Data Mengarah ke Pemenang Komersial Kejutan Super Bowl

gol perscio

Iklan Super Bowl yang paling efektif mungkin bukan yang Anda pikirkan. Sementara kemampuan kami untuk mengumpulkan data terus bertambah, kemampuan kami untuk memahami data masih terus meningkat. Di Perscio, tim ilmuwan data kami melakukan analisis lebih dalam tentang aktivitas Twitter selama Super Bowl dan menemukan bahwa iklan terpopuler belum tentu yang mendapatkan hasil terbaik. Juga, di akhir artikel ini adalah tampilan interaktif dari data kami!

Hipotesis kami

Reaksi emosional negatif menghasilkan lebih banyak volume, tetapi emosi positif menghasilkan lebih banyak keterlibatan.

Kebanyakan orang sekarang sudah familiar dengan iklan Nationwide terkenal di mana mereka membunuh anak itu pada akhirnya. Keputusan yang mengejutkan dan agak aneh ini menyebabkan ledakan reaksi yang sangat besar di media sosial. Beberapa perusahaan pemasaran telah dirilis paling banyak tweet hasil menunjukkan Nationwide sebagai pemenang, tapi kami skeptis.

Pemikiran kami adalah bahwa meskipun tanggapan negatif menghasilkan banyak tweet, mungkin itu bukan jenis kegiatan yang benar-benar diinginkan oleh Nationwide. Pada akhirnya, mungkin Microsoft yang memenangkan media sosial selama Super Bowl.

Bagaimana Studi Ini Bekerja

  • Pertama-tama, ada lebih dari 28.4 juta tweet global selama pertandingan. Server serapan kami menangkap sekitar 9 juta di antaranya untuk penelitian ini. Kami pikir itu adalah ukuran sampel yang cukup bagus, tentang 32%.
  • The Perscio Studi ini berbeda dari orang lain karena kami mengambil sampel dari SEMUA tweet, dan bukan hanya yang terkait dengan akun pengiklan. Ini berarti kami memiliki lebih banyak informasi daripada yang dapat Anda tarik dari API Twitter.
  • Kami menarik data dari tweet dengan dua cara, menggunakan keduanya bahasa alami serta langsung @ Twitter resmi menyebutkan. Misalnya, membandingkan semua tweet dengan mcdonald cocok dalam semua bentuk (tanpa huruf besar atau jamak) dan @Tokopedia.
  • Kami menjalankan semua tweet melalui sesuatu yang dikenal sebagai analisis sentimen yang menggunakan algoritma untuk menentukan apakah sebuah tweet positif atau negatif (Polaritas), serta faktual atau opini (Subjektivitas).
  • Kami menyusun daftar _____ paling banyak untuk paling banyak tweet, tayangan terbanyak, dan tayangan paling rata-rata.
  • Di bawah masing-masing paling item, kami mencantumkan 10 retweet teratas sehingga kami dapat mengonfirmasi secara visual seperti apa lalu lintas setiap item.

Angka Mentah - Merek menurut Volume

Gambar A - Menampilkan sebagian besar tweet dalam bahasa alami

Gambar A - Menampilkan sebagian besar tweet dalam "bahasa alami"

Dalam Tampilan A, pertama-tama kami ingin mencatat bahwa McDonalds won pada volume murni. Namun, data scientist kami mencatat bahwa saat memasuki Super Bowl, McDonalds sudah memiliki lalu lintas yang sangat tinggi.

Jadi menyesuaikan garis dasar lalu lintas pra-game, Nationwide dapat dihitung sebagai pemenang volume dari iklan mereka.

Juga di Exhibit A Anda dapat melihat bahwa di dekat Nationwide adalah Skittles, Pepsi, dan Doritos. Microsoft sebenarnya berada jauh di bawah daftar, jadi Anda mungkin bertanya-tanya pada saat ini; mengapa kami berpikir Microsoft menang? Itu karena ada keterputusan BESAR antara cara orang berbicara dan cara fungsi media sosial.

