{"id":4976,"date":"2019-10-17T07:13:41","date_gmt":"2019-10-17T05:13:41","guid":{"rendered":"https:\/\/letsrebold.com\/blog\/social-listening-para-la-gestion-estrategica-de-la-comunicacion\/"},"modified":"2022-08-01T09:43:37","modified_gmt":"2022-08-01T07:43:37","slug":"social-listening-para-la-gestion-estrategica-de-la-comunicacion","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/letsrebold.com\/es\/blog\/social-listening-para-la-gestion-estrategica-de-la-comunicacion\/","title":{"rendered":"Social Listening para la gesti\u00f3n estrat\u00e9gica de la comunicaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Los \u00faltimos avances tecnol\u00f3gicos en el tratamiento de grandes paquetes de datos, ayudan a los equipos de comunicaci\u00f3n<\/strong> a extraer insights que argumentan la toma de decisiones estrat\u00e9gicas basadas en datos.<\/p>\n

Actualmente, hay una gran cantidad de herramientas y estudios que ofrecen esta posibilidad, pero siempre es importante contar, a medida que avanza la tecnolog\u00eda, con herramientas<\/strong> m\u00e1s potentes de extracci\u00f3n de datos cuantitativos<\/strong>, pero tambi\u00e9n con nuevas funcionalidades que permiten agregar un an\u00e1lisis cualitativo.<\/p>\n

Es por ello que las acciones de escucha digital (Social Listening)<\/strong> se configuran, cada m\u00e1s, como un \u00e1rea independiente, y complementaria, a la monitorizaci\u00f3n en medios convencionales (prensa, televisi\u00f3n, radio y medios online), ya que no solo se monitorizan las redes sociales, sino tambi\u00e9n aquella informaci\u00f3n sobre el consumidor y el sector que proviene de otros canales digitales. Es el an\u00e1lisis de esta informaci\u00f3n lo que permite tener una idea acertada de cu\u00e1l es la oportunidad o el tama\u00f1o de una conversaci\u00f3n determinada, as\u00ed como detectar el comportamiento del consumidor en relaci\u00f3n a oportunidades para una marca o empresa,<\/strong> y tambi\u00e9n permite establecer mecanismos de control de un posible detonante de una crisis de reputaci\u00f3n en RRSS.<\/p>\n

Una de las t\u00e9cnicas m\u00e1s efectivas para el an\u00e1lisis del comportamiento del consumidor es cruzar la informaci\u00f3n sobre la conversaci\u00f3n digital con las b\u00fasquedas del usuario en el buscador de Google. Es decir, analizar lo que dicen<\/strong> (conversaci\u00f3n digital) vs lo que piensan, pero no dicen abiertamente (las b\u00fasquedas). Este an\u00e1lisis proporciona un grado de detalle y de conocimiento que puede ayudar a enfocar los esfuerzos en comunicaci\u00f3n de las empresas del sector, cuales son las tendencias y ver si la planificaci\u00f3n inicial de la empresa coincide con las necesidades reales de los usuarios.<\/p>\n

Adem\u00e1s, los avances tecnol\u00f3gicos permiten completar el an\u00e1lisis con la extracci\u00f3n de la informaci\u00f3n sem\u00e1ntica, <\/strong>en un avance que realizan las herramientas de Social Listening y que mejora cada vez m\u00e1s la tipolog\u00eda de an\u00e1lisis realizados hasta la fecha.<\/p>\n

Herramientas como Brandwatch<\/strong>, Digimind, Talkwalker entre otras, est\u00e1n actualizando y mejorando el tratamiento de los datos para una mejor segmentaci\u00f3n por categor\u00edas, tags y rules. \u00a0La mejora en las b\u00fasquedas sem\u00e1nticas y en la extracci\u00f3n de la informaci\u00f3n<\/strong>, tambi\u00e9n se ha mejorado desde el punto de vista de la comprensi\u00f3n y visualizaci\u00f3n de los datos, ya que todas las herramientas incorporan gr\u00e1ficos evolutivos y de tendencias, as\u00ed como c\u00e1lculo de cuotas y datos agregados, que permite extraer lo verdaderamente importante en el an\u00e1lisis 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 \u201camigable\u201d todav\u00eda es necesario contar con un equipo de analistas que puedan entender y recomendar qu\u00e9 est\u00e1 ocurriendo con toda la informaci\u00f3n \u00a0que resulta de la visualizaci\u00f3n de los datos, de ah\u00ed que la extracci\u00f3n de los insights<\/strong> sigue siendo una de las partes m\u00e1s importantes del proceso.<\/p>\n

