SlideShare a Scribd company logo
1 of 11
Download to read offline
Rozkład	
  płci	
  w	
  
odpowiedziach	
  na	
  posty	
  
Analiza	
  ponad	
  500	
  polskich	
  
Fanpage’ów	
  
W	
  oparciu	
  o	
  dane	
  z	
  Fanpage	
  Trendera	
  




                                                            1	
  
ANALIZA  I  CEL  BADANIA  


Analiza	
  
W	
  badaniu	
  przeanalizowaliśmy	
  
ponad	
  500	
  największych	
  polskich	
  
Fanpage’ów	
  


Cel  badania	
  
Udowodnienie,	
  że	
  na	
  	
  
Poszczególne	
  treści	
  inaczej	
  
reagują	
  kobiety,	
  a	
  inaczej	
  
mężczyźni.	
  

                 Rozkład	
  płci	
  w	
  odpowiedziach	
  na	
  posty	
  |	
  Analiza	
  za	
  okres	
  01.10.2011-­‐17.10.2011	
     2	
  
CO  WYSZŁO?  



                                                                                       Odnaleźliśmy	
  5  fanpage’ów,	
  
                                                                                       na	
  których	
  najbardziej	
  widać	
  
                                                                                       różnice	
  w	
  odpowiedziach	
  na	
  
                                                                                       posty	
  prowadzących.	
  

                                                                                       Wszystkie	
  z	
  nich	
  są	
  związane	
  z	
  
                                                                                       mediami.	
  




            Rozkład	
  płci	
  w	
  odpowiedziach	
  na	
  posty	
  |	
  Analiza	
  za	
  okres	
  01.10.2011-­‐17.10.2011	
               3	
  
ANALIZA  FANPAGE  




W	
  przypadku	
  FP	
  Eski	
  Rock	
  to	
  treści	
  
ogólne	
  bardziej	
  trafiały	
  do	
  kobiet,	
  
natomiast	
  treści	
  z	
  antenowego	
  
programu	
  RADAR	
  były	
  lepiej	
  
odbierane	
  przez	
  mężczyzn.	
  




                       Rozkład	
  płci	
  w	
  odpowiedziach	
  na	
  posty	
  |	
  Analiza	
  za	
  okres	
  01.10.2011-­‐17.10.2011	
     4	
  
ANALIZA  FANPAGE  




Posty	
  na	
  TVN24	
  są	
  typowo	
  
informacyjne,	
  komentujące	
  bieżące	
  
wydarzenia.	
  Płeć	
  piękna	
  zebrała	
  
największy	
  %	
  aktywności	
  przy	
  poście	
  o	
  
zmianach	
  w	
  szkolnictwie,	
  natomiast	
  
mężczyźni	
  najbardziej	
  zainteresowali	
  się	
  
postem	
  „Prokuratora	
  bada	
  sprawę:”	
  




                      Rozkład	
  płci	
  w	
  odpowiedziach	
  na	
  posty	
  |	
  Analiza	
  za	
  okres	
  01.10.2011-­‐17.10.2011	
     5	
  
ANALIZA  FANPAGE  




Większość	
  treści	
  raczej	
  trafia	
  do	
  
kobiet.	
  Jedynie	
  w	
  przypadku	
  postu	
  
o	
  tematyce	
  politycznej	
  zauważalna	
  
była	
  przewaga	
  mężczyzn.	
  




                    Rozkład	
  płci	
  w	
  odpowiedziach	
  na	
  posty	
  |	
  Analiza	
  za	
  okres	
  01.10.2011-­‐17.10.2011	
     6	
  
ANALIZA  FANPAGE  




Mężczyźni	
  zdominowali	
  posty	
  o	
  
tematyce	
  politycznej.	
  Kobiety	
  
bardziej	
  odpowiadają	
  na	
  treści	
  
ogólne	
  lub	
  bezpośrednio	
  
skierowane	
  do	
  płci	
  pięknej.	
  




