Lorsque nous parlons de mesures des médias sociaux, nous nous concentrons souvent sur la preuve du succès ou sur la preuve d’un retour sur investissement. Il est important de montrer que nous aidons l’entreprise à atteindre ses objectifs et à produire des gains, mais il est également important pour nos propres analyses et rapports internes que nous comprenions où nous pouvons nous améliorer. C’est pourquoi il est important de mesurer non seulement les mesures positives qui prouvent le succès d’une campagne, mais aussi les mesures qui démontrent les retombées. Quel type de dommage vos campagnes causent-elles à votre communauté Facebook et que pouvez-vous y faire ?
Comme nous le savons tous, Facebook n’est pas un endroit où les gens vont faire de la publicité. Au lieu de cela, nous y allons pour rester en contact avec des amis, pour obtenir nos nouvelles ou pour consommer du contenu intéressant et utile des marques. Cela ne veut pas dire que nous ne pouvons pas influencer les décisions d’achat sur Facebook, mais la plupart des marques ont constaté qu’elles avaient plus de succès grâce à une influence indirecte, plutôt qu’en essayant constamment de pousser la vente agressive. Cependant, la plupart ont également constaté qu’en équilibrant un contenu précieux et intéressant avec des campagnes axées sur les produits, ils peuvent trouver un équilibre entre fournir un contenu précieux à leurs fans et atteindre leurs propres objectifs commerciaux.
C’est une excellente nouvelle pour les marques, car elles peuvent garder leurs fans intéressés et continuer à parler de leurs produits et services tant qu’elles n’en font pas trop. Cela soulève bien sûr la question de savoir combien est trop, et quel est le bon équilibre ? Comment comprenons-nous les dommages qu’une semaine, deux semaines ou un mois de concentration soutenue sur un contenu dont la plupart des fans ne se soucient pas nécessairement ou qui ne résonne pas aussi bien que le contenu que la marque partagerait normalement au jour le jour – jour, fera à nos communautés Facebook?
Lorsque le contenu est trop axé sur les ventes pendant trop longtemps, les fans commencent à ne plus aimer votre page, à masquer les publications qu’ils n’aiment pas et même à choisir de masquer toutes les futures publications de votre page. Alors que quelques centaines ou quelques milliers (selon la taille de votre page) de fans qui se retirent de vos publications ou qui n’aiment plus votre page peuvent sembler être un petit prix à payer pour générer ces résultats de campagne, au fil du temps, cette perte de portée nuira à votre normal statistiques hebdomadaires et vos futurs résultats de campagne.
Hé, attends! Où allez-vous les gars? Vous ne voyez pas que c’est une super offre ?
Alors, comment comprenez-vous l’effet de vos campagnes sur le taux de désabonnement ?
- La première étape consiste à savoir quelles mesures vous devez mesurer et quand les mesurer.
- Les métriques dont vous avez besoin sont trouvées en exportant les métriques au niveau de votre page Facebook vers une feuille de calcul Excel. Dans cette feuille de calcul, il y a deux onglets (ou feuilles de calcul) qui contiennent des informations très similaires. L’un s’appelle « Utilisateurs de commentaires négatifs quotidiens » et l’autre « Commentaires négatifs quotidiens par… » L’onglet Utilisateurs de commentaires négatifs quotidiens contient les données que vous souhaitez, il s’agit d’une mesure des commentaires négatifs d’utilisateurs uniques.
- L’autre ensemble de données, que nous ignorerons, est un nombre total de commentaires négatifs sur votre page, de sorte que les données d’un même utilisateur pourraient apparaître plusieurs fois s’il effectuait ces actions plusieurs fois. Ainsi, un ou deux fans très mécontents qui ont été très actifs dans la soumission de commentaires négatifs pourraient fausser ces données et vous n’auriez pas une image précise du nombre de fans uniques que votre campagne a affectés négativement. L’avantage des mesures d’utilisateurs uniques est que les commentaires de chaque fan sont représentés de manière égale. Personne qui a pris l’une de ces actions n’a une plus grande part de voix que n’importe quel autre fan.
- Maintenant que nous avons les données dont nous avons besoin, lesquelles de ces mesures sont importantes pour nous ?
- Contrairement à la plupart des onglets que vous trouverez dans votre feuille de calcul, il n’y a que quelques mesures sur cette page, nous les utiliserons donc presque toutes. Les métriques souhaitées, par ordre décroissant d’importance, sont les suivantes : Masquer les clics, Masquer tous les clics et Clics de page différents.
- Alors, que signifient ces mesures ?
