Для статистики что значит
Значение слова «статистика»
1. Наука, обрабатывающая и изучающая количественные показатели развития общественного производства и общества, их соотношения и изменения в неразрывной связи с их качественным содержанием. Статистика должна давать не произвольные столбцы цифр, а цифровое освещение тех различных социальных типов изучаемого явления, которые вполне наметились или намечаются жизнью. Ленин, Рабочий день и рабочий год в Московской губернии.
2. Количественный учет в какой-л. области народного хозяйства, общественной жизни, осуществляемый методами этой науки, а также данные этого учета. Железнодорожная статистика. Сельскохозяйственная статистика. Статистика рождаемости. □ Здесь [в Илимске] написал он большую часть своих сочинений; многие из них относятся к статистике Сибири. Пушкин, Александр Радищев. Шведы любят точность. Статистика у них поставлена превосходно. Фиш, Скандинавия в трех лицах.
3. Научный метод количественных исследований, применяемый в ряде наук. Звездная статистика может ответить на вопрос: сколько звезд на небе. Ивановский, Дороги к звездам.
Источник (печатная версия): Словарь русского языка: В 4-х т. / РАН, Ин-т лингвистич. исследований; Под ред. А. П. Евгеньевой. — 4-е изд., стер. — М.: Рус. яз.; Полиграфресурсы, 1999; (электронная версия): Фундаментальная электронная библиотека
Слово «статистика» происходит от латинского status — состояние дел. В науку термин «статистика» ввёл немецкий учёный Готфрид Ахенвалль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», преподававшегося в университетах Германии, на «Статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины. Несмотря на это, статистический учёт вёлся намного раньше: проводились переписи населения в Древнем Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала государств, вёлся учёт имущества граждан в Древнем Риме и тому подобного.
Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных.
СТАТИ’СТИКА, и, мн. нет, ж. [от англ. statistics, букв. сведения о государстве, с латин.]. 1. Наука, изучающая количественные изменения в развитии человеческого общества и народного хозяйства. Промышленная с. С. сельскохозяйственная. С. рождаемости и смертности. Ленин придавал статистике огромное значение. || Количественный учет всякого рода массовых случаев. С. употребления предлогов у русских писателей.
2. Первонач. наука о государстве (о народонаселении, строе, экономике; устар.).
Источник: «Толковый словарь русского языка» под редакцией Д. Н. Ушакова (1935-1940); (электронная версия): Фундаментальная электронная библиотека
стати́стика I
1. наука о количественных изменениях в развитии общества и народного хозяйства
2. количественный учёт любого рода массовых случаев, явлений
3. научный метод количественных исследований в ряде областей знания ◆ Математическая статистика (раздел теории вероятностей). ◆ Языковедческая статистика.
4. измеримая числовая функция от выборки, не зависящая от неизвестных параметров распределения
Делаем Карту слов лучше вместе
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать Карту слов. Я отлично умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: румянить — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
Объясняем p-значения для начинающих Data Scientist’ов
Я помню, когда я проходил свою первую зарубежную стажировку в CERN в качестве практиканта, большинство людей все еще говорили об открытии бозона Хиггса после подтверждения того, что он соответствует порогу «пять сигм» (что означает наличие p-значения 0,0000003).
Тогда я ничего не знал о p-значении, проверке гипотез или даже статистической значимости.
Я решил загуглить слово — «p-значение», и то, что я нашел в Википедии, заставило меня еще больше запутаться…
При проверке статистических гипотез p-значение или значение вероятности для данной статистической модели — это вероятность того, что при истинности нулевой гипотезы статистическая сводка (например, абсолютное значение выборочной средней разницы между двумя сравниваемыми группами) будет больше или равна фактическим наблюдаемым результатам.
— Wikipedia
Хорошая работа, Википедия.
Ладно. Я не понял, что на самом деле означает р-значение.
Углубившись в область науки о данных, я наконец начал понимать смысл p-значения и то, где его можно использовать как часть инструментов принятия решений в определенных экспериментах.