                   Rozkład	
  płci	
  w	
  odpowiedziach	
  na	
  posty	
  |	
  Analiza	
  za	
  okres	
  01.10.2011-­‐17.10.2011	
     7	
  
ANALIZA  FANPAGE  




Zarówno	
  kobiety	
  jak	
  i	
  mężczyźni	
  
mocno	
  zainteresowali	
  się	
  postami	
  
politycznymi.	
  	
  




                    Rozkład	
  płci	
  w	
  odpowiedziach	
  na	
  posty	
  |	
  Analiza	
  za	
  okres	
  01.10.2011-­‐17.10.2011	
     8	
  
PORÓWNANIE  AKTYWNOŚCI  




Najwięcej	
  aktywności	
  na	
  fanpage’u	
  Eska	
  Rock	
  
Największy	
  peak	
  aktywności	
  na	
  fanpage’u	
  TVN24.pl	
  
Aktywności	
  na:	
  Radio	
  Zet,	
  WPROST,	
  Gazeta	
  Wyborcza	
  na	
  porównywalnym	
  poziomie	
  


                        Rozkład	
  płci	
  w	
  odpowiedziach	
  na	
  posty	
  |	
  Analiza	
  za	
  okres	
  01.10.2011-­‐17.10.2011	
     9	
  
PODSUMOWANIE  


Ogólne	
  treści	
  lepiej	
  trafiają	
  do	
  kobiet,	
  natomiast	
  nowinki	
  
technologiczne	
  -­‐	
  	
  informacje	
  polityczne	
  itp.	
  wywołują	
  większe	
  
interakcje	
  z	
  mężczyznami	
  


Zjawisko	
  to	
  najczęściej	
  występuje	
  na	
  Fanpageach	
  ogólnych	
  –	
  w	
  
analizowanym	
  przypadku	
  były	
  to	
  FP	
  medialne	
  

Zwracaj	
  uwagę	
  na	
  to	
  do	
  kogo	
  mają	
  docierać	
  Twoje	
  treśći.	
  Czy	
  
do	
  konkretnej	
  płci	
  czy	
  do	
  ogółu?	
  

W	
  kampaniach	
  na	
  Facebooku	
  warto	
  różnicować	
  treści	
  kierowane	
  
do	
  różnych	
  segmentów.	
  Jak	
  pokazuje	
  nasza	
  analiza,	
  kobiety	
  i	
  
mężczyzn	
  czasem	
  przyciągają	
  zupełnie	
  inne	
  treści	
  

                 Rozkład	
  płci	
  w	
  odpowiedziach	
  na	
  posty	
  |	
  Analiza	
  za	
  okres	
  01.10.2011-­‐17.10.2011	
     10	
  
DZIĘKUJEMY	
  ZA	
  UWAGĘ	
  
ZAPRASZAMY  DO  TESTOWANIA  FANPAGE  TRENDERA  
            14	
  dniowy	
  dostęp	
  testowy	
  –	
  ZA	
  DARMO	
  

        Dr	
  Jan	
  Zając	
                                           Hubert	
  Tworkowski	
  
        SmartNet	
  Research	
  &	
  Solupons	
                        SmartNet	
  Research	
  &	
  Solupons	
  
        Kom:	
  606	
  797	
  043	
                                    Kom:	
  505	
  044	
  506	
  
        jzajac@snrs.pl	
                                               htworkowski@snrs.pl	
  
        www.snrs.pl	
                                                  www.snrs.pl	
  




              kontakt@fanpage	
  trender.com	
  |	
  www.fanpagetrender.com	
  	
  

More Related Content

Viewers also liked

Social Selling 101. Sprzedaż B2B w social media.
Social Selling 101. Sprzedaż B2B w social media.Social Selling 101. Sprzedaż B2B w social media.
Social Selling 101. Sprzedaż B2B w social media.Grzegorz Miecznikowski
 
