Medir todas las acciones que realizamos en un perfil de Twitter es fundamental para saber cómo estamos realizando nuestra labor y si debemos cambiar la estrategia para lograr mejores resultados y los objetivos por los que trabajamos. Por ello, se hace indispensable que cada cierto tiempo, por ejemplo un mes, se realice un informe de la actividad.
Este informe que te voy a enseñar es básico, y se puede complementar con otros ya que no todas las cuentas están en Twitter con el mismo objetivo. En este caso práctico, el objetivo es tanto llevar tráfico a web como hacer imagen de marca, por lo que está complementado con el que se puede sacar a partir de las Twitter Cards (configuración e información en este post) en el que obtenemos datos de todos los tweets que comparten contenido de una web.
Para empezar, debemos tener activado Twitter Analytics para que nos pueda facilitar los datos que necesitamos. Solo nos los dará de los tweets desde el momento que lo activamos. Podemos acceder a ellos a través del menú desde la opción de Analítica o a través de analytics.twitter.com/user/*/tweets
Una vez dentro veremos una interfaz como esta, en la que puedes filtrar los datos según fecha y exportarlos en un .csv . Para esta ocasión lo que quiero realizar es un informe de Twitter sobre junio de 2.018.
Una vez exportados los datos, abres el .csv que viene lleno de sorpresas. Para empezar, se descargan todos los datos de todos los tweets que tiene almacenados, por lo que si quieres un período específico debes eliminar las fechas que no te interesan. El fallo más gordo es que si haces tweets con espacio entre líneas, el csv los agrupa en varias filas que además no coinciden con los datos de las columnas de un tweet normal, con lo que debes manualmente trabajar el documento para que todo cuadre.
Te recomiendo que primero pases el .csv a un excel y a partir de allí empieces a trabajarlo. Yo lo hago de la siguiente manera:
- Elimino tweets anteriores y posteriores a la fecha que voy a analizar.
- Elimino los tweets que empiezan con menciones ya que no son de mi interés en el estudio. Generalmente los utilizo para dar las gracias o realizar algún comentario con algún usuario y «distorsionan» bastante las medias.
- Reordeno el excel con las filas que están incompletas por utilizar espacios entre líneas en tweets.
- Elimino la columna «Tweet ID» y las de «App open» hacia la derecha ya que no me aportan nada. Hay algunas que sí que serían interesantes si has realizado anuncios.
- En la columna «Engagement Rate» cambio los . por las , y le doy formato de porcentaje a las celdas.
- Calculo las medias para comparar con otros meses y tener una referencia de la evolución.
Una vez realizado todo esto, se queda un excel como el siguiente:
Con los datos ya bien ordenados, empiezo a «jugar» con ellos según las necesidades que tengo. Recordando que mi objetivo es llegar tráfico a la web y crear marca, las métricas que voy a tener en cuenta son:
- Impresiones
- Engagement
- Engagement Rate
- Url click
Con estos datos lo que hago es lo siguiente:
- Comparar medias respecto a otros meses para ver la evolución
- Filtrar los 10 mejores y peores tweets de cada métrica y analizarlos.
- Si durante el mes se ha realizado promoción y seguimientos de eventos, analizar los 10 mejores y peores tweets sin estos, ya que su engagement suele ser bastante diferente al resto de tweets donde se comparte contenido.
- Sacar patrón común de los mejores tweets: horas, formato, tipo de contenido, imagen, hashtag…
- Analizar tweets solo con enlaces a mi web y complementarlos con el informe de las Twitter Cards. ¿Qué es lo que más tráfico lleva? ¿Cuáles son los mejores temas y horas? ¿Qué influencers me ayudan?
Gracias a esto, obtengo información que me va a ayudar a mejorar la estrategia y acciones que estoy realizando. Aclarar que esto no debe ser aplicable al 100% a todas las cuentas ya que cada una es diferente y aquí he «jugado» con los datos según mis necesidades.
Para realizar este informe he utilizado Twitter Analytics ya que realmente es una herramienta muy completa, pero siempre me apoyo en otro tipo de aplicaciones externas para poder comparar los resultados y asegurarme que las métricas son las correctas.
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Daniel Rocafull, Head of Social Advertising & Team Lead.