Социальные сети. Инструкции по эксплуатации

Плюс возможно запланировать посты на несколько месяцев вперед. 13. SMM-helper - Позволяет анализировать статистику группы, динамику развития. Анализирует посты в группе, выявляет интересные по ER, лайкам, репостам и комментариям. Позволяет сравнивать аудитории нескольких сообществ и выгружать результаты проверки. Позволяет анализировать статистику сообществ и выводит краткий отчет по наиболее важным показателям. Сравнение сервисов по ценовой доступности (платные и бесплатные) приведено в таблице 1.1.Таблица 1.1 - Сравнение сервисов по ценовой политикеТариф СервисБесплатныйПробныйПлатныйPopsters-++SMM planner+--Canva+--TargetHunter+++PepperNinja-++PublBox+++ЦереброТаргет+++Mind42+--Sociate-++Mindmeister+--Novapress-++SMM Box-++SMM-helper+--Большинство сервисов обладают как платным функционалом, так и бесплатным. Есть сервисы, которые предоставляют только платную тарификацию. Сервисы с комбинированными тарифами (платным, бесплатным) не предоставляют возможность воспользоваться всем функционалом на бесплатном тарифе, что немаловажно при работе с сервисами по предоставлению аналитики. Бесплатными сервисами с полным или неполным набор функций являются: SMM planner, TargetHunter, PublBox, ЦереброТаргет, Mind42, Mindmeister, SMM-helper, Canva. Неполный функционал не сможет обеспечить поддержку ряда задач, например, таких как автоматизация. Платными сервисами с пробным тарифом (полный набор функций на определенный промежуток времени бесплатно) являются: Popsters, TargetHunter, PepperNinja, PublBox, ЦереброТаргет, Sociate, Novapress, SMM Box.Для того, чтобы провести исследование степени соответствия существующих облачных сервисов требованиям smm-специалистов составим таблицу 1.2 с обзором сервисов и функций. Таблица 1.2 - Обзор сервисов и функций* (см. Легенду таблицы 1.2)Функция Сервис12345678910111213Интеллектуальная карта--+----+-+---Создание контента-++--+--+-++-Поиск контента+--++---+--+-Контент планирование-----+-+-+-+-Анализ вовлеченности++-++-+-+---+Автоматизация процессов-+-++-+---+-+Автопостинг-----+--+-++-Сбор статистики++-++++-+---+Заметки-----+-+-+---Поиск аудитории---+--+-+---+Создание графики(дизайна)--+--+-----+-Отслеживание активности++-++-+-----+Аналитика сообществ++-++-+-+---+Парсинг++-++-+-+--++*Легенда таблицы 1.2PopstersSMM plannerCanvaTargetHunterPepperNinjaPublBoxЦереброТаргетMind42SociateMindmeisterNovapressSMM BoxSMM-helperИз таблицы 1.2 делаем вывод, что ни один сервис не обладает полнотой функций. Выводы по части исследования. Мониторинг интернет-пространства — это та работа, без которой все усилия по продвижению в соц. медиа можно назвать напрасными. Чаще всего используются функции: парсинга, создания контента, анализ вовлеченности, автоматизация процессов, сбор статистики и анализ сообществ. Часто используемые функции позволяют представить структуру проекта и на базе статистики и анализа корректировать стратегию. Не часто используемые функции: интеллектуальная карта, создание графики и поиск аудитории, контент планирование. Эти функции не менее важные для ведения проекта, однако большинство сервисов не обладают данным функционалом, что привод к использованию сразу нескольких инструментов, что доставляет неудобство при работе с проектами. Ряд специалистов выполняют мониторинг самостоятельно. Самостоятельный мониторинг приводит к потерям времени и информации, иногда к финансовым потерям.Глава 2  Эффективность использования социальных сетей для продажи товаров на примере популярных бизнес-аккаунтов2.1 Анализ эффективности использования социальных сетей для продажи товаров на примере популярных бизнес-аккаунтовДля анализа эффективности использования социальных сетей для продажи товаров на примере популярных бизнес-аккаунтов, а именно Wildeberris, Lamoda,приведем данные показателей продаж компании с момента активного использования аккаунтов в социальных сетях.