Sprzedaż B2B w mediach społecznościowych
Sprzedaż B2B w mediach społecznościowychSprzedaż B2B w mediach społecznościowych
Sprzedaż B2B w mediach społecznościowychGrzegorz Miecznikowski
 
Design thinking - jak zaprojektować dobrą zabawę, którą pokochają Twoi klienci
Design thinking - jak zaprojektować dobrą zabawę, którą pokochają Twoi klienciDesign thinking - jak zaprojektować dobrą zabawę, którą pokochają Twoi klienci
Design thinking - jak zaprojektować dobrą zabawę, którą pokochają Twoi klienciDesign thinking
 
LinkedIn dla B2B - AdStandard 2013
LinkedIn dla B2B - AdStandard 2013LinkedIn dla B2B - AdStandard 2013
LinkedIn dla B2B - AdStandard 2013Marcin Czajka
 
InternetASAP Social media marketing B2B
InternetASAP Social media marketing B2BInternetASAP Social media marketing B2B
InternetASAP Social media marketing B2BBartlomiej Rak
 
Konferencja East-Media, Michał Kraus, To be or not B2B. 4P w marketingu B2B.
Konferencja East-Media, Michał Kraus, To be or not B2B. 4P w marketingu B2B.Konferencja East-Media, Michał Kraus, To be or not B2B. 4P w marketingu B2B.
Konferencja East-Media, Michał Kraus, To be or not B2B. 4P w marketingu B2B.Grupa Unity
 
Słów parę o LinkedIn, Idea Hub 10.2015
Słów parę o LinkedIn, Idea Hub 10.2015Słów parę o LinkedIn, Idea Hub 10.2015
Słów parę o LinkedIn, Idea Hub 10.2015Marcin Czajka
 
Jak powiązać marketing ze sprzedażą w firmach B2B
Jak powiązać marketing ze sprzedażą w firmach B2BJak powiązać marketing ze sprzedażą w firmach B2B
Jak powiązać marketing ze sprzedażą w firmach B2BSALESmanago AI driven CDXP
 
Sprzeda saa s via facebook-catvertiser_mi-osz belter
Sprzeda  saa s via facebook-catvertiser_mi-osz belterSprzeda  saa s via facebook-catvertiser_mi-osz belter
Sprzeda saa s via facebook-catvertiser_mi-osz belterDivante
 
Sprzedaż zagraniczna usług IT w Divante
Sprzedaż zagraniczna usług IT w DivanteSprzedaż zagraniczna usług IT w Divante
Sprzedaż zagraniczna usług IT w DivanteDivante
 
How a Strong Brand Boosts B2B Demand
How a Strong Brand Boosts B2B DemandHow a Strong Brand Boosts B2B Demand
How a Strong Brand Boosts B2B DemandGYK Antler
 
Employer Brand Thinking
Employer Brand ThinkingEmployer Brand Thinking
Employer Brand ThinkingRCA group
 

Viewers also liked (15)

Ksiega znaku
Ksiega znakuKsiega znaku
Ksiega znaku
 
Social Selling 101. Sprzedaż B2B w social media.
Social Selling 101. Sprzedaż B2B w social media.Social Selling 101. Sprzedaż B2B w social media.
Social Selling 101. Sprzedaż B2B w social media.
 
Sprzedaż B2B w mediach społecznościowych
Sprzedaż B2B w mediach społecznościowychSprzedaż B2B w mediach społecznościowych
Sprzedaż B2B w mediach społecznościowych
 
Design thinking - jak zaprojektować dobrą zabawę, którą pokochają Twoi klienci
Design thinking - jak zaprojektować dobrą zabawę, którą pokochają Twoi klienciDesign thinking - jak zaprojektować dobrą zabawę, którą pokochają Twoi klienci
Design thinking - jak zaprojektować dobrą zabawę, którą pokochają Twoi klienci
 
LinkedIn dla B2B - AdStandard 2013
LinkedIn dla B2B - AdStandard 2013LinkedIn dla B2B - AdStandard 2013
LinkedIn dla B2B - AdStandard 2013
 
InternetASAP Social media marketing B2B
InternetASAP Social media marketing B2BInternetASAP Social media marketing B2B
InternetASAP Social media marketing B2B
 
Konferencja East-Media, Michał Kraus, To be or not B2B. 4P w marketingu B2B.
Konferencja East-Media, Michał Kraus, To be or not B2B. 4P w marketingu B2B.Konferencja East-Media, Michał Kraus, To be or not B2B. 4P w marketingu B2B.
Konferencja East-Media, Michał Kraus, To be or not B2B. 4P w marketingu B2B.
 
