS CHANNEL #n: FACEBOOK ADS, APPS, … WEBSITE
  39. 39. WEBSITEFACEBOOK URL-Tagging View Time Ad Revenue MAI x Video Views x Comple- tion Rate Visits x Fans View Rate Relative Reach Reach Click Rate Clicks Transfer Rate x x x
  40. 40. | March 28, 2014 Page 44 http://www.prosieben.de/tv/the-big-bang- theory/video/910-staffel-9-folge-10- preview-der-ohrwurm- clip?utm_source=facebook&utm_medium =social&utm_term=social_post&utm_ca mpaign=ProSieben&utm_content=20160 307_910-staffel-9-folge-10-preview-der- ohrwurm-clip
  41. 41. 5 Tipps für erfolgreiche Analytics.
  42. 42. Nutzen Sie Ihren Kopf!
  43. 43. Stellen Sie die richtigen Fragen.
  44. 44. Formulieren Sie Hypothesen.
  45. 45. Testen Sie Ihre Hypothesen.
  46. 46. Hinterfragen Sie die Ergebnisse.
  47. 47. Teilen Sie Ihre Erkenntnisse.
  48. 48. Martin Szugat Geschäftsführer Telefon 0176 1019 0176 Email martin.szugat@datentreiber.de Web datentreiber.de Spannende Fallstudien & hilfreiche Informationen zu Data-Driven Business finden Sie unter: Blog datentreiber.de/blog Twitter twitter.com/datentreiber LinkedIn linkedin.com/company/datentreiber SlideShare slideshare.com/datentreiber Facebook facebook.com/datentreiber DATENTREIBERWir treiben Ihr Unternehmen voran.

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