Extraer y trabajar con datos de Twitter

Con la exportación de datos de Twitter, obtendremos la materia prima para acceder a diferentes informaciones, como por ejemplo averiguar qué días han funcionado mejor, cuáles han sido las mejores horas o los temas más eficaces.

Si anteriormente hablamos de cómo extraer y trabajar con datos de Facebook, en esta ocasión lo haremos centrándonos en los datos de Twitter con el objetivo de profundizar en el análisis de nuestra actividad en esta red social.

datos en twitter

 

Las opciones son múltiples, dependerá de nuestros intereses dirigirnos hacia unos datos u otros. Sin duda un valioso activo para reorientar, potenciar o descartar enfoques y estrategias comunicativas. En definitiva, sabiendo exportar y manejar los datos de Twitter tendremos más recursos para conocer más y mejor a nuestra audiencia.

Extracción de datos en Twitter

Lo primero que debemos hacer es acceder a las estadísticas de Twitter. Para ello bastará con ir al perfil de la cuenta que nos interese analizar y seleccionar “Analytics”.

Acceder Twitter Analytics

Si no podemos entrar es porque no estarán activadas. Deberíamos hacerlo desde este enlace. Sería a partir de ese momento cuando Twitter empiece a registrar la actividad, pero es importante señalar que no tendríamos acceso a todo lo anterior.

El siguiente paso será hacer clic sobre “Tweets” y obtener los tuits del periodo que seleccionemos. Podremos exportar cómo máximo 3 meses en un mismo archivo CSV y nunca más allá de octubre de 2013. Además la exportación tiene otro límite: 3.200 tuits.

datos de Twitter

Las métricas a las que tendremos acceso pueden dividirse en 3 bloques:

  1. Métricas básicas de comportamiento, o aquellas públicas que pueden verse a simple vista al visitar cualquier perfil:
  • Retuits: número de ocasiones en las que se retuiteó una publicación.
  • Respuestas: número de respuestas que obtuvo una actualización.
  • Me gusta: número de veces que se indicó que gusta un tuit.
  1. Métricas de detalle, o aquellas que implican interacción con el usuario o un tuit (al margen de lo anterior) y que aportan información a la que solo tiene acceso el propietario de la cuenta. Por ejemplo:
  • Impresiones: número de ocasiones que se muestra una publicación en la cronología de los usuarios o en los resultados de búsqueda.
  • Interacciones: total de ocasiones en las que se interactúa con un tuit, ya sea un me gusta, un clic a la etiqueta o la foto de perfil del usuario, una respuesta, etc.
  • Tasa de interacción: el resultado de dividir el número de interacciones entre las impresiones.
  • Ampliaciones de detalles: clics en la publicación para acceder a más detalles.
  • Descargas de app: número de veces en las que se ha hecho clic para instalar una aplicación a través de la card de un tuit.
  • Enviar tuit por correo electrónico: número de veces en las que los usuarios han optado por enviar el tuit por mail.
  • Visualizaciones multimedia
  • Interacciones con el contenido multimedia: número de clics para ver el material multimedia (foto o vídeo) que ofrece la actualización.
  • Clics de perfil de usuario: ocasiones en las que se ha hecho clic en el nombre, el @nombredeusuario o la foto de perfil del autor del tuit que aparece en nuestro timeline.
  1. Métricas de publicaciones promocionadas: las anteriores, pero vinculadas a los tuits en los que se ha invertido.

Múltiples métricas, como puede verse, con las que podríamos personalizar a nuestro gusto el engagement, calcular el ROI, mejorar nuestros cuadros de mando sociales o complementar las herramientas de monitorización de las que dispongamos. No son todas las métricas con las que cuenta la herramienta, por lo que debemos deducir que progresivamente irán sumándose más. A nivel personal echo en falta que a estas alturas no ofrezca datos de alcance, como hacen otras redes sociales, pero ese es otro tema.

Cómo trabajar con los datos

En Excel hay muchas maneras de llegar al mismo sitio, esto es solo una de ellas. Como siempre, intentaremos mostrar un camino sencillo y ágil para que captéis la esencia rápidamente. Imaginemos que queremos saber qué franja horaria nos funciona mejor. Establecemos estas:

  • Mañana: de 8 a 11:59
  • Mediodía: de 12 a 15:59 horas
  • Tarde: de 16 a 19:59
  • Noche: a partir de las 20 horas.

En nuestro caso partimos de un archivo que recoge 3 meses, pero podríamos agregar la información de varios archivos para extraer datos de un semestre, por ejemplo. Por defecto, al abrirlo con Excel, veremos esta amalgama de cifras y letras:

extraer datos Twitter

Para ordenarlo hacemos clic sobre la primera columna para seleccionarla y luego otro clic en “Datos”.