Prezentacja Welcome Biz 11.2011
Prezentacja Welcome Biz 11.2011Prezentacja Welcome Biz 11.2011
Prezentacja Welcome Biz 11.2011
 
Słów parę o LinkedIn, Idea Hub 10.2015
Słów parę o LinkedIn, Idea Hub 10.2015Słów parę o LinkedIn, Idea Hub 10.2015
Słów parę o LinkedIn, Idea Hub 10.2015
 
Jak powiązać marketing ze sprzedażą w firmach B2B
Jak powiązać marketing ze sprzedażą w firmach B2BJak powiązać marketing ze sprzedażą w firmach B2B
Jak powiązać marketing ze sprzedażą w firmach B2B
 
Sprzeda saa s via facebook-catvertiser_mi-osz belter
Sprzeda  saa s via facebook-catvertiser_mi-osz belterSprzeda  saa s via facebook-catvertiser_mi-osz belter
Sprzeda saa s via facebook-catvertiser_mi-osz belter
 
Sprzedaż zagraniczna usług IT w Divante
Sprzedaż zagraniczna usług IT w DivanteSprzedaż zagraniczna usług IT w Divante
Sprzedaż zagraniczna usług IT w Divante
 
B2B Social Media Marketing
B2B Social Media MarketingB2B Social Media Marketing
B2B Social Media Marketing
 
How a Strong Brand Boosts B2B Demand
How a Strong Brand Boosts B2B DemandHow a Strong Brand Boosts B2B Demand
How a Strong Brand Boosts B2B Demand
 
Employer Brand Thinking
Employer Brand ThinkingEmployer Brand Thinking
Employer Brand Thinking
 

More from Sotrender

Topic modeling - nie tylko LDA w Gensim
Topic modeling - nie tylko LDA w GensimTopic modeling - nie tylko LDA w Gensim
Topic modeling - nie tylko LDA w GensimSotrender
 
Budowa modeli uczenia maszynowego zgodnie z regulacjami o ochronie danych za ...
Budowa modeli uczenia maszynowego zgodnie z regulacjami o ochronie danych za ...Budowa modeli uczenia maszynowego zgodnie z regulacjami o ochronie danych za ...
Budowa modeli uczenia maszynowego zgodnie z regulacjami o ochronie danych za ...Sotrender
 
Facebook Audience Insights – czyli czym interesują się polscy użytkownicy Fac...
Facebook Audience Insights – czyli czym interesują się polscy użytkownicy Fac...Facebook Audience Insights – czyli czym interesują się polscy użytkownicy Fac...
Facebook Audience Insights – czyli czym interesują się polscy użytkownicy Fac...Sotrender
 
Human-in-the-loop (HILT) machine learning i augmentacja danych, czyli jak zbu...
Human-in-the-loop (HILT) machine learning i augmentacja danych, czyli jak zbu...Human-in-the-loop (HILT) machine learning i augmentacja danych, czyli jak zbu...
Human-in-the-loop (HILT) machine learning i augmentacja danych, czyli jak zbu...Sotrender
 
Rozpoznawanie treści obrazów na kreacjach reklam na Facebooku z wykorzystanie...
Rozpoznawanie treści obrazów na kreacjach reklam na Facebooku z wykorzystanie...Rozpoznawanie treści obrazów na kreacjach reklam na Facebooku z wykorzystanie...
Rozpoznawanie treści obrazów na kreacjach reklam na Facebooku z wykorzystanie...Sotrender
 
