Tableauを使って、tweet時間とインプレッション数、エンゲージメント数、URLクリック数の相関を調べてみた

お疲れ様です。高橋です。

本日の実装状況

本日のActivity実装進捗は先日比+1の3です。28中の3なので、進捗率は10%になりました。2日で10%って事は、5%/dayって事で、90% ÷ 5% = 18日って事となり、11月29日 + 18日 = 12月17日にリリース出来るという事ですね。世の中そんなにうまくいく訳ありませんね。

Twitter分析について知った

本日の昼間、うちの会社にひげを生やしたナイスダンディーがいるのですが、その方が「Twitter 公式 分析」的な事を言っており、また、別なメガネダンディーが実物を見せてくれて、面白そうだったので、色々調べてみることにしました。

Twitterの分析ツールは、ここにあります。

↑を押すと↓のような画面が表示されます。

面白いです。似たような記事ばっかり投稿しているのに、記事毎にインプレッション(フォロワーに表示された数)とエンゲージメント(アカウントの詳細を調べた、クリックした、tweet詳細を開いた、などなど)の数にかなりの差があります。

私のTwitterアカウントは、アプリ開発してそうな人を中心に私からフォローしまくり、その方々からフォロー返ししてくれている、という構図です。大体76%の方がフォローしてくれます。私のtweetを閲覧出来る人は、フォロワーが数百人もいるような人達ばかりですので、TLの流れが凄いことになっているはずです。たまに出てくる私のtweetは、よほどキャッチーなワードが入っていない限り、スルー率は高いと思います。また、その人達がtwitterを使っていない時間帯にtweetした場合もスルーされると思われます。

ここは、仮説として「Tweetした時間とimpression及びengagement, URL clickには相関がある」と仮定し、検証してみる事にします。

Tableauを使って分析

Tableauという、私が愛してやまない分析ツールがあります。データビジュアライゼーション系に属するツールです。これをまずダウンロードしてきます。http://www.tableausoftware.com/public/

そして、インストールしている間に、先ほどのTwitter分析ツールからデータをExportします。Exportすると tweet_activity_metrics.csv というファイルがどこぞに保存されます。

それをインストールが終わって、起動したTableauにLoadします。

こんな感じでLoad出来たので、早速「Go to Worksheet」を押してグリグリ分析を始めます。

左側に取り込んだデータが表示されています。Dimensionsが軸で、Measuresが値です。

今回の仮説は「Tweetした時間とimpression及びengagement, URL clickには相関がある」としているので、時間という軸と、impression, engagement, URL click, そして欲を言えばimpressionに於けるURL click率なんかを出してみたいですね。

取り込んだデータを確認してみます。取り込んだファイル名が左上のほうに表示されてますので、右クリックして「View Data…」します。

すると↓のような感じで、ダーーーーーーーっと出てきます。ここでtimeに注目してください。これ、私は15時台にはtweewしていませんので、GMTであることがわかります。これに+0900した時間が日本時間(JST)です。

左側の「time」フィールドで右クリックして、「Create Calculated Field…」を選択します。

↓のような画面が出てきます。要は[time]フィールドに9時間足せば良いだけなので、dateaddという関数を使って、9時間追加します。新しく作ったこのフィールドの名前をJST等にしてOKします。

完成したJSTフィールドを、右側の「Columns」のところまでドラッグ&ドロップすると、こんな感じで表示されます。年が表示されてしまっていますが、目的は「時」です。

なので、ドラッグ&ドロップしたJSTフィールドの右端にある三角を押して、More / Hour に直します。

すると、↓のような感じで「時」が出てきました。今度はここにimpression, engagement, URL clickの値を入れてみたいです。

左側のフィールド達から「impressions」「engagements」「url clicks」をCtrlキーを押しながら複数選択した状態で、右上の「Rows」のところまでドラッグ&ドロップします。すると、このように時間毎の値が表示されます。

これだと味気ないので、棒グラフにしてみます。Show Meを押して棒グラフっぽいアイコンを選択してみると・・・

こんな感じの棒グラフになりました。でも少しわかりにくい。

ColumnsとRowsに入っているフィールドを↓の画面のようにすると、縦軸に時間、横軸に各値が表示されるようになります。

ん、でもおかしい。これは各時間毎の表示、何かしらのアクション、URLクリック、それぞれの合算値でしかありません。傾向を測るには平均値で見たい所。表示している値(Measure)が格納されているMeasure Valuesの各値がSUMという関数でくくられています。これは、合算する関数なので、ここは平均にします。

フィールドの右端の三角を押して、Sumになっている所をAverageに変更します。これと同じ操作を全てのフィールドで実施します。

はい、これで「各時間に於ける表示、何かしらの操作、URLクリックの平均値」を出すことが出来ました。

午前1時台にtweetすると、URL Click率が高い事がわかります。一方、21時台にtweetするとフォロワーに見てもらえる確率が高い事もわかります。

↓は、X軸が時間、Y軸が表示回数、円の色と大きさがクリック数を表したバブルチャートです。

もしかしたら記事の内容によるかもしれないし、曜日によってもまた違う結果になると思います。まだ分母が少ないので、引き続き蓄積し、傾向を分析し、「この曜日のこの時間帯にこの種類の記事をtweetする事が最も効率が高い」という結論まで得たいところです。

以上、よろしくお願い致します。