企業のtwitter運用の分析についてのセミナーを行いました
企業のtwitter運用の分析についてのセミナーを行いました

企業のtwitter運用の分析についてのセミナーを行いました

概要

第3水曜日は長目のオンラインセミナーデイということで、4月はtwitterのデータを分析する会を行いました。近年、顧客との接点を増やすツールとしてSNSの運用をしている企業は多くありますが、その効果は?というと、弊社も含めて価値を生み出すのが難しいという会社が多いのではないでしょうか?

ということで、今回はその辺りをどううまく回すか?という点を、ツイッターによる運用ドキュメントの情報と長目のツイートデータを使えるようにして、Pythonによる簡単な分析方法を解説したあと、各自に分析を実践していただきました。

資料は弊社サイトのseminer_documentのページにございます。

Pythonの分析は、長目のツイートデータをcsvでダウンロードしたものを、pandasで読み込み、正規表現(reモジュール)で文字列をコントロールし、plotly.expressで次のように可視化しました。

作成したグラフの一例

もっとデータをインタラクティブに見るため、Jupyter_Dashを使ってアプリケーションも作成しました。

運用における重要なポイント

今回皆さんにお伝えしたかった、ツイッター運用の分析において重要なポイントは、次の2点です。

  • アカウントの運用のコツなどを公式ドキュメントから読み取る
  • そのコツを基に、アカウントを運営し、効果を計測する。

公式ドキュメントを読む

基礎知識を調べる重要性

最初の公式ドキュメントから、運用のコツを読み取るというのが、最初に来ています。このノウハウを加味して運用するというのが、重要なポイントです。

SNSは、独りよがりなコメントを投稿する場所のように思われがちですが、ツイッターのドキュメントで企業アカウントの運用方法のポイントを読むと、そうではないことが分かります。

自然とそれが出来る方もおられるのですが、多くの人にそれを求めるのは難しい。そのため、今回のドキュメントから運用のコツを読み取るという作業を先にやっていただきました。

これは、データ分析において特別なことではなく、まず何かのデータを分析する場合、ドメイン知識を仕入れるというステップがあります。

ドメイン知識がないのに、データ分析に取り組むと、特に面白みのない価値を生まないモノとなりがちです。

データ分析を行う

データを分析

今回は長目の公式アカウントのツイートデータをcsvでダウンロードしたものを、分析データとしました。pandasで読み込んで、re モジュールを使って文字列を絞り、plotly.expressで可視化するだけでも多くのインサイトを得られることが分かっていただけたかと思います。

長目のツィートは少なかったため多くのことが分かる訳ではありませんでしたが、分析のポイントはつかんでいただけたかと思います。

まとめ

ツイートデータを分析するセミナーを行いました。

ここで触れなかったことで重要な点は、分析する際の課題・目標を明確にするという点です。これはセミナーでは最初に話したのですが、「なんかデータがあるからよい感じにしてほしい」というような場合、どうすればよいのかという課題抽出にまずは取り組むべきです。

というわけで、今回の分析の課題は「長目のツイッター運用に関して、フォロワーを増やすにはどうしたらよいか?」という風に設定して、皆さんに手を動かして頂きました。

あと、先に述べたようにドメイン知識+データ分析で、大きな価値を生み出すことが重要です。会社で外部にデータ分析を委託する際も、会社のドメイン知識を多く持つ人材をプロジェクトに加えることにより、分析がより大きな価値を生み出します。

逆にデータ分析を受託する、弊社のような企業の場合、どれくらい短時間で有用なドメイン知識を仕入れられるかというのを、働く上での重要なポイントとし、普段の情報収集などでも意識しています。

今回の資料は、次回のイベント資料に差し替えられるまで、seminer_documentのページにございますので、ご確認ください。


長目ではツールの運用・データ分析・意思決定・資産運用のコンサルティングサービスを提供しております。

初回のお問い合わせは1時間無料としておりますので、お気軽にお問い合わせください。

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