Predykcja efektywności działań marketingowych w serwisie Facebook
Predykcja efektywności działań marketingowych w serwisie FacebookPredykcja efektywności działań marketingowych w serwisie Facebook
Predykcja efektywności działań marketingowych w serwisie FacebookSotrender
 
Trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Google Clo...
Trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Google Clo...Trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Google Clo...
Trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Google Clo...Sotrender
 
Wykrywanie mowy nienawiści w języku polskim
Wykrywanie mowy nienawiści w języku polskimWykrywanie mowy nienawiści w języku polskim
Wykrywanie mowy nienawiści w języku polskimSotrender
 
Federated Learning: Budowanie modeli uczenia maszynowego bez wglądu w rozpros...
Federated Learning: Budowanie modeli uczenia maszynowego bez wglądu w rozpros...Federated Learning: Budowanie modeli uczenia maszynowego bez wglądu w rozpros...
Federated Learning: Budowanie modeli uczenia maszynowego bez wglądu w rozpros...Sotrender
 
Prawdziwe oblicze tekstu, czyli jak rozmawiamy w sieci [WDI 2019]
Prawdziwe oblicze tekstu, czyli jak rozmawiamy w sieci [WDI 2019]Prawdziwe oblicze tekstu, czyli jak rozmawiamy w sieci [WDI 2019]
Prawdziwe oblicze tekstu, czyli jak rozmawiamy w sieci [WDI 2019]Sotrender
 
Ślady cyfrowe - sposoby na analizowanie aktywności internautów i działań rekl...
Ślady cyfrowe - sposoby na analizowanie aktywności internautów i działań rekl...Ślady cyfrowe - sposoby na analizowanie aktywności internautów i działań rekl...
Ślady cyfrowe - sposoby na analizowanie aktywności internautów i działań rekl...Sotrender
 
Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing | Konferencja In Digital...
Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing | Konferencja In Digital...Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing | Konferencja In Digital...
Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing | Konferencja In Digital...Sotrender
 
Sztuczna inteligencja w marketingu | Infoshare 2019
Sztuczna inteligencja w marketingu | Infoshare 2019Sztuczna inteligencja w marketingu | Infoshare 2019
Sztuczna inteligencja w marketingu | Infoshare 2019Sotrender
 
Pragmatic Machine Learning in Business
Pragmatic Machine Learning in BusinessPragmatic Machine Learning in Business
Pragmatic Machine Learning in BusinessSotrender
 
Wykorzystanie Big Data i cyfrowego śladu w naukach psychologicznych i społecz...
Wykorzystanie Big Data i cyfrowego śladu w naukach psychologicznych i społecz...Wykorzystanie Big Data i cyfrowego śladu w naukach psychologicznych i społecz...
Wykorzystanie Big Data i cyfrowego śladu w naukach psychologicznych i społecz...Sotrender
 
Jak wykorzystać social media w badaniach i jak przełożyć to na decyzje związa...
Jak wykorzystać social media w badaniach i jak przełożyć to na decyzje związa...Jak wykorzystać social media w badaniach i jak przełożyć to na decyzje związa...
Jak wykorzystać social media w badaniach i jak przełożyć to na decyzje związa...Sotrender
 
Obsługa klienta w social media
Obsługa klienta w social mediaObsługa klienta w social media
Obsługa klienta w social mediaSotrender
 
Jakimi wartościami kieruje się Twoja grupa docelowa? [Listonic Case Study]
Jakimi wartościami kieruje się Twoja grupa docelowa? [Listonic Case Study]Jakimi wartościami kieruje się Twoja grupa docelowa? [Listonic Case Study]
Jakimi wartościami kieruje się Twoja grupa docelowa? [Listonic Case Study]Sotrender
 
