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Twitterの反響をPower BIでダッシュボード分析して、Twitter投稿を改善しよう

Twitter PDCA

ソーシャルメディアは、ウェブサイトのアクセスを増やしたり、ファンを獲得するために重要なチャネルになっています。そして、ソーシャルメディアのアカウント運用している場合は、定期的にその効果や改善点を検証していくと良いでしょう。

そこで、主要なソーシャルメディアのひとつであるTwitterを、Microsoftの無料BIツールであるPower BIで検証する方法をご紹介したいと思います。この方法のメリットは、無料でできることと、BIツールでわかりやすく検証できることです。

 

Twitterアナリティクスからデータをダウンロード

まず、Twitterアナリティクスからデータをダウンロードしましょう。Twitterアナリティクスでもいろいろなデータが掲載されているのですが、正直これを見ていても、自分の運用をどう改善したら良いのかわかりづらいと思います。

「ツイート」タブをクリックし、対象期間を選択した上でダウンロードボタンをクリック。28日間が最大なので、基本はそれで良いでしょう。

 

info_ladderに関するツイートアクティビティアナリティクス

 

これでCSVファイルをダウンロードすることができます。

 

Power BIでデータ読み込み

先ほどダウンロードしたCSVファイルを、Power BI上でデータソースとして読み込みます。このとき、データを少し加工しておくのがおすすめです。具体的には、投稿の反響が大きい時間帯を調べるために「時間」だけを分割した列と、ツイートの文字数による反響の違いを調べるために「ツイートの文字数」を列として追加します。

これが、Power BI上では簡単にできます。

「クエリの編集」から、「列の追加」タブをクリックします。元データの中で「時間」の列を選択し、タブメニューにある「時刻」→「時刻のみ」をクリックします。そうすると、日付と時間が合わさった列から時間だけを切り取った列が追加されます。

 

powerbi_time

 

ツイートの文字数を抽出するのも簡単です。同じ要領で、「ツイート本文」の列を選択し、「抽出」→「長さ」を選びます。

 

powerbi_text

 

これで、データソースの準備は完了です。

 

Power BIで分析項目を作成する

次はPower BIの分析項目を作成していきます。今回は、こちらで作成したイメージを掲載しておきます。

powerbi_twitter1

以下を表示しています。

  • 対象期間におけるツイート数
  • ツイートの平均文字数
  • 日次のツイート件数
  • URLクリックの多いツイート
  • インプレッションの多いツイート

ここでわかるのは、日によってツイート数のばらつきが多いのと、そもそもツイート数が少ないこと・・・。また、URLクリック数も非常に少ない、という初歩的な問題です。

もうひとつ作成しました。こちらは、時間帯別のツイート数、インプレッション数、URLクリック数、エンゲージメント数を並べたものです。

powerbi_twitter2

小さくて見づらいですが、興味深いことがわかります。インプレッション数は夜の方が多いですが、URLクリック数は日中の方が高いのです。この傾向から考えられるのは、日中の方がツイートをクリックしてみようと思う人が多いと推測できます。

 

今回はさくっとこれらを作成してみましたが、今後は他にも分析項目を足していこうと思います。どのような観点で分析すればよいかは、以下の記事が参考になります。

Twitter活用の成果が上がる方法7選【データ解説】

 

データを把握するのは重要だとわかっていても、すぐに分析できるような状況にならないと、なかなか行動には移せません。このように、BIツールを使うことで簡単にわかりやすく分析することができます。ぜひ、お試しください。