Поэтому я решил объяснить р-значение в этой статье, а также то, как его можно использовать при проверке гипотез, чтобы дать вам лучшее и интуитивное понимание р-значений.
Также мы не можем пропустить фундаментальное понимание других концепций и определение p-значения, я обещаю, что сделаю это объяснение интуитивно понятным, не подвергая вас всеми техническими терминами, с которыми я столкнулся.
Всего в этой статье четыре раздела, чтобы дать вам полную картину от построения проверки гипотезы до понимания р-значения и использования его в процессе принятия решений. Я настоятельно рекомендую вам пройтись по всем из них, чтобы получить подробное понимание р-значений:
1. Проверка гипотез
Прежде чем мы поговорим о том, что означает р-значение, давайте начнем с разбора проверки гипотез, где р-значение используется для определения статистической значимости наших результатов.
Наша конечная цель — определить статистическую значимость наших результатов.
И статистическая значимость построена на этих 3 простых идеях:
Другими словами, мы создадим утверждение (нулевая гипотеза) и используем пример данных, чтобы проверить, является ли утверждение действительным. Если утверждение не соответствует действительности, мы выберем альтернативную гипотезу. Все очень просто.
Чтобы узнать, является ли утверждение обоснованным или нет, мы будем использовать p-значение для взвешивания силы доказательств, чтобы увидеть, является ли оно статистически значимым. Если доказательства подтверждают альтернативную гипотезу, то мы отвергнем нулевую гипотезу и примем альтернативную гипотезу. Это будет объяснено в следующем разделе.
Давайте воспользуемся примером, чтобы сделать эту концепцию более ясной, и этот пример будет использоваться на протяжении всей этой статьи для других концепций.
Пример. Предположим, что в пиццерии заявлено, что время их доставки составляет в среднем 30 минут или меньше, но вы думаете, что оно больше чем заявленное. Таким образом, вы проводите проверку гипотезы и случайным образом выбираете время доставки для проверки утверждения:
Одним из распространенных способов проверки гипотез является использование Z-критерия. Здесь мы не будем вдаваться в подробности, так как хотим лучше понять, что происходит на поверхности, прежде чем погрузиться глубже.
2. Нормальное распределение
Нормальное распределение — это функция плотности вероятности, используемая для просмотра распределения данных.
Нормальное распределение имеет два параметра — среднее (μ) и стандартное отклонение, также называемое сигма (σ).
Среднее — это центральная тенденция распределения. Оно определяет местоположение пика для нормальных распределений. Стандартное отклонение — это мера изменчивости. Оно определяет, насколько далеко от среднего значения склонны падать значения.
Нормальное распределение обычно связано с правилом 68-95-99.7 (изображение выше).
Классно. Теперь вы можете задаться вопросом: «Как нормальное распределение относится к нашей предыдущей проверке гипотез?»
Поскольку мы использовали Z-тест для проверки нашей гипотезы, нам нужно вычислить Z-баллы (которые будут использоваться в нашей тестовой статистике), которые представляют собой число стандартных отклонений от среднего значения точки данных. В нашем случае каждая точка данных — это время доставки пиццы, которое мы получили.
Обратите внимание, что когда мы рассчитали все Z-баллы для каждого времени доставки пиццы и построили стандартную кривую нормального распределения, как показано ниже, единица измерения на оси X изменится с минут на единицу стандартного отклонения, так как мы стандартизировали переменную, вычитая среднее и деля его на стандартное отклонение (см. формулу выше).
Изучение стандартной кривой нормального распределения полезно, потому что мы можем сравнить результаты теста с ”нормальной» популяцией со стандартизированной единицей в стандартном отклонении, особенно когда у нас есть переменная, которая поставляется с различными единицами.
Z-оценка может сказать нам, где лежат общие данные по сравнению со средней популяцией.
Мне нравится, как Уилл Кёрсен выразился: чем выше или ниже Z-показатель, тем менее вероятным будет случайный результат и тем более вероятным будет значимый результат.