Для анализа эффективности использования социальных сетей для продажи товаров на примере Wildeberris ,приведем данные показателей продаж компании с момента активного использования аккаунтов в социальных сетях (см. Таблицу 2.1).Таблица 2.1Анализ эффективности использования социальных сетей Wildeberris за период с 2016 по 2018 гг.Наименование показателя 2016 г.2017 г.2018 г.Отклонение2017/2016 гг.2018/2017 гг.+/-%+/-%Общая прибыль компании1644,14578,45507,72934,3278,5-70,798,5Общая прибыль компании с социальных сетей1521,84370,54689,82848,7287,2319,3107,3Кол-во переходов с социальных сетей на сайт (тыс.)25006800790040852501169117,2Кол-во покупок (прибыль) с социальных сетей(тыс.)97011901390218,5122,4194,8116,3Соотношение кол-ва подписок / отписок от соц. сетей  (тыс.)1200 / 1401500 / 1701900 /21095,7162,0-35,485,8Средний показатель количества просмотров постов (тыс.)3700800093004303,7216,31363,9117,0Средний показатель количества лайков на постах7108709502101,810108,6Средний показатель количества комментариев на постах  14539042025262273,6-259193,5Из таблицы 2.1 видно, что по объему производства услуг в 2016-2018 году наблюдается прирост, который составил 2934,3 тыс. руб. (+278,5%), что свидетельствует об эффективности использования социальных сетей для продажи товаров.Так же, согласно данных таблицы можно прийти у выводам о том, что показатели: Общая прибыль компании с социальных сетейКол-во переходов с социальных сетей на сайт (тыс.)Кол-во покупок (прибыль) с социальных сетей (тыс.)Соотношение кол-ва подписок / отписок от соц. сетей  (тыс.)Средний показатель количества просмотров постов (тыс.)Средний показатель количества лайков на постах Средний показатель количества комментариев на постах:  находятся в положительном тренде, что так же указывает на эффективность использования социальных сетей для продажи товаров.Так же обнаруживается прямая связь показателей активности в социальных сетях, с показателями прибыли, заинтересованности и количества покупок.Для анализа эффективности использования социальных сетей для продажи товаров на примере Lamoda,приведем данные показателей продаж компании с момента активного использования аккаунтов в социальных сетях (см. Таблицу 2.2).Таблица 2.2Анализ эффективности использования социальных сетей Lamoda за период с 2016 по 2018 гг.Наименование показателей201520162017Изменения2016/20152017/2016Общая прибыль компании916248438798004-77237-8583Общая прибыль компании с социальных сетей744667639196322192519931Кол-во переходов с социальных сетей на сайт (тыс.)710079008600800700Кол-во покупок (прибыль) с социальных сетей(тыс.)744667639196322129330Соотношение кол-ва подписок / отписок от соц. сетей  (тыс.)1400 / 1901700 / 2702100 /3008142-4709Средний показатель количества просмотров постов (тыс.)400700900300200Средний показатель количества лайков на постах300450700150250Средний показатель количества комментариев на постах  30035050050150Из таблицы 2.2 видно, что за исследуемый период наблюдается рост показателей деятельности и эффективности компании Lamoda, что свидетельствует об эффективности использования социальных сетей для продажи товаров.Так же, согласно данных таблицы можно прийти у выводам о том, что показатели: Общая прибыль компании с социальных сетейКол-во переходов с социальных сетей на сайт (тыс.)Кол-во покупок (прибыль) с социальных сетей (тыс.)Соотношение кол-ва подписок / отписок от соц. сетей  (тыс.)Средний показатель количества просмотров постов (тыс.)Средний показатель количества лайков на постах Средний показатель количества комментариев на постах  находятся в положительном тренде, что так же указывает на эффективность использования социальных сетей для продажи товаров.Для выявления взаимосвязи между объемами продаж предприятий и затратами на маркетинг в части использования социальных сетейпроведен корреляционно-регрессионный анализ.
Исходные данные для анализа представлены в таблице2.3.
