Когда я был студентом, я придумал новый инструмент маркетинга, который представил на всероссийском чемпионате. Я хотел доказать, что пользователи негосударственных пенсионных фондов очень религиозны. Обычный опрос не смог подтвердить эту гипотезу, поэтому я обратил свой взгляд на данные из социальной сети VK.
Очевидно, что рекламные кабинеты содержат множество информации об аудитории своих пользователей, и при грамотной обработке данных можно получить много интересного. В результате исследования была выведена формула для определения Индекса соответствия, или аффинити индекса, который используется в классическом медиапланировании для измерения качества размещения рекламы в канале.
Аффинити индекс в социальных сетях
Здесь мы используем формулу для расчета Индекса соответствия или аффинити индекса в контексте социальной сети VK. Для начала мы выбираем категорию интересов в рекламном кабинете, например, "Компьютерные игры", и создаем аудиторию с определенным возрастным диапазоном, например, от 18 до 21 года.
Затем мы определяем, какой процент из этой аудитории имеет указанный интерес, а затем повторяем этот расчет для всех пользователей без ограничений по возрасту.
Предположим, что доля людей в возрасте от 18 до 21 года с интересом к компьютерным играм составляет 50%, а во всей совокупности этот интерес равен 10%. Мы используем формулу: 0,5 / 0,1 * 100 = 500.
Индекс соответствия составляет 500, что означает, что в нашей аудитории интерес к этой категории в 5 раз выше, чем у всех остальных пользователей. Визуализация данного процесса представлена ниже.
Далее, можно объединить несколько аудиторий и проанализировать их интересы в различных категориях. Например, можно проанализировать 6 аудиторий, состоящих из женщин разного возраста и с разными интересами из рекламного кабинета VK. Существует реализация этого инструмента для VK и Facebook в виде SPA (одностраничного веб-приложения).
Correspondence analysis позволяет перевести многомерные данные в двухмерное пространство и создать график на его основе.
На графике красные точки представляют аудитории, а синие точки - категории интересов, устройств и возраст. Более близкие точки на графике соответствуют более похожим аудиториям и категориям. Значение объясненной дисперсии также имеет значение: в данном случае, горизонтальная ось объясняет 79% разброса данных, что означает, что она имеет большее влияние на отображение расстояния между точками, чем вертикальная ось. Я считаю, что график выглядит достаточно правдоподобно.
Мы использовали аудитории с женщинами для привлечения внимания, но теперь главное - мы можем использовать любые аудитории из рекламных кабинетов для анализа. Например, мы можем использовать аудитории ретаргетинга, полученные с сайта, аудитории, созданные на основе номеров телефонов и электронных адресов, аудитории на основе групп и сообществ - любые, которые позволяет использовать рекламный кабинет. Мы можем сравнивать конкурентов, анализировать своих покупателей и не покупателей, и у нас есть множество других вариантов для анализа.
Сравнение аудиторий групп Банков
Аудитории телеканалов
SMM сервисы
У нас уже есть минимально работающая версия этого инструмента и мы понимаем, что он может быть сложным для большинства маркетологов. Мы были бы рады услышать ваше мнение по этому поводу и, если вы заинтересованы, мы можем предоставить вам демо-доступ для ознакомления. Кроме того, у нас есть и другие инструменты, о которых мы расскажем позже.
Если вам понравилась наша работа, подписывайтесь на нас! Мы также занимаемся созданием крутых сайтов, маркетингом, дизайном и аналитикой. Наш сайт находится по evilUnion.com
Рекомендуем так же пройти наш бесплатный курс - База IT за час для бизнеса. Курс от evilUnion.
Другие наши статьи
Сколько зарабатывают директора по маркетингу? Исследование их компетенций и требований.
Как рекламироваться очень обеспечанным людям