Но насколько высокий (или низкий) показатель считается достаточно убедительным, чтобы количественно оценить, насколько значимы наши результаты?
Кульминация
Здесь нам нужен последний элемент для решения головоломки — p-значение, и проверить, являются ли наши результаты статистически значимыми на основе уровня значимости (также известного как альфа), который мы установили перед началом нашего эксперимента.
3. Что такое P-значение?
Наконец… Здесь мы говорим о р-значении!
Все предыдущие объяснения предназначены для того, чтобы подготовить почву и привести нас к этому P-значению. Нам нужен предыдущий контекст и шаги, чтобы понять это таинственное (на самом деле не столь таинственное) р-значение и то, как оно может привести к нашим решениям для проверки гипотезы.
Если вы зашли так далеко, продолжайте читать. Потому что этот раздел — самая захватывающая часть из всех!
Вместо того чтобы объяснять p-значения, используя определение, данное Википедией (извини Википедия), давайте объясним это в нашем контексте — время доставки пиццы!
Напомним, что мы произвольно отобрали некоторые сроки доставки пиццы, и цель состоит в том, чтобы проверить, превышает ли время доставки 30 минут. Если окончательные доказательства подтверждают утверждение пиццерии (среднее время доставки составляет 30 минут или меньше), то мы не будем отвергать нулевую гипотезу. В противном случае мы опровергаем нулевую гипотезу.
Поэтому задача p-значения — ответить на этот вопрос:
Если я живу в мире, где время доставки пиццы составляет 30 минут или меньше (нулевая гипотеза верна), насколько неожиданными являются мои доказательства в реальной жизни?
Р-значение отвечает на этот вопрос числом — вероятностью.
Чем ниже значение p, тем более неожиданными являются доказательства, тем более нелепой выглядит наша нулевая гипотеза.
И что мы делаем, когда чувствуем себя нелепо с нашей нулевой гипотезой? Мы отвергаем ее и выбираем нашу альтернативную гипотезу.
Если р-значение ниже заданного уровня значимости (люди называют его альфа, я называю это порогом нелепости — не спрашивайте, почему, мне просто легче понять), тогда мы отвергаем нулевую гипотезу.
Теперь мы понимаем, что означает p-значение. Давайте применим это в нашем случае.
P-значение в расчете времени доставки пиццы
Теперь, когда мы собрали несколько выборочных данных о времени доставки, мы выполнили расчет и обнаружили, что среднее время доставки больше на 10 минут с p-значением 0,03.
Это означает, что в мире, где время доставки пиццы составляет 30 минут или меньше (нулевая гипотеза верна), есть 3% шанс, что мы увидим, что среднее время доставки, по крайней мере, на 10 минут больше, из-за случайного шума.
Чем меньше p-значение, тем более значимым будет результат, потому что он с меньшей вероятностью будет вызван шумом.
В нашем случае большинство людей неправильно понимают р-значение:
Р-значение 0,03 означает, что есть 3% (вероятность в процентах), что результат обусловлен случайностью — что не соответствует действительности.
Р-значение ничего не *доказывает*. Это просто способ использовать неожиданность в качестве основы для принятия разумного решения.
— Кэсси Козырков
Вот как мы можем использовать p-значение 0,03, чтобы помочь нам принять разумное решение (ВАЖНО):
По моему мнению, p-значения используются в качестве инструмента для оспаривания нашего первоначального убеждения (нулевая гипотеза), когда результат является статистически значимым. В тот момент, когда мы чувствуем себя нелепо с нашим собственным убеждением (при условии, что р-значение показывает, что результат статистически значим), мы отбрасываем наше первоначальное убеждение (отвергаем нулевую гипотезу) и принимаем разумное решение.
4. Статистическая значимость
Наконец, это последний этап, когда мы собираем все вместе и проверяем, является ли результат статистически значимым.