Таблица 2.3 – Исходные данные для регрессионного анализа (В тысячах руб.)ГодГодовой объем продажЗатраты на маркетинг2010880 1061 3502011881 1111 3602012884 8061 5002013884 8542 1002014884 1312 1002015959 4262 9002016930 0002 9502017935 7432 950На рисунке 2.1 представлена взаимосвязь между годовым объемом продаж и затратами на маркетинг в части использования социальных сетей. Рисунок 2.1 – Взаимосвязь годового объема продаж и затрат на маркетинг затратами на маркетинг в части использования социальных сетейАнализируя данные таблицы 2.3 и рисунка 2.1 можно сделать выводы о том, что характер расположения точек на графике позволяет сделать следующие выводы: - можно выдвинуть гипотезу о наличии взаимосвязи между изучаемыми показателями, в частности: с увеличением затрат на маркетинг увеличивается годовой объем продаж. - в исходных данных нет «выбросов» (нетипичных значений), что позволяет корректно выполнить анализ. - при просмотре не всегда совершается переход на ссылку, но вызывает заинтересованность, тем самым делает вовлеченность в аккаунт.  В результате исследования получилось следующее уравнение регрессии: Y = Inc. + Bm*XГде: Y – годовой объем продаж (тыс. руб.). Inc. – выручка;Bm – отдача в виде продаж продукции;Х – расходы на маркетинг (тыс. руб.)Y = 820180,7 + 39,4Х,
где Х – расходы на маркетинг (тыс.руб.);
Y – годовой объем продаж (тыс.руб.). Уравнение можно интерпретировать следующим образом: с ростом расходов на маркетинг, объем продаж исследуемых предприятий увеличивается, но даже при отсутствии вложений в маркетинг, выручка составит не меньше 820180,7 тыс. руб. Каждая дополнительная тысяча рублей маркетингового бюджета дает отдачу в виде продаж продукции на 39,4 тыс.руб. Коэффициент детерминации в уравнении равен 0,88. Это говорит о том, что объем продаж на 88% объясняется затратами на маркетинг. Остальные 12% - это влияние прочих факторов, неучтенных в уравнении. Проведенный анализ также подтверждает значимость коэффициентов уравнения регрессии: значения t-статистик коэффициентов 4,73 и 43,67 при критическом значении 3,71 (для уровня значимости 0,01). Таким образом, статистические характеристики уравнения свидетельствуют об адекватности построенной регрессионной модели. 2.2 Оценка эффективности методов продвижения в социальных сетях в категории: товарыМетоды продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris,Lamodaпредставлена в таблице 2.4, рисунок 2.2.Таблица 2.4Методы продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, LamodaМетоды продвиженияWildeberrisLamodaFBVKInstagramFBVKInstagramПубликации(количество / месяц)301530252525Отзывы(количество / месяц)301530252525Кросспотинг(количество / месяц)301530252525Ссылки на Форумах(количество / месяц)301530252525Реклама(количество / месяц)301530252525Конкурсы(количество / месяц)301530252525Рисунок 2.2 Методы продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, LamodaАнализ методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, Lamoda(проведенный в таблице 2.4 и рисунке 2.2) показал, что основными инструментами активности компаний в социальных сетях являются:ПубликацииОтзывыКросспотингСсылки на ФорумахРекламаКонкурсы.Количество активностей - ежедневные публикации.Оценка эффективности методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, Lamodaпредставлена в таблице 2.6.Таблица 2.5Оценка эффективности методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, LamodaМетоды продвиженияWildeberrisLamodaFBVKInstagramFBVKInstagramПубликации(конверсия, в %)402025392227Отзывы(конверсия, в %))392124382223Кросспотинг(конверсия, в %)382225392121Ссылки на форумах(конверсия, в %)402025392227Реклама(конверсия, в %)392124382223Конкурсы(конверсия, в %)382225392121Рисунок 2.3Рейтинг эффективности методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, LamodaНа основании проведенного анализа (проведенный в таблице 2.5 и рисунке 2.3)можно прийти к выводу о том, что диапазон положительной конверсии составляет 21 – 40 % , что свидетельствует об эффективности методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, Lamoda.