Keterlibatan vs. Obrolan

Agar bisnis dapat mengubah tweet menjadi sesuatu yang nyata, harus ada semacam tindakan. Untuk Twitter, tindakan yang paling jelas adalah:

  • Retweet sesuatu
  • Ikuti akun bisnis
  • Klik tautan di tweet

Jadi kami melihat kembali data untuk melihat siapa yang mendapat paling banyak tindakan dari volume Twitter mereka dan 5 teratas adalah:

Jadi di sini Anda melihat Microsoft sudah melakukan lebih baik daripada Nationwide dalam mendapatkan tindakan paling banyak. Kami juga melakukan pemeriksaan visual atas URL teratas di aliran Twitter, dan Microsoft memiliki tautan terbanyak untuk kembali ke domain mereka sendiri. Tapi bagaimana dengan sentimen? Siapa yang paling banyak mendapatkan cinta di Twitter?

Sentimen Positif vs. Negatif

Dalam Tampilan B - Akun dan penelusuran bahasa alami teratas dipetakan berdasarkan polaritas (positif atau negatif) dan subjektivitas (fakta atau opini).


Dalam Tampilan B - Akun dan penelusuran bahasa alami teratas yang dipetakan menurut polaritas (positif atau negatif) dan subjektivitas (fakta atau opini).

Di Tampilan B, Anda dapat melihat semua @accounts dan penelusuran bahasa alami teratas kami dipetakan menurut polaritas (positif atau negatif) dan subjektivitas (fakta atau opini). Merek paling positif adalah @saputriyono, @bayu_joo, dan @wix. Merek kami yang paling negatif adalah rahasia Victoria, t-mobile, dan tidak mengherankan nasional. Jadi, Anda dapat melihat dengan jelas bahwa mayoritas lalu lintas nasional adalah negatif.

Untuk volume yang tinggi, McDonalds dan Microsoft adalah yang teratas. Ini berarti mereka tidak hanya mendapatkan banyak lalu lintas, tetapi percakapannya sebagian besar positif.

Wrap-Up

Jadi jika Anda menambahkan semuanya, Microsoft adalah satu-satunya pesaing teratas bekerja dengan baik di ketiga metrik: volume, keterlibatan, dan sentimen.

Tentu saja, dan kami ingin ini menjadi jelas, sementara menurut kami Microsoft memenangkan kontes komersial Super Bowl; McDonalds tampaknya memenangkan media sosial, sepanjang waktu.

Peringatan dan Trivia

  • Meskipun kami menarik banyak tweet, ternyata tidak SEMUAnya. Beberapa dari data ini dapat berubah jika kita melihat 100%.
  • Sumber lain menempatkan Budweiser di urutan teratas daftar, dan kami tidak dapat menemukan alasannya. Kami tidak tahu mengapa ada perbedaan tersebut, tetapi kami ingin mengakuinya.
  • Garis dasar kami untuk McDonalds tidak diperhitungkan dalam visual kami karena kami tidak memiliki garis dasar untuk semua orang. McDonalds hanya menunjukkan gebrakan yang terlalu besar saat memasuki permainan, kami harus memasukkannya ke dalam kesimpulan kami.
  • @mercedes benz serta @pengamat berat badan memiliki audiens yang paling terhubung dengan tweet mereka yang melihat tayangan per tweet terbanyak.
  • Kami tidak menangkap #Seperti perempuan yang merupakan tagar populer (kami buruk). Namun, penelitian lain menunjukkan itu masih belum mencapai volume untuk memengaruhi hasil kami.

Tentang Perscio

Perscio adalah mitra bisnis Anda yang berfokus pada menciptakan peluang Big Data. Keahlian unik kami memungkinkan kami menjembatani kesenjangan antara dunia teknis Big Data dan aspek praktis dari strategi bisnis. Kami bekerja dengan Anda untuk menentukan strategi, memilih produk, menerapkan solusi, dan membangun kompetensi organisasi untuk menganalisis dan memvisualisasikan data. Pelajari lebih lanjut dan unduh whitepaper kami, Ada Dunia Besar Data Di Luar Sana.

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.