Los últimos avances tecnológicos en el tratamiento de grandes paquetes de datos, ayudan a los equipos de comunicación a extraer insights que argumentan la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.
Actualmente, hay una gran cantidad de herramientas y estudios que ofrecen esta posibilidad, pero siempre es importante contar, a medida que avanza la tecnología, con herramientas más potentes de extracción de datos cuantitativos, pero también con nuevas funcionalidades que permiten agregar un análisis cualitativo.
Es por ello que las acciones de escucha digital (Social Listening) se configuran, cada más, como un área independiente, y complementaria, a la monitorización en medios convencionales (prensa, televisión, radio y medios online), ya que no solo se monitorizan las redes sociales, sino también aquella información sobre el consumidor y el sector que proviene de otros canales digitales. Es el análisis de esta información lo que permite tener una idea acertada de cuál es la oportunidad o el tamaño de una conversación determinada, así como detectar el comportamiento del consumidor en relación a oportunidades para una marca o empresa, y también permite establecer mecanismos de control de un posible detonante de una crisis de reputación en RRSS.
Una de las técnicas más efectivas para el análisis del comportamiento del consumidor es cruzar la información sobre la conversación digital con las búsquedas del usuario en el buscador de Google. Es decir, analizar lo que dicen (conversación digital) vs lo que piensan, pero no dicen abiertamente (las búsquedas). Este análisis proporciona un grado de detalle y de conocimiento que puede ayudar a enfocar los esfuerzos en comunicación de las empresas del sector, cuales son las tendencias y ver si la planificación inicial de la empresa coincide con las necesidades reales de los usuarios.
Además, los avances tecnológicos permiten completar el análisis con la extracción de la información semántica, en un avance que realizan las herramientas de Social Listening y que mejora cada vez más la tipología de análisis realizados hasta la fecha.
Herramientas como Brandwatch, Digimind, Talkwalker entre otras, están actualizando y mejorando el tratamiento de los datos para una mejor segmentación por categorías, tags y rules. La mejora en las búsquedas semánticas y en la extracción de la información, también se ha mejorado desde el punto de vista de la comprensión y visualización de los datos, ya que todas las herramientas incorporan gráficos evolutivos y de tendencias, así como cálculo de cuotas y datos agregados, que permite extraer lo verdaderamente importante en el análisis y tratamiento de grandes cantidades de datos. No obstante, a pesar de los esfuerzos de las diferentes plataformas por mostrar los datos de una manera “amigable” todavía es necesario contar con un equipo de analistas que puedan entender y recomendar qué está ocurriendo con toda la información que resulta de la visualización de los datos, de ahí que la extracción de los insights sigue siendo una de las partes más importantes del proceso.
En este sentido, es curioso que sea el factor humano el que se encargue de que esta tecnología resulte útil ya que su intervención es crucial en todos los procesos del estudio, desde la toma del breafing, a la comprensión de los objetivos y la empresa, la redacción de queries, así como la configuración de las alertas y dashboards, el tratamiento de la información y finalmente a la confección del reporte.
Otro factor que nunca debemos de dejar de lado, por su gran importancia, es la cobertura de la información. Rebold ha desarrollado un modelo de extracción de información retroactiva de la API de Facebook e Instagram, que completa la proporcionada por Twitter, foros, blogs y medios online en informes personalizados. Esto es muy importante sobre todo para empresas de gran consumo, marcas de consumo juvenil, moda, deportes, viajes, música y hostelería en el caso de Instagram.
Reconocimiento de logos
Otro de los grandes avances de la tecnología, es la posibilidad del rastreo de imágenes en redes sociales. Aunque ahora solo es posible con Twitter, el reconocimiento vectorial de cualquier logo hace que se pueda rescatar información relevante sin necesidad de detectarla semánticamente, muy útil para detectar qué productos, estilo de vida o conceptos se relacionan una marca. Además, sirve para calcular el valor de acciones on y offline y patrocinios. En este último caso, además, Rebold ha elaborado una fórmula coherente y bastante exacta para la valoración económica en las publicaciones digitales.
Todavía queda mucho por trabajar, ya que hasta la fecha las herramientas no miden con exactitud las valoraciones cualitativas de las publicaciones, como puede ser por ejemplo la detección del tono de la conversación (positivo, negativo o neutro). Aunque se está avanzando en esta materia con el machine learning y tecnologías como Watson, aún está lejos de obtener resultados que mejoren la forma manual, ya sea del 100% de las menciones como de muestra representativa, del universo analizado.
Otro valor interesante en los estudios basados en datos de social media es la aplicación de otras técnicas complementarias destinadas a enriquecer el análisis, como la detección de inversión publicitaria en medios online y Facebook por parte de las empresas de cualquier sector. Esto se hace mediante crawling que obtiene datos representativos, muy útiles una vez incorporados a cualquier reporte, ya que pone en contexto el esfuerzo en comunicación de la empresa o marca.
Asimismo, en los reportes de social media no se ha dejado de lado a la vieja técnica de las encuestas. La elaboración de dichas encuestas ahora se hace mediante Twitter ads, lo que le da un gran valor añadido, ya que permiten lanzar un número adecuado de preguntas con la posibilidad de segmentar, como en cualquier anuncio, el target a quien va dirigida la encuesta.
“Los nuevos avances vienen directamente de la concepción y la importancia que se les da a los estudios de social listening por parte de los responsables de comunicación y marketing de cualquier empresa.” Afirma Nacho Martí, Consumer Intelligence Manager de Rebold. “Los estudios de social listening, sirven como cualquier estudio de mercado, siendo el mundo online una representación del offline. Ayuda también a detectar tu target relevante, consejos para el contenido orgánico y además y quizás más atractivo, ayudar en las campañas de paid media.” Termina Nacho.
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