Вычислим средний показатель эффективности методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, Lamodaпредставлена в таблице 2.6Таблица 2.6Средний показатель эффективности методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, LamodaМетоды продвиженияFBVKInstagramПубликации(конверсия, в %)392124Отзывы(конверсия, в %))382123Кросспотинг(конверсия, в %)382523Ссылки на форумах(конверсия, в %)392124Реклама(конверсия, в %)382122Конкурсы(конверсия, в %)382123Рисунок 2.4Средний показатель эффективности методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, LamodaОпределение эффективности методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, Lamoda проводилось методом фактических замеров показателей конверсии каналов продвижения.На основании проведенного анализа (проведенный в таблице 2.6 и рисунке 2.4)можно прийти к выводу о том, что наибольшей конверсией обладают методы продвижения аккаунтов компаний в сети Faсebook, далее по эффективности следует Instagram наименьшей эффективностью обладают методы продвижения в сети ВКонтакте.При этом, наибольшей конверсии добиваются методы «Публикации» и «Ссылки на форумах».Выводы по части исследования.На основании проведенного анализав данной части исследования и оценки эффективности методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, Lamodaможно сделать следующие основные выводы:Анализируемые компании используют в комплексе продвижения такие социальные сети, ВКонтакте, Facebook, Instagram;В качестве основных инструментов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, Lamodaприменяются следующие инструменты: ПубликацииОтзывыКросспотингСсылки на ФорумахРекламаКонкурсыОценка эффективности методов продвижения в социальных сетях компаний Wildeberris, Lamodaпоказала, что наибольшей конверсией обладают методы продвижения аккаунтов компаний в сети Faсebook, далее по эффективности следует Instagram наименьшей эффективностью обладают методы продвижения в сети ВКонтаке.При этом, наибольшей конверсии добиваются методы «Публикации» и «Ссылки на форумах».Список литературыНормативно-правовые акты: 1. Закон РФ «О рекламе» (No 38-ФЗ) 2018
2. Закон РФ «О правовой охране программ для ЭВМ и баз данных» (No 177-ФЗ) 2018 Учебники и учебные пособия: 3. Агальцов В.П. Базы данных. Локальные базы данных: М.: ИН-ФРА-М. 2009 г. - С.7. 4. Алашкин П.И. Все о рекламе и продвижении в Интернете. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2009.- 220 с. 5. Алексунин В.А. Электронная коммерция и маркетинг в Интернете. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2007.- 216 с. 6. Алиева Л.И. Рекламная кампания своими силами: Алгоритм проведения рекламных кампаний. Формирование бюджета и оценка ресурсов. Кухня творческого процесса. СПб.: Питер, 2008.-151 с. 7. Анурин В.Д. Маркетинговые исследования потребительского рынка. СПб.: Питер, 2004. - С. 11. 8. Апаликов Н.С., Васильев Г.А., Линев А.Н., Романов А.А., Свиридова Е.А., Эришвили Н.Д. Правовое регулирование рекламной деятельности. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009.- 240с. 9. Астапов И.С., Васильева Е.Л., Макаров А.А. Использование компьютерных систем в информационном бизнесе. СПб.: Университет экономики и финансов, 2005 г. - С.26. 10. Алексеев A.A. Webpromotion или как предпринимателю понять, что он рекламирует в Интернет. М.: Мир Интернет, No 6, 2003г. - С.54 11. Арсюта О.Г. Обзор Российского информационного рынка маркетинговых услуг. // Маркетинг, No4, 2005 г. С. 3. 12. Басов А.Н., Омельницкий Б.Д. Контекстная реклама в Интернете. Настольная книга рекламиста. — СПб.: Питер, 2009 г. С.209. 13. Басыров Р.Д. 1С-Битрикс. Постройте профессиональный сайт сами! СПб.: Питер, 2009 г. - С.41. 14. Балабанов И.Т. Электронная коммерция. СПб.: Питер, 2001 г. -С.36. 15. Бондаренко Е.Г. Русскоязычные поисковые системы в сети Интернет. СПб.: ДуксНет, 2005 г. - С.44. 