Petit guide pratique pour se poser les bonnes questions avec Twitter Analytics.

1. Quel impact ont vos tweets ?
Petit guide pour se poser les bonnes questions
avec Twitter Analytics.

2. Désormais accessible pour tous les comptes, les statistiques de Twitter
permettent-elles d’analyser efficacement les performances de vos tweets,
sans passer par un outil tiers ?

3. Cette présentation va survoler l’interface de Twitter Analytics, puis explorer
quelques pistes pour analyser vos données et en ressortir des
enseignements.

4. Twitter Analytics

5. Tableau de bord accessible à cette adresse :
https://analytics.twitter.com

6. PRINCIPAUX TERMES
Impressions
• Nb. de fois qu’un tweet est vu (en tout cas affiché).
Engagement
• Nb. d’interactions avec le tweet : RTs + @réponses + mentions +
abonnements + favoris + partages p/e-mail + tous les clics*.
!
Taux d’engagement
• Engagement / Impressions.
* Tous les clics effectués sur le tweet : sur le lien, sur le hashtag, sur le profil de l’utilisateur, sur les détails du tweet

7. Image : twitter.com
Pour consolider soi-même les données
ONGLET TWEETS
Tendance des impressions sur les 28 derniers jours

8. Image : twitter.com
Différentes tendances sur les 28 derniers jours
Impressions, engagement et taux d’engagement par tweet

9. Image : twitter.com
Détails des performances pour un tweet

10. ONGLET ABONNÉS
En plus de suivre l’évolution de vos abonnés, cet onglet permet de
connaître (sur vos abonnés) :
• leurs centres d’intérêts,
• leur localisation,
• leur genre.
Pour obtenir davantage de détails, il suffit de survoler la zone.

11. ONGLET CARTES TWITTER
• Pour pouvoir en profiter, il faut l’avoir activé préalablement.
• Permet de mesurer l’activité sur vos cartes Twitter, découpé en trois
onglets : clics, installations et retweets.
Image : twitter.com

12. Que faut-il analyser ?

13. PRÉAMBULE À L’ANALYSE
• Exporter vos données, l’interface est en effet très limitée et n’apporte
que de maigres enseignements.
• Les différents calculs sont à effectuer sur une période de temps
donnée, pour établir une base de comparaison.

14. 1. FORME ET CONTENU
• La corrélation entre impressions et engagements est-elle positive ?
• Pour les tweets à fort engagement, y a-t-il des formulations spécifiques
à reproduire ?
• Y a-t-il une différence notable entre un tweet avec ou sans image ? Un
image apporte-elle une visibilité supplémentaire ? Pour une
comparaison valable, sélectionner des tweets à thématiques et
contextes similaires.
• La présence d’hashtag(s) influence-t-elle les impressions ? Là aussi,
comparer des tweets à contenus et contextes similaires.

15. 2. TEMPS
• Quand vos tweets sont-ils le plus vus/cliqués ? Quels contenus, sujets
en ressortent ?
• Quel est l’impact du jour et de l’heure de publication sur les
performances de mes tweets ? Pouvez-vous en ressortir une période
(jour ou heure) qui bénéficie d’impressions ou d’engagements plus
favorables ?
!

16. 3. ABONNÉS
• D’où proviennent mes abonnés ? Dois-je adapter la langue de mes
tweets (si multilingues).
• Quels sont leurs centres d’intérêts ? Les tweets sur ces thématiques
sont-ils ceux qui récoltent le plus d’engagements ?
!

17. POINT DE SITUATION POUR UN COMPTE (1/2)
En utilisant les données d’un compte, nous avons pu conclure les
éléments suivants (sur 3 périodes de comparaison d’un mois chacune) :
• La quantité ne fait pas la qualité. Ce ne sont pas les périodes avec le
plus d’impressions qui bénéficient du plus d’engagements.
• Les tweets ayant le plus de succès sont ceux sous forme de questions
ou avec @réponse ou mention.
• La présence d’un hashtag apporte 1.7 à 2x plus d’impressions.

18. POINT DE SITUATION POUR UN COMPTE (2/2)
• Les jeudis et vendredis sont les jours qui apportent le moins
d’impressions. Les heures creuses sont 6h, 11h et 14h.
• En revanche, les lundis et vendredis se révèlent plus propices pour le
taux d’engagement.
Il est difficile de dégager davantage de conclusions, d’une part par les
limites actuelles de Twitter Analytics, mais également par les données. Le
fichier export n’avait en effet aucune donnée disponible avant janvier
2014. Les données sont activées (semble-t-il) au moment de la première
consultation de la plate-forme.

19. CONCLUSIONS
• Ces quelques questions permettront d’optimiser votre activité sur
Twitter en fonction de vos données. Les bonnes pratiques et tendances
ne sont en effet pas forcément adaptées à votre région ou activité.
• Pour l’instant limitées, les statistiques offrent une analyse dans les
grandes lignes, sans réelle profondeur, mais permettent tout de même
d’y dégager quelques enseignements.
• De par son aspect basique, de nouvelles fonctionnalités vont (en tout
cas devraient) faire leur apparition. La marge de manoeuvre est en effet
très grande (en comparaison aux fonctionnalités d’outils tiers).

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21. SOURCES
• https://blog.twitter.com/fr/2014/mesurez-la-port-e-de-vos-tweets-avec-les-twitter-analytics
• https://blog.twitter.com/2014/introducing-analytics-for-twitter-cards
• http://www.journaldunet.com/solutions/analytics/twitter-statistiques-offertes-par-twitter.
shtml
• http://fr.slideshare.net/NunoCoelho2/the-complete-guide-to-twitter-analytics
• http://blog.rgbsocial.com/2014/07/07/twitter-analytics-how-to-slice-dice-data-for-deeper-insight/
• http://www.pullseo.com/statistiques-twitter-que-peut-on-en-retirer/
• https://dev.twitter.com/cards/analytics

22. Merci de votre attention
Scandola SA
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Nicolas Pittet, Directeur
nicolas.pittet@scandolagency.ch