Недостаточно иметь только р-значение, нам нужно установить порог (уровень значимости — альфа). Альфа всегда должна быть установлена перед экспериментом, чтобы избежать смещения. Если наблюдаемое р-значение ниже, чем альфа, то мы заключаем, что результат является статистически значимым.
Основное правило — установить альфа равным 0,05 или 0,01 (опять же, значение зависит от вашей задачи).
Как упоминалось ранее, предположим, что мы установили альфа равным 0,05, прежде чем мы начали эксперимент, полученный результат является статистически значимым, поскольку р-значение 0,03 ниже, чем альфа.
Для справки ниже приведены основные этапы всего эксперимента:
Если вы хотите узнать больше о статистической значимости, не стесняйтесь посмотреть эту статью — Объяснение статистической значимости, написанная Уиллом Керсеном.
Последующие размышления
Здесь много чего нужно переваривать, не так ли?
Я не могу отрицать, что p-значения по своей сути сбивают с толку многих людей, и мне потребовалось довольно много времени, чтобы по-настоящему понять и оценить значение p-значений и то, как они могут быть применены в рамках нашего процесса принятия решений в качестве специалистов по данным.
Но не слишком полагайтесь на p-значения, поскольку они помогают только в небольшой части всего процесса принятия решений.
Я надеюсь, что мое объяснение p-значений стало интуитивно понятным и полезным в вашем понимании того, что в действительности означают p-значения и как их можно использовать при проверке ваших гипотез.
Сам по себе расчет р-значений прост. Трудная часть возникает, когда мы хотим интерпретировать p-значения в проверке гипотез. Надеюсь, что теперь трудная часть станет для вас немного легче.
Если вы хотите узнать больше о статистике, я настоятельно рекомендую вам прочитать эту книгу (которую я сейчас читаю!) — Практическая статистика для специалистов по данным, специально написанная для data scientists, чтобы разобраться с фундаментальными концепциями статистики.
Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory:
Из чего состоит статистика в Инстаграм и на что она влияет
12 минут на чтение
Статистика в Инстаграм — это важнейший показатель для интернет-маркетинга. Аналитика помогает оценить перспективы и не допустить проблем в будущем. А также проанализировать текущую эффективность ваших действий и вовлеченность целевой аудитории. В этой статье мы подробно рассмотрим статистику в соцсети, узнаем, на какие именно метрики нужно обращать особое внимание, а также изучим способы мониторинга через специализированные сервисы.
Чем полезна статистика Инстаграм аккаунта
Статистика помогает отследить реакцию подписчиков на посты, оценить их заинтересованность в контенте, определить часы активности целевой аудитории, а также понять, кто посещает ваш профиль. Это инструмент для работы с аналитикой и продвижением аккаунта в соцсети.
Подобная функция актуальна для тех, кто ведет коммерческие аккаунты, хочет заниматься блогерством или продвигает себя как специалиста: продает услуги или товары.
Тщательная работа со статистикой и аналитикой в целом помогает увеличить продажи, улучшить контент и повысить интерес к профилю.
Данные, которые собирает внутренняя статистика Инстаграм, — это количество:
Справка по разделам статистики в приложении:
Описание разделов в статистике
Ниже показан пример общей статистики аккаунта:
Отображение общей статистики аккаунта
На основании данных из Instagram можно рассчитать и другие показатели:
Статистика поможет оценить правильность ваших действий: выкладывать разный контент в соцсеть и в течение недели отследить реакции подписчиков на него. И уже из этого выбрать тот формат, который больше интересен аудитории.
Также на основании представленных данных можно судить об эффективности промоакций, которые вы запускаете через площадку Инстаграм. А еще оценить качество контента блогера, с которым работаете: если у его постов высокий ER и есть ваша ЦА — смело разрабатывайте контент-стратегию и начинайте сотрудничество.
Простой, но мощный конструктор лендингов
Создайте мобильный лендинг, интернет-магазин или мультиссылку для Instagram и продвигайте ее через чат-боты в мессенджерах, email и SMS — все это на одной платформе!