Extraer trabajar datos Twitter

Posteriormente pinchamos sobre “Texto en columnas” e indicamos “Delimitados” y “Siguiente”.

datos de Twitter

Ahora bastará con seleccionar “Tabulación, “Punto y coma” y “Coma”, “Siguiente” y “Finalizar”.

Extraer trabajar datos Twitter

Este será el aspecto:

Extraer trabajar datos Twitter

En este punto a mí me gusta “limpiar” las cifras para que aparezcan sin decimales, por lo que con un simple Control + B aparecerá el menú de “Buscar y reemplazar”. Bastará con poner “.0” en “Buscar” y un espacio en blanco en “Reemplazar con”. Al pulsar sobre “Reemplazar todos” el proceso terminará.

Extraer trabajar datos Twitter

De esta manera, de forma muy rápida, tendremos las métricas listas para calcular.

Extraer trabajar datos Twitter

Lo siguiente es separar la columna de “Tiempo” en “Día” y “Hora”. Para ellos creamos 2 columnas al lado de la de “Tiempo”. Seleccionamos dicha columna, vamos a “Datos”, clic en “Texto en Columnas” y clic sobre “Delimitados”.

extraer trabajar datos estadisticas Twitter

Ahora bastará con marcar “Espacio”, “Siguiente” y “Finalizar”.

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El resultado será este: una columna con el día, otra con la hora y otra repleta de ceros que podemos eliminar.

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Ya tenemos un archivo sin decimales y  una columna con la hora. A continuación es muy importante eliminar las respuestas de la marca a las menciones de los usuarios. Se trata de publicaciones muy específicas que debemos obviar para que no nos vicie los resultados que buscamos, pues suelen pasar desapercibidas para la audiencia y por tanto no tienen interacciones. Para ello debemos conseguir un modo de ordenar los datos. Para ello pulsamos sobre “Inicio”, “Ordenar y filtrar” y “Filtro”.

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Veremos que en las distintas columnas tendremos la opción de ordenar alfabéticamente o de mayor a menor. Así que nos ponemos sobre “Texto del Tweet”, hacemos clic en la flecha que aparece en la derecha de la columna y seleccionamos “Ordenar de A a Z”.

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Como se muestra en la captura inferior, las publicaciones ya aparecen de tal modo que basta con seleccionar aquellos tuits que empiezan por una @mención y eliminarlos.

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Este proceso, después de tanta captura, puede parecer largo y tedioso, pero no es así. Cuando se complete por primera vez después se acelera enormemente y en pocos segundos tendréis la estructura básica que os interese.

Como nuestro objetivo era dividir por franjas horarias para conseguir el promedio de interacciones, la franja de 8 a 11:59 podría tener este aspecto:

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Repetimos el proceso y , gracias a los datos con los que contamos, finalmente podríamos montar las siguientes gráficas:

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En lugar del total de interacciones podría hacerse del total de comentarios, para ver en qué franja los usuarios están más predispuestos a contestar, por ejemplo. O en lugar de buscar horas hacer la división por temas, para comprobar cuáles son más eficaces. Incluso conocer qué temas son más eficaces a determinadas horas. Como hemos dicho, todo dependerá de lo que busquéis.

Lo fundamental es conocer el potencial de estas estadísticas y las métricas para localizar y explotar lo que más nos convenga; comprobar hasta qué punto hay posibilidades en los datos de Twitter extraídos desde la propia red social.

Es importantísimo que sepáis que en función del perfil que vayáis a analizar es muy probable que debáis realizar ajustes horarios. Os vamos a mostrar las peculiaridades que tiene Twitter en cuanto a las horas de publicación.

El día 31 de marzo publiqué un tuit a las 14:37. Si entro logueado recoge la hora real según el huso horario español:

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Si cierro sesión y voy al timeline se muestra la siguiente información (9 horas menos):

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Al exportar los datos de Twitter, la hora del tuit sin embargo son las 12:37 horas. Es decir, un baile de horarios que puede confundirnos y al que deberemos prestar muchísima atención. En este caso bastaría con sumar 2 horas para ajustar todo.

En resumen: si vais a buscar las franjas horarias que mejor funcionan realizad previamente esta comprobación.  Haciéndolo evitaréis obtener conclusiones erróneas.

Autor:

Social Analyst en Metriplica. Licenciado en Periodismo; máster en Comunicación y Periodismo Digital; posgrado en Analítica Web y máster en Analítica Web y Multidispositivo. Encuéntrame en LinkedIn o Twitter

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