16. Бове К.З., Кортлэнд Б.А., Арене У.Д. Современная реклама.— М.:Довгань,2001 г. С. 164. 17. Балдин К.В., Уткин В.Б. Информационные системы в экономике, учебник М:,Дашков и Ко, 2006 г. - С.38. 18. Бройдо В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. — СПб.: Питер, 2004 г. С.464. 19. Бузин В.Н., Бузина Т.С. Медиапланирование для практиков. -М.: Вершина, 2006 г.- 319 с. 20. Буренина Т.А. Маркетинг на базе Интернет-технологий. М.: Благовест-В, 2005 г.- 152 с. 21. Бэгготт К.Д. E-mail маркетинг работает! Как продавать, используя один из мощнейших маркетинговых инструментов. М.: Группа ИДТ, 2008 г.- 248 с. 22. Васильев A.B., Логуа P.A., Чиликиди А.Г. Маркетинг в новых условиях. М:. Дашков и Ко, 2005 г. - С.59. 23. Васильев Г.А. Основы маркетинга. — М.: Юнити-Дана, 2005 г. -С.534. 24. Водин Р.З. Пауки и сети. // Коммерсант-Daily, No 82. М:. 2003 г. -С. 16. 25. Головлева Е.Л. Массовые коммуникации и медиапланирование: 91 26. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 1998 г. - С.63. 27. Годин A.M. Маркетинг, учебник, четвертое издание. М: Дашков и Ко, 2006 Г.-С.21. 28. Гласман А.Н. Маркетинговые принципы построения виртуальных страниц Internet. Спб.: ДуксНет, 2002 г. - С.51. 29. Гусев B.C. Аналитика веб-сайтов: -М.: Вильемс, 2008 г. С.168. 30. Громов О.В., Романенкова О.Н. Интернет-реклама как инструмент набора персонала организации // Труд и социальные отношения (АТи-СО). No4. М.: 2010 г.-(0,19 п.л./0,19 п.л.)-С.61. 31. Громов О.В., Романенкова О.Н. Ключевые показатели веб- аналитики // Вестник университета (Государственный Университет Управления). No1. М.: 2010 г. - (0,26 п.л./ 0,26 п.л.) - С.323. 32. Громов О.В. Инструменты коммуникации интернет- маркетинга для логистических компаний // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. No2. М.: 2010 г. - (0,44 п.л.) - С.107. 33. Громов О.В., Романенкова О.Н. Интернет-маркетинг в России: кризис и перспективы // Сборник статей международного конгресса. — Волгоград.: 2010 г. (0,20 п.л./ 0,20 п.л.) - С.25. 34. Громов О.В. История развития Интернет-маркетинга в России // Международная научно-практическая конференция кафедры истории экономики, политики и культуры ВЗФЭИ. М.: 2009 г. - (0,43 п.л.) -С.157. 35. Громов О.В. Веб-аналитики как наука // Межвузовская конференция. Волгоград.: 2010 г. - (0,35 п.л.) - С.35. 36. Громов О.В., Романенкова О.Н. Перспективные интернет- проекты в рамках инновационной политики государства // Международная научно-практическая конференция. Волгоград.: 2010 г. - (0,27 п.л./ 0,27 п.л.) - С.56. 37. Ледфорд Д.Л., Тейлер М.Е. GoogleAnalytics:Анализ веб- сайтов: -М.: Диалектика, 2008 г. С.72. 38. Ильинский С.Т. Энциклопедический словарь PR и рекламы: Часть II. — М.: Праксис, 2001 г.- С.31. 39. Каталано Ф.Р., Смит Б.А. Internet-маркетинг для «чайников». — М.: Диалектика, 2005 г.- С.ЗЗ. 40. Кирилов В.В., Громов Г.Ю. Введение в реляционные базы данных. — БХВ-Петербург. 2009 г. С. 1. 41. Котлер Ф.Н., Джайн Д.К., Мэйсинси С.Д. Маневры Маркетинга. — М.: Олимп-Бизнес, 2003 г.- С 51. 42. Сетевизация бизнеса и маркетинг партнерских отношений: учебное пособие для студентов, обучающихся по направлению подготовки 080200.68 "Менеджмент" / И. В. Котляревская; М-во образования и науки Российской Федерации, Уральский федеральный ун-т им. первого Президента России Б. Н. Ельцина, [Выс. шк. экономики и менеджмента]. - Екатеринбург : УрФУ, 2014. - 138 с. 43. Конверс Т.Р. PHP 5 и MySQL.: Библия пользователя. — М.: Вильяме, 2006 г.- С.577. 44. Крылов В.И. Информация становится товаром. // Деловой визит. -М.: 2002 г. С.51. 45. Кошик А.Г. Веб-аналитика: анализ информации о посетителях вебсайтов. WebAnalytics: AnHour a Day. — M.: Диалектика, 2008 г. C.51.46. Холмогоров B.C. Интернет-маркетинг. Краткий курс. 2-е издание. — СПб.: Питер, 2002 г. - С.272. 47. Хейг М.В. Основы электронного бизнеса. — М.: Гранд- Фаир, 2002 г.-С.бЗ. 48. Черкасов Ю.М. Информационные технологии управления. — М.: Инфра-М, 2001 г.- С.89.