Facebook數據分析

文 / 杜易寰 上一篇，我們談到了 Profiling 可以怎麼幫助電影製作者尋找合適的電影明星（延伸閱讀：Profiling 應用之一：你要找誰演電影？），根據探測明星的粉絲數量、特色等等，來決定應該找誰來演電影。 而今天我們要講則是另一個更廣泛的面向，你要怎麼知道該在哪裡下廣告，甚至更進一步，知道該要找誰來代言？（如果你還不知道 Profiling 是幹啥的話，可以先看看這篇：Profiling 服務正式釋出，幫你完成臉書精準行銷）

文 / 杜易寰 用簡單的一句話介紹 Cyfe，就是一個 All in one 的資料整合平台。 話不多說，先上 Cyfe 的網頁：http://qsear.ch/a917c3 在做網站的流量分析，或是研究SEO時，相當麻煩的一點就是要不斷的切換分析平台，從Google Analytics、Google Adwords、Google Webmaster、Google Trend、Facebook Ads、Facebook Pages、Instagram、Youtube、Alexa……如果有線下資料的話，還要再多幾個 CSV 檔。 想像一下，假如我們是在經營一間服飾店，那麼我們大概會同時在線上開電商網站，並在 Facebook、Google Adwords 上投廣告，甚至在臉書上經營導流的自媒體，還可能要請部落格寫手配合。那麼，當我要分析經營成效時，就得在各個平台之間切換，光想就覺得很累人。 Cyfe 想解決的就是這個問題。Cyfe 本身並不提供新的數據，而是幫我們把上述所有平台的資料，全都撈取出來，放在同一個版面分析（當然也可以自己上傳 CSV 檔）。這麼做的好處除了節省時間之外，還能夠將所有圖放在一起比對，更容易找出影響銷售的主要因素。以上述服飾店的例子，或許我們可以省下許多時間，一眼就發現原來銷售的波動和天氣有直接的關係（是的，Cyfe …

文 / 杜易寰 、 資料收集 / 斷水流大師兄 繪圖 / Re-Lab 這次發文距離上次的媒體洞察報告出刊又過了一個多月，不過這次不單純是因為 Data Team 沒時間做，而是因為未來的媒體洞察報告將會有些變動，而特別研究了好一陣子。 眼尖的讀者會注意到，這次的圖表中，我們已經移除了「鐵粉率」這個指標。鐵粉率因為會受到「發文篇數」、「不重複互動人數」兩項指標影響，且 Facebook 的文章推播機制仍然是個黑盒子，因此鐵粉率只能在不同的時間點，針對同一家媒體比較才有意義，而不能在同一時間跨媒體比較，但這樣的比較機制限制過多。 我們將會在近期內創造出新的「鐵粉率」定義，文章預計在月底刊出（希望這次不會又打臉自己），屆時還請各位讀者不吝指教。

文/杜易寰 先來講個古。四年多前，我剛到法國求學時，對於那邊的生活作息感到十分不適應，主因是一到週日，幾乎是整個城市的店家都關門（除了中國餐廳），再加上我又不是在巴黎這種大城，如果沒有預先買好食材的話，週日就只能餓肚子。 連續不小心餓了幾週後，我才知道「週日不營業」除了承襲自天主教安息日傳統外，也因為政府訂定了法規，連鎖超市一般是不能於週日營業，以便給予小商家和傳統市集生存的空間。類似的法規也遍佈於文化產業，包括外國電影配額限制，以及對於獨立書店的保護。（延伸閱讀：https://www.thenewslens.com/article/30173）

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