Как посмотреть статистику в Инстаграм
Посмотреть полную статистику можно только в бизнес-аккаунте. Чтобы его подключить, зайдите в настройки профиля и найдите раздел «Аккаунт».
Настройки профиля в Instagram
Далее прокрутите страницу вниз и найдите пункт «Сменить тип аккаунта». Выберите «Бизнес-аккаунт».
Настройка типа аккаунта
Важно! Статистику можно смотреть только в приложении со смартфона. Десктопная версия не поддерживает такой функционал.
После того, как профиль был переведен в тип бизнес-аккаунта, у вас откроется полная статистика. Ее можно посмотреть с главной страницы — отдельная кнопка «Статистика», уведомление над профилем «Смотреть профессиональную панель», а также раздел в боковом меню.
Разделы статистики на главной странице профиля:
Варианты, где можно посмотреть статистику аккаунта
А вот так выглядит профессиональная панель, в которой можно узнать метрики, запустить промоакции и ознакомиться с дополнительными инструментами соцсети:
Профессиональная панель для продвижения аккаунта
Ниже показаны дополнительные инструменты профессиональной панели: работа с брендированным контентом, настройка интернет-магазина и помощь в создании видеоматериалов.
Дополнительные инструменты в профессиональной панели
Раздел статистики в боковом меню приложения:
Еще один вариант, как посмотреть статистику аккаунта
Если вы не собираетесь вести коммерческий профиль, в обычном аккаунте можно посмотреть статистику по публикациям — но только количество лайков и комментариев. Вы не сможете увидеть количество репостов, узнать подробности по ЦА и оценить охваты.
Пример, где можно посмотреть данные по количеству лайков и комментариев в обычном аккаунте
Какие данные показывает статистика
Давайте теперь рассмотрим все метрики, которые вы можете найти в статистике Инстаграм.
Общая статистика профиля
На главной странице есть несколько разделов с метриками:
Вы можете выбрать промежуток времени, за который хотите отследить динамику показателей: последние 7 или 30 дней.
Выбор времени для отслеживания динамики метрик
Охваченные аккаунты
В этом разделе вы можете оценить, сколько человек видело ваш контент за неделю (либо месяц) по сравнению с прошлым периодом. Показатель охвата учитывает именно уникальные аккаунты — то есть пользователь может посмотреть ваш профиль несколько раз, но учитываться будет только первый просмотр контента.
Важно! Показатель охвата всегда будет меньше метрики показов.
В верхнем правом углу можно включить справку для каждого раздела, где подробно описаны показатели. Нажмите на значок с буквой «i» в кружочке.
Описание метрик для вкладки «Охваченные аккаунты»
Ниже приведен пример статистики профиля, в котором указаны метрики за неделю:
Взаимодействие с контентом
А в этом разделе можно узнать, сколько было взаимодействий с вашими публикациями: лайки, комментарии, количество сохранений и репостов, а также ответов на истории.
Ниже показана справка к вкладке «Взаимодействие с контентом»:
Справка для раздела «Взаимодействие с контентом»
Ниже показан пример статистики:
Активность и демография подписчиков
В этом разделе собраны данные пользователей, которые видели ваш контент — целевая аудитория.
Здесь собраны следующие метрики:
А вот пример метрик, которые показаны в статистике.
Динамика подписки и отписки пользователей:
Топ местоположений
В этом пункте можно посмотреть статистику по городам и странам. В нашем аккаунте большая часть подписчиков — это жители Южной Америки и Мексики.
Возраст
А здесь есть не только общая статистика, но и разбивка по полу: мужчины и женщины. В нашем примере общий интерес преобладает у людей в возрасте от 25 до 45 лет.
Топ местоположений и возраст аудитории
Периоды наибольшей активности
Активность можно отследить по дням или часам. В используемом нами примере показана наибольшая активность во вторник в вечернее и ночное время. Это объясняется часовыми поясами — выше мы уже говорили о местоположении подписчиков. Геолокация профиля находится на территории России.