Każde pokolenie ma swój czas? Różnice generacyjne a dane z mediów społecznośc...
Każde pokolenie ma swój czas? Różnice generacyjne a dane z mediów społecznośc...Każde pokolenie ma swój czas? Różnice generacyjne a dane z mediów społecznośc...
Każde pokolenie ma swój czas? Różnice generacyjne a dane z mediów społecznośc...Sotrender
 
Poszerzanie pola walki - czyli z kim tak naprawdę konkurujecie?
Poszerzanie pola walki - czyli z kim tak naprawdę konkurujecie? Poszerzanie pola walki - czyli z kim tak naprawdę konkurujecie?
Poszerzanie pola walki - czyli z kim tak naprawdę konkurujecie? Sotrender
 

More from Sotrender (20)

Topic modeling - nie tylko LDA w Gensim
Topic modeling - nie tylko LDA w GensimTopic modeling - nie tylko LDA w Gensim
Topic modeling - nie tylko LDA w Gensim
 
Budowa modeli uczenia maszynowego zgodnie z regulacjami o ochronie danych za ...
Budowa modeli uczenia maszynowego zgodnie z regulacjami o ochronie danych za ...Budowa modeli uczenia maszynowego zgodnie z regulacjami o ochronie danych za ...
Budowa modeli uczenia maszynowego zgodnie z regulacjami o ochronie danych za ...
 
Facebook Audience Insights – czyli czym interesują się polscy użytkownicy Fac...
Facebook Audience Insights – czyli czym interesują się polscy użytkownicy Fac...Facebook Audience Insights – czyli czym interesują się polscy użytkownicy Fac...
Facebook Audience Insights – czyli czym interesują się polscy użytkownicy Fac...
 
Human-in-the-loop (HILT) machine learning i augmentacja danych, czyli jak zbu...
Human-in-the-loop (HILT) machine learning i augmentacja danych, czyli jak zbu...Human-in-the-loop (HILT) machine learning i augmentacja danych, czyli jak zbu...
Human-in-the-loop (HILT) machine learning i augmentacja danych, czyli jak zbu...
 
Rozpoznawanie treści obrazów na kreacjach reklam na Facebooku z wykorzystanie...
Rozpoznawanie treści obrazów na kreacjach reklam na Facebooku z wykorzystanie...Rozpoznawanie treści obrazów na kreacjach reklam na Facebooku z wykorzystanie...
Rozpoznawanie treści obrazów na kreacjach reklam na Facebooku z wykorzystanie...
 
Predykcja efektywności działań marketingowych w serwisie Facebook
Predykcja efektywności działań marketingowych w serwisie FacebookPredykcja efektywności działań marketingowych w serwisie Facebook
Predykcja efektywności działań marketingowych w serwisie Facebook
 
Trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Google Clo...
Trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Google Clo...Trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Google Clo...
Trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Google Clo...
 
Wykrywanie mowy nienawiści w języku polskim
Wykrywanie mowy nienawiści w języku polskimWykrywanie mowy nienawiści w języku polskim
Wykrywanie mowy nienawiści w języku polskim
 
Federated Learning: Budowanie modeli uczenia maszynowego bez wglądu w rozpros...
Federated Learning: Budowanie modeli uczenia maszynowego bez wglądu w rozpros...Federated Learning: Budowanie modeli uczenia maszynowego bez wglądu w rozpros...
Federated Learning: Budowanie modeli uczenia maszynowego bez wglądu w rozpros...
 
Prawdziwe oblicze tekstu, czyli jak rozmawiamy w sieci [WDI 2019]
Prawdziwe oblicze tekstu, czyli jak rozmawiamy w sieci [WDI 2019]Prawdziwe oblicze tekstu, czyli jak rozmawiamy w sieci [WDI 2019]
Prawdziwe oblicze tekstu, czyli jak rozmawiamy w sieci [WDI 2019]
 
Ślady cyfrowe - sposoby na analizowanie aktywności internautów i działań rekl...
Ślady cyfrowe - sposoby na analizowanie aktywności internautów i działań rekl...Ślady cyfrowe - sposoby na analizowanie aktywności internautów i działań rekl...
Ślady cyfrowe - sposoby na analizowanie aktywności internautów i działań rekl...
 
Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing | Konferencja In Digital...
Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing | Konferencja In Digital...Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing | Konferencja In Digital...
Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing | Konferencja In Digital...
 
Sztuczna inteligencja w marketingu | Infoshare 2019
Sztuczna inteligencja w marketingu | Infoshare 2019Sztuczna inteligencja w marketingu | Infoshare 2019
Sztuczna inteligencja w marketingu | Infoshare 2019
 
Pragmatic Machine Learning in Business
Pragmatic Machine Learning in BusinessPragmatic Machine Learning in Business
Pragmatic Machine Learning in Business
 
Wykorzystanie Big Data i cyfrowego śladu w naukach psychologicznych i społecz...
Wykorzystanie Big Data i cyfrowego śladu w naukach psychologicznych i społecz...Wykorzystanie Big Data i cyfrowego śladu w naukach psychologicznych i społecz...
Wykorzystanie Big Data i cyfrowego śladu w naukach psychologicznych i społecz...
 
Jak wykorzystać social media w badaniach i jak przełożyć to na decyzje związa...
Jak wykorzystać social media w badaniach i jak przełożyć to na decyzje związa...Jak wykorzystać social media w badaniach i jak przełożyć to na decyzje związa...
Jak wykorzystać social media w badaniach i jak przełożyć to na decyzje związa...
 
Obsługa klienta w social media
Obsługa klienta w social mediaObsługa klienta w social media
Obsługa klienta w social media
 
Jakimi wartościami kieruje się Twoja grupa docelowa? [Listonic Case Study]
Jakimi wartościami kieruje się Twoja grupa docelowa? [Listonic Case Study]Jakimi wartościami kieruje się Twoja grupa docelowa? [Listonic Case Study]
Jakimi wartościami kieruje się Twoja grupa docelowa? [Listonic Case Study]
 
Każde pokolenie ma swój czas? Różnice generacyjne a dane z mediów społecznośc...
Każde pokolenie ma swój czas? Różnice generacyjne a dane z mediów społecznośc...Każde pokolenie ma swój czas? Różnice generacyjne a dane z mediów społecznośc...
Każde pokolenie ma swój czas? Różnice generacyjne a dane z mediów społecznośc...
 
Poszerzanie pola walki - czyli z kim tak naprawdę konkurujecie?
Poszerzanie pola walki - czyli z kim tak naprawdę konkurujecie? Poszerzanie pola walki - czyli z kim tak naprawdę konkurujecie?
Poszerzanie pola walki - czyli z kim tak naprawdę konkurujecie?
 