En este sentido, es curioso que sea el factor humano el que se encargue de que esta tecnolog\u00eda resulte \u00fatil ya que su intervenci\u00f3n es crucial en todos los procesos del estudio, desde la toma del breafing, a la comprensi\u00f3n de los objetivos y la empresa, la redacci\u00f3n de queries, as\u00ed como la configuraci\u00f3n de las alertas y dashboards,<\/strong> el tratamiento de la informaci\u00f3n y finalmente a la confecci\u00f3n del reporte.<\/p>\n

Otro factor que nunca debemos de dejar de lado, por su gran importancia, es la cobertura de la informaci\u00f3n. Rebold ha desarrollado un modelo de extracci\u00f3n de informaci\u00f3n 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, m\u00fasica\u00a0 y hosteler\u00eda en el caso de Instagram.<\/p>\n

 <\/p>\n

Reconocimiento de logos<\/strong><\/p>\n

Otro de los grandes avances de la tecnolog\u00eda, es la posibilidad del rastreo de im\u00e1genes en redes sociales<\/strong>. Aunque ahora solo es posible con Twitter, el reconocimiento vectorial de cualquier logo hace que se pueda rescatar informaci\u00f3n relevante sin necesidad de detectarla sem\u00e1nticamente, muy \u00fatil para detectar qu\u00e9 productos, estilo de vida o conceptos se relacionan una marca. Adem\u00e1s, sirve para calcular el valor de acciones on y offline y patrocinios. En este \u00faltimo caso, adem\u00e1s, Rebold ha elaborado una f\u00f3rmula coherente y bastante exacta para la valoraci\u00f3n econ\u00f3mica en las publicaciones digitales.<\/p>\n

Todav\u00eda 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 detecci\u00f3n del tono de la conversaci\u00f3n (positivo, negativo o neutro).<\/strong> Aunque se est\u00e1 avanzando en esta materia con el machine learning y tecnolog\u00edas como Watson, a\u00fan est\u00e1 lejos de obtener resultados que mejoren la forma manual, ya sea del 100% de las menciones como de muestra representativa, del universo analizado.<\/p>\n

Otro valor interesante en los estudios basados en datos de social media es la aplicaci\u00f3n de otras t\u00e9cnicas complementarias destinadas a enriquecer el an\u00e1lisis, como la detecci\u00f3n de inversi\u00f3n publicitaria en medios online y Facebook<\/strong> por parte de las empresas de cualquier sector. Esto se hace mediante crawling que obtiene datos representativos, muy \u00fatiles una vez incorporados a cualquier reporte, ya que pone en contexto el esfuerzo en comunicaci\u00f3n de la empresa o marca.<\/p>\n

Asimismo, en los reportes de social media no se ha dejado de lado a la vieja t\u00e9cnica de las encuestas. La elaboraci\u00f3n de dichas encuestas ahora se hace mediante Twitter ads, lo que le da un gran valor a\u00f1adido, ya que permiten lanzar un n\u00famero adecuado de preguntas con la posibilidad de segmentar, como en cualquier anuncio, el target a quien va dirigida la encuesta.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u201cLos nuevos avances vienen directamente de la concepci\u00f3n y la importancia que se les da a los estudios de social listening<\/strong> por parte de los responsables de comunicaci\u00f3n y marketing de cualquier empresa.\u201d Afirma Nacho Mart\u00ed, Consumer Intelligence Manager de Rebold<\/strong>. \u00a0\u201cLos estudios de social listening, sirven como cualquier estudio de mercado, siendo el mundo online una representaci\u00f3n del offline. Ayuda tambi\u00e9n a detectar tu target relevante, consejos para el contenido org\u00e1nico y adem\u00e1s y quiz\u00e1s m\u00e1s atractivo, ayudar en las campa\u00f1as de paid media<\/strong>.\u201d Termina Nacho.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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