26 апреля 2011 г.

Измерения эффективности маркетинга в социальных медиа

Множество SMM-агентств появились в последнее время среди участников рынка интернет-маркетинга. Множество из них настолько плохо разбирается в аналитике, что не может предоставить внятную отчетность для клиента и не помогает известным брендам количественно оценивать качество работы SMM-компаний. В этой модели не будет рассмотрен анализ качественных данных, а именно смысла высказываний и упоминаний в социальных сервисах. Сконцентрируем наше внимание на числах, которые дают понять динамику репрезентации бизнеса на указанных в названии площадках.


Задача описываемой модели — обсчитать количественно активность в указанных социальных медиа по упрощенной модели Джима Макнамара (известного специалиста в области оценки эффективности PR и маркетинга) и впоследствии продолжать вычисления постоянно, корректируя и повышая эффективность социального маркетинга.

Отметим интересующие нас в модели метрики:
  • Отправленные сообщения
  • Численность людей, получивших сообщение
  • Численность людей, среагировавших на сообщение

Нашу модель мы будем основывать именно на этих трех тоннельных метриках.
Основная задача — представить эффективность PR в социальных сетях в виде пирамиды: от простого числа разосланных сообщений до конкретных целевых действий, которые произвели посетители как внутри сайта, так и вне него.

Измерения эффективности PR-активности в блоге по модели Макнамара

Существует великое множество способов распространения сообщений в блогах: начиная от рекламы в Блогуне и заканчивая партизанским маркетингом с использованием блоггеров-тысячников, либо распространением информации в отраслевых релевантных сообществах. Основной вопрос, которым задаются многие руководители тут прост — как измерить эффективность данных размещений и качество работы агентства?

Измерения блогов с помощью установки простого счетчика статистики бесполезно, поскольку поведение посетителей в блоге отлично от обычных бизнес-сайтов. К примеру, долгое пребывание на главной странице и последующий отказ (выход с сайта) может вполне восприниматься положительно (читатель ознакомился с последними постами и вышел). Также в блогах существуют неизмеряемые каналы рапространения контента, к примеру — RSS, которые измерить с помощью счетчика статистики невозможно.

Поэтому необходим комплекс специальных действий, подразумевающий получение информации из различных источников. Самая первая из метрик к рассмотрению — активность самого автора блога, что в большинстве ситуаций имеет отношение к качеству работы агентства, которое занимается данной активностью. Смысл метрики — помочь руководителям измерить эффективность корпоративного блога, а также эффективность сотрудников, которые его ведут (это могут быть как штатные сотрудники, так и агентства). На первый взгляд, активность достаточно прозрачно измеряется с помощью метрики «число постов в месяц».

Но для глубинного понимания ситуации этого недостаточно, поскольку поставив норму написания сообщений, нет полного понимания о том, какого они качества. Косвенной количественной метрикой для помощи в определении этого самого параметра может являться «число слов во всех постах\общее число постов в единицу времени (день\месяц\квартал\год)». Такие измерения достаточно просто выполнить, используя специальный плагин для WordPress (одной из самых популярных блог-платформ), либо запрограммировать простейший javascript-плагин, если Ваш блог на платформе Livejornal.

После оценки активности авторов блога следует переходить к оценке охвата его аудитории. Казалось бы, на вопрос об охвате может ответить метрика «общая посещаемость блога», собираемая с помощью системы статистики (к примеру, Google Analytics), но использование только ее даст заниженные цифры, поскольку, как было упомянуто выше, существуют другие каналы информации, к примеру — RSS-подписка. Поэтому помимо посещаемости следует также отслеживать число RSS-подписчиков на блог (к примеру, с помощью сервиса FeedBurner). Отметим также сторонние инструменты калькуляции охвата, к примеру рейтинг блогов в сервисе Webomer или рейтинг на сайте студии Артемия Лебедева. Однако если Ваш блог недостаточно популярен для попадания в данные рейтинги, то придется проводить калькуляцию самостоятельно.

Далее, следуя модели Макнамара, можно приступать к анализу людей, каким-либо образом среагировавших на сообщение. Если для обычных сайтов такое действие называют классической конверсией, то в социальной среде конверсия другая. Это уже не conversion rate, а скорее — conversation rate или реакция аудитории на ваше PR-сообщение.

Эту реакцию можно измерить с помощью подсчета числа переходов с блога на основной сайт компании (опять же, в помощь здесь Google Analytics и дальнейший анализ этого сегмента посетителей на самом сайте), но переходы на сайт — не единственно возможная (хотя и самая целевая) реакция. Поэтому при расчете conversation rate можно использовать такие метрики, как «число комментариев к сообщению» и «число трекбеков (упоминаний сообщения автора в других блогах) сообщения», а также «число перепостов в Твиттер, Facebook и другие социальные сервисы». Получить эти данные можно, опять же, с помощью плагинов WordPress или используя поисковые системы по блогам, вводя ключевые отрывки текста в поисковую строку. Суммируя данные метрики и присваивая каждой из них определенный удельный вес, можно получить численную интерпретацию реакции аудитории на сообщение.

Но важно не просто получать некую реакцию, а измерять ее качество. Поэтому оценка качества ответа аудитории может быть произведена с помощью метрики «число комментариев\(число постов + трекбеки постов)» — это покажет, насколько активно и качественно аудитория реагирует на передаваемый ей контент. Также можно сравнить средний объем сообщения в блоге со средней длиной комментария.

Измерения эффективности PR-активности в Твиттере по модели Макнамара

Твиттер — самое сложное, на мой взгляд, из того, что сейчас подлежит измерениям в интернете. Связано это с тем, что в Твиттер контент приходит абсолютно со всех сторон (с помощью его интеграционных возможностей с другими социальными сервисами). Однако это не означает, что Твиттер нельзя измерить — по сути это тот же самый блог, но с небольшими тонкостями.

Измерение активности автора Твиттера — важная вещь, поскольку большинство корпоративных твиттеров (да и, к слову, блогов) обладает очень низкой частотой воспроизведения контента. Поэтому необходимо строго отслеживать такие метрики, как «число твитов (и ретвитов) в единицу времени» с помощью TwitterCounter, что позволяет посмотреть контрибуцию автора. Отмерить качество этих твитов или ретвитов, по моему мнению, без использования лингвистических технологий, невозможно. Однако, возможности поиска Яндекса по Твиттеру, дают возможность проследить активность автора Твиттера по отдельным ключевым словосочетаниям, что уже при регулярном просмотре дает некую информацию.
Достаточно лишь указать адрес конкретного аккаунта, термин поиска и даже ссылки на корпоративный сайт, чтобы посмотреть, о том ли вообще пишет автор. Разделив число таких записей на общее число, можно контролировать процент business-related записей в конкретном твиттере.

Поговорим об охвате аудитории. Первичным объектом анализа здесь является динамика метрики «число фолловеров», которую просто получить с помощью сервиса TwitterCounter.
Отметим также важный момент — сервис позволяет вычислить прогнозный рост охвата с помощью метода математической экстраполяции.
Но не только ваши фолловеры являются конечной аудиторией. Необходимо учесть механизм ретвитов Твиттера, поскольку ретвиты также расширяют охват. Число ретвитов в единицу времени можно измерить с помощью сервиса Re:Tweetist.

Переходим к оценке качества реакции аудитории — нашему пресловутому conversation rate или реакции на сообщение. Для начала нужно измерить количество переходов с Твиттера на сайт, что можно сделать с помощью Google Analytics. Если аудитория переходит на страницу, на которой счетчика нет, то это тоже не проблема — достаточно просто воспользоваться сервисом создания коротких ссылок (к примеру, goo.gl) и, таким образом, подсчитать непосредственную реакцию на твит в виде числа переходов. Интересные статистические данные можно получить из дополнительных сервисов, таких как TwitterFriends.
Измерения эффективности PR-активности в Facebook по модели Макнамара

Измерения Facebook особенно сильно не отличаются от Твиттера, поскольку Facebook Wall (стена сообщений) представляет собой тот же самый микроблог, расширенный возможностями комментариев и выражений мнений (т.н. «лайков»).

Измеряя контрибуцию автора в случае Facebook, можно учитывать такие метрики, как «число постов на стене в единицу времени», «число комментариев\лайков на стенах и в дискуссиях (фото\видео) других пользователей в единицу времени». Об автоматических статистических инструментах такого рода мне неизвестно, поэтому здесь потребуется программировать автоматический инструмент сбора информации.

Измеряя охват аудитории, я рекомендую пользоваться метриками «число друзей» в динамике, а также использовать существующий Webomer авторства Германа Клименко. Используя последний, можно избавиться от множества рутинных операций, но он учитывает только наиболее популярные анкеты.

Сonversation rate на Facebook оценить достаточно просто с помощью механизма «лайков». «Число лайков к постам и комментариям» может являться вполне прозрачной метрикой реакции аудитории на посланное PR-сообщение. Конечно же, не стоит забывать о числе комментариев и перепостов.

Заключение

В заключении хочется отметить, что такой анализ, безусловно, не является целостным без анализа качественной (лингвистической) составляющей. К моей личной компетенции такие алгоритмы не относятся, но по имеющейся у меня информации — скоро будут представлены на российском рынке. Это безусловно дополнит проводимый анализ и позволить на основе него принимать верные управленческие решения, а также оценивать эффективность SMM-агентств и отдельных рекламных кампаний.


Источник: http://www.marketing.spb.ru/

Комментариев нет:

Отправить комментарий