Rozkład płci w odpowiedziach na posty - Dane z Fanpage Trendera

  • 1. Rozkład  płci  w   odpowiedziach  na  posty   Analiza  ponad  500  polskich   Fanpage’ów   W  oparciu  o  dane  z  Fanpage  Trendera   1  
  • 2. ANALIZA  I  CEL  BADANIA   Analiza   W  badaniu  przeanalizowaliśmy   ponad  500  największych  polskich   Fanpage’ów   Cel  badania   Udowodnienie,  że  na     Poszczególne  treści  inaczej   reagują  kobiety,  a  inaczej   mężczyźni.   Rozkład  płci  w  odpowiedziach  na  posty  |  Analiza  za  okres  01.10.2011-­‐17.10.2011   2  
  • 3. CO  WYSZŁO?   Odnaleźliśmy  5  fanpage’ów,   na  których  najbardziej  widać   różnice  w  odpowiedziach  na   posty  prowadzących.   Wszystkie  z  nich  są  związane  z   mediami.   Rozkład  płci  w  odpowiedziach  na  posty  |  Analiza  za  okres  01.10.2011-­‐17.10.2011   3  
  • 4. ANALIZA  FANPAGE   W  przypadku  FP  Eski  Rock  to  treści   ogólne  bardziej  trafiały  do  kobiet,   natomiast  treści  z  antenowego   programu  RADAR  były  lepiej   odbierane  przez  mężczyzn.   Rozkład  płci  w  odpowiedziach  na  posty  |  Analiza  za  okres  01.10.2011-­‐17.10.2011   4  
  • 5. ANALIZA  FANPAGE   Posty  na  TVN24  są  typowo   informacyjne,  komentujące  bieżące   wydarzenia.  Płeć  piękna  zebrała   największy  %  aktywności  przy  poście  o   zmianach  w  szkolnictwie,  natomiast   mężczyźni  najbardziej  zainteresowali  się   postem  „Prokuratora  bada  sprawę:”   Rozkład  płci  w  odpowiedziach  na  posty  |  Analiza  za  okres  01.10.2011-­‐17.10.2011   5  
  • 6. ANALIZA  FANPAGE   Większość  treści  raczej  trafia  do   kobiet.  Jedynie  w  przypadku  postu   o  tematyce  politycznej  zauważalna   była  przewaga  mężczyzn.   Rozkład  płci  w  odpowiedziach  na  posty  |  Analiza  za  okres  01.10.2011-­‐17.10.2011   6  
  • 7. ANALIZA  FANPAGE   Mężczyźni  zdominowali  posty  o   tematyce  politycznej.  Kobiety   bardziej  odpowiadają  na  treści   ogólne  lub  bezpośrednio   skierowane  do  płci  pięknej.   Rozkład  płci  w  odpowiedziach  na  posty  |  Analiza  za  okres  01.10.2011-­‐17.10.2011   7  
  • 8. ANALIZA  FANPAGE   Zarówno  kobiety  jak  i  mężczyźni   mocno  zainteresowali  się  postami   politycznymi.     Rozkład  płci  w  odpowiedziach  na  posty  |  Analiza  za  okres  01.10.2011-­‐17.10.2011   8  
  • 9. PORÓWNANIE  AKTYWNOŚCI   Najwięcej  aktywności  na  fanpage’u  Eska  Rock   Największy  peak  aktywności  na  fanpage’u  TVN24.pl   Aktywności  na:  Radio  Zet,  WPROST,  Gazeta  Wyborcza  na  porównywalnym  poziomie   Rozkład  płci  w  odpowiedziach  na  posty  |  Analiza  za  okres  01.10.2011-­‐17.10.2011   9  
  • 10. PODSUMOWANIE   Ogólne  treści  lepiej  trafiają  do  kobiet,  natomiast  nowinki   technologiczne  -­‐    informacje  polityczne  itp.  wywołują  większe   interakcje  z  mężczyznami   Zjawisko  to  najczęściej  występuje  na  Fanpageach  ogólnych  –  w   analizowanym  przypadku  były  to  FP  medialne   Zwracaj  uwagę  na  to  do  kogo  mają  docierać  Twoje  treśći.  Czy   do  konkretnej  płci  czy  do  ogółu?   W  kampaniach  na  Facebooku  warto  różnicować  treści  kierowane   do  różnych  segmentów.  Jak  pokazuje  nasza  analiza,  kobiety  i   mężczyzn  czasem  przyciągają  zupełnie  inne  treści   Rozkład  płci  w  odpowiedziach  na  posty  |  Analiza  za  okres  01.10.2011-­‐17.10.2011   10  
  • 11. DZIĘKUJEMY  ZA  UWAGĘ   ZAPRASZAMY  DO  TESTOWANIA  FANPAGE  TRENDERA   14  dniowy  dostęp  testowy  –  ZA  DARMO   Dr  Jan  Zając   Hubert  Tworkowski   SmartNet  Research  &  Solupons   SmartNet  Research  &  Solupons   Kom:  606  797  043   Kom:  505  044  506   jzajac@snrs.pl   htworkowski@snrs.pl   www.snrs.pl   www.snrs.pl   kontakt@fanpage  trender.com  |  www.fanpagetrender.com