Мои подписчики, кто вы? История одного проекта...
Некоторое время назад, наблюдая за тем, как постепенно растёт количество моих подписчиков, задался странным вопросом - а кто все эти люди? Не в смысле "зачем они на меня подписались", а как может выглядеть их общий "портрет" - откуда они, чем занимаются и вот это все. Так родилась идея мини-проекта изучения и анализа профилей и активности моих подписчиков в Сетке.
Попутно хотел проверить свои субъективные ощущения, что ядро активных авторов в Сетке очень маленькое, не более 10-15%, и оценить долю "молчунов", которые только читают других или пишут очень мало. Выборка у меня, конечно, не бог весть какая, 339 подписчиков, но для грубой оценки этого вполне достаточно.
В начале даже толком не понимал, как подобраться к этой задаче и каким хочу видеть окончательный результат. Но при помощи инженерной смекалки и ChatGPT удалось преодолеть все трудности! Ну, почти все…
На этапе сбора данных для аналитики не обошлось без вайбкодинга - сам бы такой код на Python никогда б не написал. Это был мой первый серьезный опыт в таких упражнениях и он, пожалуй, заслуживает отдельного поста. Открыл для себя пару интересных моментов…
Результаты в карточках к посту.
Коротко пройдусь по самым интересным цифрам: 🔷 Не меньше 28% ищут работу (скорее всего больше т.к. у 29% статус не указан), нанимают 12% 🔷 Топ3 направления: HR и управление карьерой, ИТ, топ-менеджмент 🔷 Пассивных пользователей (меньше 5 постов за полгода, с 1 января по 30 июня): 48% 🔷 Активные авторы (2+ поста в неделю) составляют 12%. Только 2% авторов стабильно писали хотя бы 1 пост в неделю в течение полугода 🔷 52% из всех постов (в выборке их было 8400) были без единого комментария, а 22% - без реакций
Доволен ли я результатом этого проекта? И да, и нет.
С одной стороны, на реальной задаче получил опыт вайбкодинга, что неплохо в реалиях 2026 года. Подтвердил своё впечатление о малой доле активных авторов в Сетке. Вспомнил подзабытые ощущения работы в потоке над сложной задачей, о чем писал раньше.
С другой стороны, осталось ощущение, что из сырых собранных данных можно было вытащить гораздо больше интересной и показательной аналитики. Тут, увы, сказывается полное отсутствие знаний и опыта в аналитике соцсетей. Кроме того, не смог проанализировать активность подписчиков в комментариях - не хватило понимания, как вытащить эту информацию. Наверняка среди 48% "молчунов" немало тех, кто сам не пишет, но при этом активно обсуждает чужие посты. Все это пока остаётся в списке идей на будущее, когда через полгодика можно будет повторить и допилить такой анализ.
В общем, проект оказался из тех, что и практическую задачу решает, и помогает что-то новое изучать, и удовольствие доставляет! А что ещё надо? Идеальное комбо!
· 10.08
Подсчёт ради подсчёта возможен. Потренироваться. Но смотрите, что Вы хотели - портрет подписчиков. И какой он, этот портрет? Из каких городов люди, кто это - женщины или мужчины, род занятий, ок, более менее виден, но очень крупными мазками. Какой у них круг интересов (кроме поиска работы)? Как Вы определили критерий активнось/пассивность. В общем, в методическом плане есть особенности) Классно, что пробовали. Если бы я чего-то пробовала в питоне писать, было бы еще "успешнее". Так что поздравляю с пробой пера, коллега!
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён
· 11.08
Спасибо за здоровую критику! 😀 Я действительно, на этапе обработки данных, столкнулся с проблемой отсутствия опыта подобного анализа. Далек я от маркетинга и социологии 😉 Но в следующий раз подойду к этой части более вдумчиво!
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён
· 11.08
Социологическая модель должна быть вам интуитивно понятна и близка: описываете задачу - чего хочу. Что на выходе. Затем дробим ее на составляющие, пороверяем их достаточность и непротиворечивость. Выстравимаем будущую модель конечного результата. На основе нее делаем скелет исследования, будь то вопросы, если это интервью, или единицы счета, если это контент-анализ, как в вашем случае. И делаем пилот. Небольшой объем, который позволяет “пощупать” реальность, понять, насколько наша гипотеза отвечает ей в моменте. Возможно, мы недостаточно точно проработали модель, тогда и результаты будут хромые. Если тест норм, запускаем в поле на большую выборку. И дальше интерпетируем результаты, не выпуская из головы наши цели и гипотезы. Если изучали портрет , то точно знаем, из чего он состоит. Никакого художественного вымысла и додумываний. А потом это можно запускать в панель - например, делать по этой же системе замер через полгода , год, смотреть, как себя чувствует наш объект в динамике) В общем, очень интересно. Жаль, что в России социология убита, но здесь повторилась история начала 20 века - социология- продажная девка и прочее Поэтому в массах отношение к ней крайне скептическое и даже презрительное
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён