MIJN WERK
INSTAGRAM BEREIK ANALYSE
Verbeter Uw Social Media Bereik en Resultaten met Data-Gedreven Inzichten
Ik leg de dynamiek van uw sociale media kanalen bloot om u te helpen effectiever te communiceren met uw volgers en consumenten. Door diepgaande analyses van interactiepatronen en bereik, help ik u te identificeren welke content de grootste impact heeft en hoe u uw bereik kunt vergroten!
Verhoog de efficiëntie van uw social media posts door nieuwe inzichten
Verbeter uw conversies en click-through rates
Ontvang Strategieën die langdurige groei faciliteren
UITGELICHTE PROJECTFRAGMENTEN
Hieronder vindt u een aantal hoogtepunten uit een van mijn marketing performance analysis projecten. Hoewel u hieronder slechts een aantal fragmenten uit een veel groter project ziet, kan het u een beter beeld geven over hoe ik tewerk ga, en wat ik voor u kan betekenen.
Let op: namen en andere gevoelige informatie omtrent betrokken partijen en de gebruikte data en andere gegevens zullen worden afgeschermd, gewijzigd of geanonimiseerd.
PROJECTDOELEN
-
- Het in kaart brengen van de performance en effectiviteit van de Instagram content van de cliënt
- Ontdekken waar de belangrijkste bronnen van traffic en engagement liggen voor de Instagram content van de cliënt
- Ontdekken welke content, captions en hashtags het meest effectief zijn in het genereren van traffic en engagement
- Het opstellen van aanbevelingen en een door data gedreven strategie voor toekomstige Instagram content voor de cliënt
DATA OPTIMALISATIE
Een eerste stap in nagenoeg elk project is het verzamelen en opschonen van de relevante data. In dit specifiek project werd de data gefaciliteerd door de cliënt in een aantal afzonderlijke dataframes en excel-bestanden. Deze worden dan samengevoegd in één grote dataset, waarna een precieze en complete analyse kan plaatsvinden die alle aspecten van de beschikbare data kan benutten.
Een eerste belangrijke stap voorafgaand aan data-analyse is het controleren van de kwaliteit van de data, en het begrijpen van de verschillende beschikbare variabelen en observaties. De meeste datasets, zo ook de dataset voor dit project, bevatten fouten of zijn incompleet. Daarom wordt elke dataset eerst grondig geverifieerd.
Nadat mogelijk ontbrekende data is aangevuld of verwijderd wordt een verdere eerste verkenning van de data voltrokken. Hierbij wordt gekeken naar de verdelingen van de waarden over alle variabelen. Histograms worden veelal gebruikt voor de visualisatie van de verdelingen, en vertellen ons over de skew en kurtosis van de data. Verder kunnen boxplots ons iets vertellen over de spreiding van de data en de verschillende variabelen, en kunnen ze outliers identificeren; waarden en observaties die extreem afwijken van het gemiddelde van de data, en die daardoor een grote impact kunnen hebben op modellen en analyses. Deze grafieken geven vaak een zeer accuraat beeld over de verdeling van de variabelen, en vertellen ons hoe we met de dataset om moeten gaan en welke methodes gebruikt moeten worden vóór en tijdens de analyse. Hierdoor is deze eerste verkenning van de data erg belangrijk; alle analyses die hierna plaatsvinden zijn gebouwd op deze eerste bevindingen.
De data voor deze Instagram Reach Analysis volgt een verdeling die significant anders is dan een normaal-verdeling. De histograms tonen aan dat bijna alle variabelen een positieve skew hebben. Verder zijn er ook in alle variabelen outliers te vinden, die allemaal significant boven de gemiddeldes uitkomen, en in geen enkel geval onder de gemiddeldes. Hoewel deze bevindingen voor onze geplande analyse nog geen directe impact hebben, is het belangrijk om dit te noteren indien er later analyses worden uitgevoerd die wel afhankelijk zijn van een normaal-verdeling, of gevoelig zijn voor het effect van outliers.
DATA ANALYSE
De kracht van data zit voor een groot deel in een solide analyse van de juiste gegevens. De meeste organisaties hebben veel data ter beschikking, al weten ze dit zelf niet altijd, of doen ze er vaak erg weinig mee. Erg zonde, want data kan voor bijna alle organisaties een sleutel zijn tot betere inzichten en betere resultaten. De desbetreffende data analyse kan in vele vormen plaatsvinden. Elk project en elke doelstelling vereist een op maat gemaakte aanpak die voldoet aan de specifieke omstandigheden en kenmerken van de cliënt en de opdracht.
Een eerste stap in de analyse is vaak een verkenning van de relaties tussen de verschillende variabelen, zo ook in dit project. Een correlation matrix analyse wordt voltrokken, om te zien of er sterke lineaire relaties zijn tussen één of meerdere koppels van variabelen. De correlatie tussen variabelen kan van belang zijn voor de predictive power van modellen, maar het brengt voor vele statistische analyse methodes ook risico’s met zich mee, aangezien sommige methodes onbetrouwbaar worden met te sterke correlaties. De methodes voor verdere analyse van de data zijn daarom vaak afhankelijk van de correlatie tussen variabelen.
In de betreffende dataset voor dit project zijn geen problematische correlaties te herkennen. Hoewel sommige correlaties aan de hoge kant zijn (> .8), zijn dit uitzonderingen die veelal te verklaren zijn door gelijkenissen tussen de desbetreffende variabelen. We zien dit bijvoorbeeld tussen een aantal van de variabelen die betrekking hebben op de verschillende bronnen van impressions, maar ook tussen impressions en andere engagement variabelen zoals likes en follows.
Naast een correlatie analyse volgt er voor dit project ook een analyse van de niet numerieke variabelen; captions en hashtags. Deze variabelen bevatten alle woorden die per Instagram post gebruikt zijn in de captions maar ook in de gebruikte hashtags voor de post. Een eerste overzicht van de veelgebruikte woorden geeft goede inzichten over de strategie van de cliënt, en de beschrijvingen die gebruikt worden om consumenten te bereiken op Instagram. Een wordcloud laat duidelijk zien welke woorden of combinaties van woorden veelal gebruikt worden. Hoe groter de woorden, des te vaker ze gebruikt zijn. Zo zien we bijvoorbeeld dat een aantal woorden er duidelijk met kop en schouders bovenuit steken in de gemaakte captions, maar bij de gebruikte hashtags is er meer variatie. We zien ook dat de gebruikte captions en hashtags allemaal dezelfde onderwerpen bevatten, en er weinig totale variatie is. Deze bevindingen geven op zichzelf al nieuwe inzichten, maar zijn ook belangrijk voor vervolganalyse.
Verdere analyse van de impressions of ‘reach’ van de Instagram content van de cliënt geeft een beeld van de performance van de posts op de lange termijn. Ondanks de vele uitschieters, zowel naar boven als naar beneden, is er een stijgende trend te zien. Dit betekent dat de reach van de instagram content langzaam maar zeker toeneemt, wat een positief teken is. Verder kunnen we zien dat de laatste tijd een toename te zien is in het aantal positieve uitschieters, wat betekent dat de posts van de laatste tijd geanalyseerd moeten worden, om te zien hoe dit succes te verklaren valt, en hoe dit mogelijk herhaald kan worden. Verder zien we ook dat, zoals te verwachten was, de meeste impressions vanuit het home menu komen, maar we zien ook dat een opvallend groot deel te herleiden valt naar de hashtags die gebruikt zijn.
Follower Conversion Rate en Engagement Rate zijn niet rechtstreeks te vinden in de dataset, maar zijn variabelen die bij analyse gemaakt zijn om een beter beeld te krijgen van de performance van de posts.
We zien dat, vergelijkbaar met de hierboven genoemde impression trend, de follower conversion rate trend positief is, met een stijgend aantal positieve uitschieters in de laatste 20 posts. Verder zien we dat de Engagement Rate helaas een dalende trend laat zien, met vooral negatieve uitschieters in de laatste 20 posts.
Verdere analyse van dit laatste fenomeen wijst naar een probleem in recente content. Hoewel recente content succesvol is in het bereiken van een groter publiek, ontbreekt een actieve overtuiging of call-to-action voor verdere engagement; volgen, delen, liken, etc.
Een laatste onderdeel van de analyse focust zich op de meest voorkomende woorden of combinaties van woorden in zowel de captions als de hashtags die gebruikt worden voor Instagram content van de cliënt. Uit analyze komen een tiental woorden en woordcombinaties naar voren voor captions, en een vijftiental hashtags. Deze worden het meest gebruikt, wat bevestigd wordt door de eerder gemaakte word clouds. Correlatie en Regression analyse van deze woorden laten zien dat een aantal van hen een sterke positieve correlatie hebben met impressions en reach, terwijl een ander deel ook een duidelijke negatieve relatie heeft met impressions.
RESULTATEN & AANBEVELINGEN
Een solide data analyse is belangrijk, maar de conclusies die je hieruit trekt zijn misschien nog belangrijker. Na een zorgvuldige analyse van de data worden alle gegevens en resultaten van de uitgevoerde tests en modellen verzamelend. Aan de hand van deze resultaten kunnen antwoorden worden geformuleerd op de onderzoeksvragen en doeleinden van de opdracht. Een kort en geanonimiseerd overzicht van de resultaten van de data analyse bij deze opdracht volgt.
-
- Op de lange termijn is een positieve trend te zien in de reach van de Instagram content van de cliënt. Echter weergeeft diepere analyse van de data een mogelijk probleem; hoewel een breder publiek bereikt wordt, blijft de engagement met de content uit. Hierdoor loopt de cliënt verdere uitbreiding van het bereik, en conversion van impressions naar mogelijke volgers mis. Dit kan schadelijk zijn op de lange termijn. Op data gebaseerde strategieën om dit te verhelpen zijn te vinden in het volledige rapport.
- Het grootste deel van de impressions komt vanuit het home menu. Echter is opvallend genoeg een proportioneel groot deel van de impressions afkomstig van de gebruikte hashtags. Dit wijst aan dat het gebruik van de juiste hashtags enorm belangrijk is voor de cliënt in het bereiken van een groot publiek.
- Hashtags blijken een relatief belangrijke bron van traffic voor de cliënt. Verdere analyse laat zien dat het focussen op de hashtags python en data een averechts effect lijken te hebben op het bereik. Een meer gerichte aanpak op data-analyse en python-projecten lijkt efficiënter. Verder lijkt een focus op artificial intelligence erg effectief in het bereiken van een groot publiek. Verdere strategieën om de juiste captions en hashtags optimaal te benutten zijn te vinden in het volledige rapport.
- Uitgebreide verslagen van de analyses en in-depth aanbevelingen en strategieën zijn verder uitgewerkt in het privé-rapport. Vanwege privacywetgeving, de bescherming van bedrijfsinformatie en het afschermen van onze precieze werkmethoden die zorgen voor onze optimale resultaten, kunnen wij helaas niet alles weergeven op deze pagina.
CONCLUDEREND OVERZICHT
Aan het einde van elk project wordt een volledig rapport met alle analyse-resultaten, conclusies en aanbevelingen opgesteld voor de client. Dit rapport is vele malen uitgebreider en specifieker dan wat deze webpagina weergeeft, aangezien wij niet alle gegevens en stappen kunnen laten zien.
Op basis van dit rapport kunnen cliënten concrete en doeltreffende stappen ondernemen om hun persoonlijke doelen te bereiken, en hun resultaten te verbeteren.
Naast een eindrapport voor de betreffende opdracht kan ik u ook helpen bij het implementeren van de aanbevelingen, of het uitvoeren van vervolgonderzoek naar nieuwe inzichten!