Статистика аудитории по полу и периодам активности
По аудитории можно сделать вывод: контент лучше всего запускать вечером или ночью, ориентироваться на активных женщин — в данном случае, владелиц собак, так как аккаунт рассказывает о жизни щенка.
Контент, который вы опубликовали
Этот раздел есть не только на общей странице, но и в обзоре профиля — «Охваченные аккаунты» и «Взаимодействия с контентом». Давайте разберемся, чем он может быть вам полезен.
Здесь можно посмотреть полную отчетность по всем публикациям в ленте: видео, фото, контент с кольцевой галереей. Выбрать соответствующую метрику, которую вы хотите изучить:
Эти данные можно отследить по периодам времени: неделя, тридцать дней, три месяца, полгода, год или за последние два года
Пример, как работают отчеты по публикациям
Похожие отчеты также доступны для историй и IGTV.
В stories вы можете выбрать такие метрики для анализа, как:
В отчетах историй можно выбрать 3 периода для отслеживания метрик: семь дней, две недели, месяц.
Пример работы отчетности по историям
Для IGTV доступны такие метрики:
Рекомендуем к прочтению! Узнайте, как работать с новым форматом — guides.
В приложении можно изучать не только общую статистику, но и показатели к каждому посту, истории и даже прямой трансляции. Давайте рассмотрим варианты для каждого вида контента.
Публикации
Чтобы посмотреть статистику поста, зайдите в ленту, выберите публикацию, которую хотите исследовать и в открывшемся окне нажмите «Посмотреть статистику».
На примере ниже показано размещение кнопки «Посмотреть статистику»:
Вариант, как посмотреть статистику поста
Здесь вам будут доступны такие показатели, как:
Из нашего примера следует, что:
Истории
Подробную статистику по истории можно посмотреть, пока она запущена — то есть в течение 24 часов. После этого будет доступно только количество просмотров.
Stories можно посмотреть на главной странице профиля или через архив в боковом меню. В первом случае нажимаете на аватар и переходите к историям. Во втором — кликаете на архив и выбираете «Архив историй», как на скриншоте ниже.
Пример, как посмотреть опубликованные истории
Чтобы включить статистику — смахните вверх. Перед вами откроются данные:
В соседней вкладке можно посмотреть профили пользователей, которые поставили лайк.
Из нашего примера видна такая статистика:
Важно! Чтобы увеличить показатели — используйте геотеги и хэштеги, а также создавайте полезные сторис.
А здесь показаны профили пользователей, которые поставили лайк:
Вкладка с пользователями, которые поставили лайк
Прямые трансляции
В прямых трансляциях есть несколько показателей:
Через трансляции вы можете вести зрителей на сайт или в какую-либо публикацию для обсуждения темы эфира. Тогда у вас будет более полная картина и понимание — интересен ли такой формат подписчикам.
Откройте для себя чат-бота
Выстраивайте автоворонки продаж и отвечайте на вопросы пользователей с помощью чат-бота в Facebook, VK и Telegram.
Что влияет на статистику в Инстаграм
В этом разделе рассмотрим критерии, которые влияют на статистику в соцсети.
Качественный контент
Instagram — это площадка для визуального контента. Пользователь в первую очередь замечает креатив или фотографию, а уже потом переходит к тексту. Поэтому научитесь создавать качественную и красивую визуализацию. Но при этом не забывайте, что и текст также должен привлекать — добавляйте эмодзи, разбейте материал на абзацы и исключите из своего лексикона сложные слова и термины.
Рекомендуем к прочтению! Узнайте, как работать с визуализацией и текстами:
Работа с аудиторией
Чтобы алгоритмы соцсети играли на вашей стороне, работайте с вовлечением аудитории. Общайтесь с ней, задавайте вопросы, поощряйте за активность, проводите конкурсы и розыгрыши, отвечайте на комментарии и делайте репосты интересных историй или публикаций.
