¿Sabes cómo aprovechar las métricas de Twitter Analytics?

Finalmente Twitter liberó para todo público sus paneles de estadísticas. Basta con entrar a analytics.twitter.com y tendrás a tu disposición diversos indicadores tanto del desempeño de tus tuits, tu audiencia y el rendimiento de los enlaces que compartes. Sin lugar a dudas a cualquier fanático de los datos le encantará jugar con esto, pero ¿sabes cómo procesar todas estas nuevas métricas?

Más seguidores no siempre significa mayor audiencia

Si algo podemos dilucidar de lo que ocurre al tener acceso a una completa radiografía de tu cuenta, es que conocerás realmente qué tan efectivo eres en Twitter y verás caer ciertos mitos. Por ejemplo, sabrás que una gran cantidad de seguidores no es lo mismo que una audiencia activa y que esta tampoco refleja si estás o no alcanzando los objetivos de tu negocio. Como es lógico, se deben traer a colación otros factores, como el horario, tiempo de respuesta, tipo de contenido, estrategia de influencers o interacciones, métricas que determinarán la calidad de tu audiencia.

En pocas palabras, la necesidad de una estadística de ego como el número de seguidores pasará a segundo plano, lo que te obligará a enfocarte en medir las interacciones. Con las nuevas métricas tendremos un termómetro confiable que indicará qué funciona y qué no, permitiendo hacer ajustes a tu estrategia para que eventualmente más gente se interese en tu cuenta y contenidos que compartes. El foco principal es convertirte en un actor relevante en tu comunidad de seguidores y tu ámbito de acción.

Jugando con datos: Efectividad de tus publicaciones

Una de las grandes interrogantes de tu estrategia de redes sociales es conocer qué tan efectivas son tus publicaciones. Para saber esto puedes acceder a la pestaña de tweets donde encontrarás algunos indicadores relevantes. Si quieres hacer un análisis más profundo deberás exportar estos datos a Excel.

Desafortunadamente algunas cuentas solo mostrarán información de los últimos 28 días, mientras que otras tendrán más datos para jugar. No estamos seguros porqué ocurre esto, pero analizando algunas cuentas personales del Equipo IDA notamos que aquellas que tenían habilitadas Twitter Cards nos dan acceso a estadísticas más antiguas.

Una vez importado a tu planilla de excel se presentan una cantidad inmensa de números. No te asustes, pon atención a las impresiones (cantidad de gente que realmente vió tu publicación) y los datos de las interacciones (RT’s, Clicks, Favs y Menciones).

Adicionalmente, puedes crear otro tipo de datos. Por ejemplo, nosotros etiquetamos contenidos para crear una taxonomía para tipos de publicación (eventos, Post de blogs, repost, anuncios) y temáticas (SEO, Métricas, Corporativos, Marketing, etc). Así podemos evaluarlos por grupos y no tenemos que analizar todo de forma individual.

Jugando con las tablas pivotes de @IDAChile para los últimos 7 días, podemos llegar a estos gráficos y hacer posterior análisis:

Vemos en el ejemplo que los tuits relacionados al evento trajeron un buen engagement, al igual que las publicaciones en donde compartimos contenido externo de interés.

Otros tipos de análisis

En la pestaña de seguidores encontrarás información valiosa sobre los intereses de tu audiencia. Entre ellos verás qué tipo de temáticas les interesan, dónde viven, su género, todos datos necesarios para crear tu perfil de “personas”. Adicionalmente se puede ver las cuentas de otros usuarios que tu audiencia sigue, algo que realmente deberías considerar a la hora de trazar alguna estrategia de cooperación o de influencers, aquí todo suma.

Hace un tiempo te contamos sobre las TwitterCards y sus funcionalidades, si las estás usando este nuevo tablero también te permitirá analizar su desempeño en cuanto a clicks, despliegue de información adicional, retweets y otros datos.

Para terminar, puedes profundizar tu nivel de análisis e identificar qué tipo de factores hacen crecer a tu audiencia y cuáles de estas ocasionan unfollows, pero para esto se necesitan otras funciones un poco más complejas que incluyen por ejemplo hacer regresiones lineales.

Y tú, ¿Qué tipo de análisis estás haciendo con estos datos?