z konference All about Facebook, Bratislava

1. All about Facebook?
All about you!
Josef Šlerka, Social Insider, 2. 12. 2013
konference All about Facebook, Bratislava

2. Kdo jsem
Ředitel společnosti Ataxo Interactive
Duchovní otec nástroje pro monitoring sociálních sítí
Social Inisider (pro český i slovenský trh)
Vedoucí Studia nových médií na FF UK v Praze

3. O čem bude řeč
Být fanouškem stránky na Facebooku nebo olajkovat
nějaký status prozrazuje něco o nás a našich
preferencích
Co všechno lze zjistit z takových jednoduchých
sociálních akcí si ukážeme právě dnes

4. Prezidentské volby
nesnesitelná lehkost lajků...

5. Prezidentská volba
affinitní analýza fanoušků prezidentských kandidátů na
Facebooku
autorem metody je Jan Schmid z Perfect Crowdu
analyzováno přes 1.600 fanoušků
charakteristické odchylky fanoušků od průměrného
uživatele z pohledu stránek, kterých je fanoušek
realizováno pro Českou televizi

6. Miloš Zeman

7. Vladimír Franz

8. Táňa Fišerová

9. Parlamentní volby
nevěrné lajky fanoušků...

10. FND
Facebook normalized distance vychází z Google
normalized distance
Analyzuje blízkost stránek podle průniků lidí lajkujících
(nebo komentujících) posty na stránkách
Výsledkem je vzdálenost mezi stránkami v intervalu 0
až 1. Čím nižší, tím jsou si stránky bližší
Zohledňuje přitom i velikost stránek a umožňuje i další
metody analýzy jako MDS či faktorovou analýzu.

11. FND
FND je vyjádřená vzorcem:
m = log10(počet všech českých účtů);
fx = log10(počet lajkujících na stránce X);
fy = log10(počet lajkujících na stránce Y);
fxy = log10(počet společných lajkujících);
FND = ((max(fx,fy) - fxy) / (m - min(fx,fy))

13. věk
vzdělání

14. Facebook Profiling
pokud těch data máte dost

15. Facebook Profiling
seznamy likes z více než 200.000 českých a
slovenských facebookových stránek
explorační analýza složení fanouškovského jádra
stránek podle toho, kde ještě jinde lajkují lidé, kteří
lajkují na analyzované stránce
ideální průnik je vysoká míra sdílených stránek a
blízkost dle Facebook normalized distance
běžně alespoň 5% průnik a distance cca 0.5

16. Facebook stránka Daniela Lipšica

17. Facebook stránka SME veda

18. Facebook stránka Sashe.sk

19. Ale neumí tohle i
Facebook Graph
Search?

20. Neumí:-)

21. Marian Kotleba
aneb Facebook Graph Search neříká vše...

23. Graph Search
nezohledňuje ani velikost stránek ani jejich živost a tím
i pravděpodobnost, že budete něco na ní lajkovat
není jasné podle čeho se rozhoduje
nedává vám možnost pracovat s hlubšími typem
analýzy než je pouhý list

24. Kotleba zblízka
případová studie

26. Detailnější analýza
co když nechci jádro, ale detailnější popis?
můžu hledat mezi největšími průniky ještě nějaké
specifické subskupiny?
řešením je faktorová analýza a následné hledání
hlubších vhledů do odlišnosti specifických fanoušků
(obdoba mají rádi tohle a ještě k tomu tohle)

28. Čitelné skupiny
nacionalisti: Naše Slovensko, Nedajme si náš
Slovenský národ, PSN - Povstanie Slovenského
Národa, Sila pravdy, Sloboda Slova
rappeři a machisti: Patrik "Rytmus" Vrbovský,
REFRESHER.sk, Roko "Hip Hap" Records, DJ DAVE,
Michal "Ego" Straka, Miky Mora
citlivé ženy: MAMA je len JEDNA a preto ju
NADOVŠETKO MILUJEM!!!, Citáty pre pohladenie
duše, Milovať a byť milovaný je najväčším...
a další...

29. Koteleba a jeho voliči
média, kterým věří: Nový Čas, Topky.sk, Televízia
JOJ
oblíbený tým: HC Slovan Bratislava
co mají rádi: pohodové aktivity s kamarády

30. Big and scary, huh?

31. no....

32. one more thing...
když už jsme u toho, tohle znáte?

33. Social Insight Finder
social data + transaction data + web analytics = <3
společný produkt KBM Group a Social Insideru

34. Základní principy
obchodní segmentace na tvrdých datech (transakční
data, webová analytika aj.)
zájmové preference a psycho-demografie na datech
ze sociálních sítí (Facebook, Twitter, blogy aj.)

35. Případová studie
velký klient z oblasti e-commerce, požadavek na
segmentaci klientů a jejich charakteristiku
transkační data - co kupuje, kdy kupuje, za kolik
kupuje, jak často kupuje aj.
osobní data - pohlaví, věk, newsletter aj.
web analytics - bounce rate, oblíbené kategorie, doba
na webu
facebook - jake stránky má konkrétní klient rád

37. č. 2 URBAN YUPIIES
průměrné revenue
objednávají: goods, food, fun, méně travel
browsing: fun, food
na webu nadprůměrně aktivní ve všech kategoriích
pohlaví: nejvíce mužů z nakupujících segmentů
výrazně nadprůměrně platba kartou
věk: medián XX let

38. ženy: studentky po nebo na VŠ (Fakulta roku), single
nebo nemá žádný vážný vztah, má peníze pro sebe
chtějí se ukázat, řeší módu, značky – Starbucks,
Botyk.cz, Fashion Days, CCC Boty, Zoot, Módní peklo
pózy – Vodu z vodovodu Zdarma, Potřebuji dovolenou

39. č. 8 Muži bez peněz

40. č. 8 Muži bez peněz
insight: Hledám, co bych si koupil, ale nemám peníze
mix mužů bez peněz, hodně studenti (Státní maturity,
Stáhněte si zadání) z menších měst (Brno, Ostrava)
pasivní zábava: Vyžeň nudu
sázení: Tipsport, Onlajny.cz, Chance
technické zájmy: Datart, Mobilmania, Asus, Škoda,
politika: Piráti, Stydím se za vládu ČR
Ikony: Izer, Kazma Kazmič, Pohlreich

41. A to je opravdu
všechno...
Jo a mimochodem: hledáme na Slovensku
obchodní partnery, tak se stavte na afterparty.

42. Díky za pozornost
@josefslerka