Помните! Вы ведете аккаунт не для себя, а для аудитории. А она хочет, чтобы о ней знали, помнили и ценили ее внимание.
Изучите своих подписчиков, их желания, проблемы и мечты. А чтобы вам было проще понимать ЦА — составьте портреты клиентов и их путь взаимодействия с вашими публикациями.
Используйте мультиссылки и диплинки, чтобы вести пользователей на ваши сторонние ресурсы со смартфонов и ПК.
Обязательно добавьте в профиль способы связи — так люди смогут обращаться к вам напрямую, что положительно скажется на уровне доверия и ускорит взаимодействие в по различным вопросам и проблемам.
Анализ профиля и проделанной работы
Эффективность работы нужно проверять всегда, а не только в момент, когда появляется какая-то проблема. Постоянно отслеживайте метрики, изучайте статистику — так вы сможете оперативно скорректировать контент-стратегию и привлечь к публикации не только подписчиков, но и новых пользователей.
Из данных статистики вы узнаете, в какое время лучше всего опубликовать пост или рассказать об условиях акции, на какую аудиторию ориентироваться по полу и возрасту, а также на какую ЦА запустить рекламную кампанию.
Как анализировать статистику Инстаграм в сервисах
Чтобы отслеживать полную статистику и не рассчитывать другие показатели вручную — можно использовать специализированные сервисы. Они также позволяют оценить конкурентов и качество вашего профиля.
Popsters
Popsters — сервис, который специализируется на контенте. Пробный период 7 дней. Подписка стоит 399 в месяц.
Пример работы сервиса Popsters
Особенности:
Плюсы:
Минусы:
Iconsquare
Iconsquare — платформа для анализа данных из Facebook и Instagram. Тестовый период — 14 дней. Далее необходимо оплатить подписку — 49 долларов в месяц.
Интерфейс сервиса Iconsquare
Особенности:
Плюсы:
Минусы:
trendHERO
trendHERO — удобный инструмент для аналитики метрик из соцсети. У бесплатной версии функционал ограничен. Для блогеров подписка обойдется в 9,99 долларов в месяц, а для бизнеса — 29,99 долларов в месяц.
Обзор сервиса trendHERO
Особенности:
Плюсы:
Минусы:
SmartMetrics
SmartMetrics — сервис для аналитики Instagram. Тестовый период на 14 дней. Подписка начинается от 9 долларов в месяц.
Интерфейс сервиса SmartMetrics
Особенности:
Плюсы:
Минусы:
Picalytics
Picalytics — сервис для сбора и анализа данных профиля в Instagram. Работает не только с метриками аккаунта, но также отслеживает и рекламу. Бесплатно можно мониторить аккаунт в течение трех дней, далее взимается оплата — от 8 долларов в месяц.
Пример отчета в PDF
Особенности:
Плюсы:
Минусы:
Socialbakers
Socialbakers — платформа для работы с контентом и аналитикой. Тестовый период на 30 дней. Стандартный тариф стоит 20 долларов в месяц, цена расширенного варианта подписки с дополнительными метриками обсуждается с техподдержкой.
Особенности сервиса Socialbakers
Особенности:
Плюсы:
Минусы:
Заключение
В этой статье мы рассмотрели статистику в Instagram: узнали, где ее можно посмотреть, какие метрики она предлагает для анализа и как их использовать. А также разобрали несколько полезных сервисов, которые автоматически рассчитывают показатели вовлеченности и работают с аудиторией.
Статистика профиля дает комплексную оценку эффективности вашей работы. Чтобы улучшить показатели, попробуйте следующие решения:
А чтобы поддерживать связь с подписчиками в Инстаграм — воспользуйтесь нашим конструктором лендингов для создания мультиссылок.
Регистрируйтесь в сервисе SendPulse и подключайте наши инструменты для работы с аудиторией: используйте CRM, отправляйте email, Viber и SMS рассылки, а также подключайте чат-боты в таких мессенджерах, как ВКонтакте, Facebook Messenger, Telegram и WhatsApp!