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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
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...
(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、反応を見る
可視化ライブラリの紹介①
GraphUp - 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
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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