- Masquer les clics fait référence au moment où un fan clique sur le menu contextuel dans le coin supérieur droit de l’un de vos messages dans son fil d’actualité et choisit de masquer ce message. C’est le type de retour négatif le moins préjudiciable de votre communauté. Ce fan ne verra plus ce message particulier, mais continuera à recevoir les futurs messages de votre page.
- Masquer tous les clics sont lorsque les fans cliquent sur le menu contextuel et masquent une publication de votre page, puis se voient présenter 3 choix supplémentaires. Ils peuvent soit afficher votre publication, choisir de masquer toutes les histoires de votre page, ou contrairement à votre page sur place. Dans ce cas, ce fan a choisi de masquer toutes les futures histoires de votre page dans son fil d’actualité. Ils sont toujours fans, mais ils ne verront plus jamais un autre message de votre page dans leur fil d’actualité.
- Contrairement aux clics sur la page sont liés à la dernière option qui s’offre à un utilisateur lorsqu’il masque une publication de votre page. À ce moment-là, ils ont la possibilité de ne plus aimer votre page. C’est sans doute le pire résultat possible. Cette métrique est intéressante en ce sens qu’elle ne compte pas le nombre total de personnes qui n’ont pas aimé votre page pendant les dates pour lesquelles vous avez extrait cette métrique, mais seulement celles qui n’ont pas aimé votre page en cliquant sur cette option après avoir masqué une publication.
- À quelles dates dois-je mesurer ces données ?
- Pour certains, le premier réflexe serait de mesurer les chiffres du début à la fin de la campagne. C’est certainement quelque chose que vous devez faire, mais cela ne fournit pas de contexte, nous devons aller plus loin.
- Plus une campagne dure longtemps, plus elle aura d’effet sur vos fans. Par conséquent, pour les campagnes plus longues, vous souhaiterez également mesurer ces statistiques sur une plus longue période afin de mieux comprendre comment ces campagnes affectent le la santé de votre communauté Facebook au fil du temps.
- Si votre campagne a duré une semaine, je recommanderais de mesurer deux semaines à l’avance, la semaine de et les deux semaines suivant votre campagne pour obtenir une image complète de la performance de ces mesures pendant votre contenu régulier précédant la campagne, comment votre campagne les a affectés, et ce qui est arrivé aux statistiques après votre campagne. Pour chaque semaine supplémentaire que dure votre campagne, ajoutez une semaine de mesure avant et après celle-ci.
Maintenant que vous avez ces informations, que pouvez-vous en faire ?
Tout d’abord, analysez vos données. Identifiez des modèles tels qu’une augmentation soudaine de ces statistiques après un certain nombre de jours dans votre campagne pourrait signaler que même si vous n’en avez pas fini, une majorité croissante de vos fans le sont. Vous pouvez également déterminer quels types de contenu lié aux produits et aux ventes résonnent le mieux et nuisent le moins à votre base de fans. Une fois votre analyse terminée, vous pouvez créer des hypothèses basées sur les modèles que vous avez identifiés. Vous pouvez ensuite créer des expériences ciblées pour tester ces hypothèses.
- En moyenne, vos fans soumettent-ils davantage de commentaires négatifs après un certain nombre de jours de campagne ? Essayez de lancer une campagne plus courte pour refléter cela et voyez si cela diminue les commentaires négatifs.
- Les messages sur la façon dont le produit X peut améliorer la vie de vos fans génèrent-ils moins de commentaires négatifs que les messages qui encouragent les fans à acheter directement ? Les offres d’essais gratuits sont-elles plus performantes que les offres de réduction ?
Si vous avez identifié les modèles, créé vos expériences et réussi à reproduire avec succès les résultats que vous avez notés dans votre analyse initiale, vous avez maintenant quelque chose de très précieux ! Vous disposez de données concrètes et exploitables sur vos fans. Vous pouvez en tirer parti pour :
- Améliorez le succès et réduisez les dégâts des futures campagnes.
- Vous aider à comprendre quels types de campagnes résonnent bien avec vos fans.
- Sachez quand vous devez repousser les campagnes potentielles qui pourraient sérieusement nuire à votre communauté en faveur de résultats à court terme.
- Identifiez les types de contenu qui peuvent influencer les décisions d’achat de vos fans sans les désactiver.
- Vous pouvez même partager certaines des données que vous avez collectées avec d’autres départements de l’entreprise qui pourraient être utilisées pour améliorer les efforts publicitaires dans d’autres formes de médias.
Pouvez-vous proposer d’autres utilisations de ces données qui apportent de la valeur à votre équipe sociale ou à l’entreprise ? Ou d’autres métriques qui pourraient être mesurées avec ces métriques pour donner une meilleure image du taux de désabonnement causé par les campagnes ? Si oui, faites-le moi savoir dans les commentaires ci-dessous!
