Social Media für Nerds – Social-Media-Audit

Es ist nicht unbedingt beliebt, das Kramen in Excel-Listen. Ich habe bei einem detaillierten Social-Media-Audit für die Caritas Österreich meine Liebe dazu entdeckt. Denn die Ergebnisse sind äußerst spannend. 

Wie bereits in meinem letzten Blogpost erwähnt, schreibe ich gerade an meiner Masterarbeit, die sich mit content-strategischen Maßnahmen für die Caritas beschäftigt. Ein Teil davon ist eine Content-Analyse, bei der ich nicht nur die Website www.caritas.at untersuche, sondern auch die Social-Media-Kanäle, die wir in der österreichischen Caritaszentrale betreuen.

Meine sehr geschätzte Studienkollegin Sonja Radkohl hat in einem wunderbaren Blogpost beschrieben, wie sie speziell für einen Twitter-Kanal einen Audit vorgenommen hat. Sie hat zu Beginn die Analyse-Tools von Twitter genutzt, diese dann in Excel exportiert, händisch bearbeitet und im Statistik-Tool R ausgewertet.

swat.io als Datenquelle für den Audit

Ich bin ein bisschen anders vorgegangen, besonders weil ich Kanäle verschiedener Plattformen – nämlich Facebook, Twitter, Instagram und YouTube – gleichzeitig auswerten wollte. Dafür waren wir zum Glück super ausgestattet: Zu Beginn des Jahres haben wir swat.io als Social-Media-Management-Tool eingeführt. Diese Entscheidung wurde im Zuge der Entwicklung unserer Social-Media-Strategie getroffen, die ich in diesem Blogpost beschrieben habe. Swat.io funktioniert wirklich großartig für Community Management (mithilfe eines Ticket-Systems) und Content-Planung. Bisher weniger genutzt habe ich die Statistik-Funktion, weil die Datenmengen noch gering waren. Nach einem halben Jahr konnten wir aber einiges sammeln.

Auf ins Getümmel: Exportieren und aufräumen

Ich habe also swat.io dafür genutzt, sämtliche Informationen des ersten Halbjahres 2018 der Kanäle Caritas Österreich auf FB, @caritasoesterreich auf Instagram, @CaritasAustria auf Twitter und Caritas Österreich auf Youtube gleichzeitig in mehreren csv-Dateien zu exportieren. Dazu gehörten zum Beispiel Informationen zur Community-Größe, deren Entwicklung, Datum aller veröffentlichten Postings und dazugehörige Interaktionen, sowie Informationen zum Community Management (Wie schnell haben wir auf Kommentare und Nachrichten reagiert, wie viele davon waren positiv, negativ, oder neutral?).

swat.io-screenshot
Screenshot des Statistik-Tools von swat.io. Alle Daten können mit wenigen Klicks exportiert werden.

Dann ging es ans Eingemachte: Ich habe diese csv-Dateien bereinigt, in mehrere Tabellen aufgeteilt und begonnen, verschiedene interessante Kennzahlen auszurechnen, zum Beispiel die durchschnittlichen Interaktionen, aber auch die durchschnittlichen Interaktionsraten im Vergleich zur Community-Größe. Sehr hilfreich waren hierbei Excel-Funktionen wie „MITTELWERTWENN“ oder „ZÄHLENWENN“. Damit kann man nur Werte von Zeilen auswerten, die gewissen Kriterien entsprechen.

socialmediaaudit
Screenshot des Audits in Excel. In Spalte zwei ersichtlich die Mischung verschiedener Plattformen innerhalb einer Tabelle.

Im nächsten Schritt habe ich versucht, die Ergebnisse noch zu verbildlichen, mithilfe von Balken-, Torten- und Punktdiagrammen. Interessant waren zum Beispiel folgende Ergebnisse:

  • Auf Twitter funktionieren Original-Tweets besser als Retweets, trotzdem haben wir im Zeitraum mehr geteilt als selbst gepostet. Foto-Tweets funktionieren außerdem besser als Text-Tweets. Aber auch hier haben wir mehr Text verwendet. Das sind wichtige Learnings, die wir in Zukunft nutzen können.
  • Die Interaktionsraten (in diesem Fall nicht Interaktionen im Vergleich zu Reichweite oder Impressionen, sondern im Vergleich zur Community-Größe) sind sowohl auf Facebook als auch Twitter sehr niedrig. Auf Instagram sind sie sehr hoch und das kontinuierlich. Das zeigt deutlich das Potential der Plattform, die wir erst seit Anfang des Jahres ordentlich österreichweit nutzen.
  • Auf Instagram sollten wir auch deshalb regelmäßiger Inhalte veröffentlichen. Das Ziel von einem Posting pro Tag haben wir nicht erreicht.
  • Link-Postings funktionieren auf Facebook erstaunlicherweise besser als Foto-Postings.
  • Die Stimmung in der Community ist großteils positiv. Trotzdem sind 29 Prozent der Kommentare und Nachrichten negativ gegenüber der Organisation. Hier bedarf es noch genauer Analyse der Inhalte, um herauszufinden, wie darauf reagiert werden kann.
instaprotag
Darstellung aller 180 Tage im ersten Halbjahr und jeweilige Anzahl von Instagram-Postings. Hier sind einige Lücken ersichtlich, die auch die durchschnittlichen Postings pro Tag auf 0,63 senken.

Ich finde, damit habe ich in relativ kurzer Zeit und mit relativ wenig Aufwand viel herausfinden können. Die Excel-Mappe mit all ihren Tabellen werde ich mir als Vorlage behalten und von nun an regelmäßig diese Art der Auswertung nutzen.

Was ich noch nicht weiß ist, wie ich Instagram Stories auswerten kann. Vielleicht hat jemand von euch Tipps dazu?

Morgen werde ich einen weiteren Post über eine Maßnahme für meine Masterarbeit veröffentlichen, nämlich wie ich qualitative Leitfadeninterviews für User Research nutze.

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