El diseño de una estrategia digital es uno de los principales aspectos a trabajar por los municipios en estos días. Para que sea perfecta, es necesario identificar y priorizar las cualidades de cada una de las candidatas, seleccionar la audiencia adecuada a la cual nos vamos a dirigir y definir por último costos y medios.
En esta nota, vamos a estudiar el comportamiento digital de cada una de las candidatas a Reina de la Vendimia 2018.
María Agostina Sosa
Twitter: @MAgostinaSosa
En su cuenta de Twitter, gracias a Python utilizando librería numpy podemos acceder a los metadatos de su cuenta y saber algunos puntos en concreto:
. Su geolocalización está activada por lo que podemos identificar los lugares exactos de emisión de tuits.
. Es una reina con horarios nocturnos de actividad: 21,22,23 y 00 son los horarios picos.
. Lunes, martes y miércoles son sus días preferidos para tuitear
. Emite sus tuits desde un iPhone en un 95%, lo demás lo hace desde un dispositivo Android y de su conexión con su cuenta de Instagram la cual está enlazada al perfil en la configuración de la cuenta.
. Los hashtags más usados por la reina son: #GodoyCruz #ReyesMagosGC #Vendimia2018 #VendimiaGC
. Fuerte apoyo oficial a la candidata: la cuentas de Tadeo García Zalazar y Municipalidad de Godoy Cruz, entre las que más le generan influencia.
Instagram: sosamagostina
Analizando su cuenta con R (Lenguaje de programación estadístico) sumado a su librería instagramR podemos acceder a sus insights y ver alguno de estos datos:
Su número de post en la red social aumentó en 2018 un 120% promedio.
Prefiere publicar imágenes, en segundo lugar videos y por último "carousel" que significa galería de imágenes en la red social.
Las interacciones aumentaron un 230% promedio.
La foto que más engagement tuvo con su audiencia: cautivó al 39,5% de sus seguidores
Accediendo a sus metadatos, podemos observar muchos datos como así también al link directo donde Instagram almacena su imagen, ideal para descargar
Gracias a esto también podemos acceder a las insights de cada post donde en promedio, observamos que sus videos tienen una retención de audiencia de un 77% (bastante alto)
Facebook: Agostina Sosa
Al ser una comunidad limitada en cuanto al tiempo, no se puede realizar aún un estudio de nodos y aristas para establecer su red neuronal de influencias pero gracias a facebookR (librería de R para estudiar cuentas de Facebook) accedimos a parámetros cuantitativos:
Tipos de interacciones más recibidas: 87% reactions | 8% shares | 5% comentarios
Tipos de post elegidos por la Agostina: Fotos 55% | Link 45%
Rate de interacción: 7,85%
Estudios basados en Python y R
Librerías utilizadas: numpy, facebookR, instagramR
A través de mis redes sociales, voy a seguir compartiendo datos. Seguime, estoy en Linkedin
