クライアントや上司の疑問に、

定量データで応えられる。

クライアントや上司の疑問に、定量データで応えられる。

「他社と比べるとどうなの？」「他のアカウントでも同じことが起きているの？」といった、これまで明確な回答が難しかった疑問・質問に対して、定量的なエビデンスに基づいた回答が可能になります。

アルゴリズムの理解を深め、本質的なInstagram運用を。

これまで漠然と把握していた「Instagramのアルゴリズム」について、具体的なデータを確認しながら理解を深めることができます。これにより、Instagramについての本質的な理解が深まり、施策立案・提案の精度が上がります。

調査やデータ収集を自動化し、業務効率を大幅に改善。

これまで手動で行っていた他社アカウントの調査やデータ収集も、MONOSASHIがあれば不要に。さらに、MONOSASHIでしか取得できない「保存数」「リーチ率」なども調査対象にできるので、分析の幅が一気に広がります。

分析例01

フォロワー数は最⼤でどのくらい増える？

「アパレル業界」のアカウントの、⽇ごとの「フォロワー純増数」の最⼤値を調べました。最も多い⽇には、1⽇に5,247フォロワー増加しているアカウントがありました。

フォロワー数の⽬標値を設定する際の参考として、おすすめのデータです。

分析例02

アパレル業界のいいね数・保存数の平均は？

「アパレル業界」でフォロワー数が10,000〜20,000のアカウントの「いいね数」「保存数」の平均値を調べました。「いいね数」は70〜250、「保存数」は10〜25ぐらいのようです。

エンゲージメント数の⽬標値を設定する際の参考として、おすすめのデータです。

分析例03

リーチが増えるとエンゲージメントも増える？

「アパレル業界」のアカウントについて、「リーチ数」と「エンゲージメント数」の関係について調査しました。結果、これらは相関関係にあり、「リーチ数」が増えると「エンゲージメント数」が増える、と⾔えることが分かりました。

Instagramのアルゴリズムを定量的に理解したい⽅におすすめのデータです。