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3 maneras de aplicar Data Science en tus Redes Sociales

BIG DATA

Redactado por Mónica Angeles

Publicado el 03/05/2019

Cada día los usuarios de Instagram publican casi 50,000 fotos. Losusuarios de Twitter publican 473,400 actualizaciones y 4,3 millones de usuariosse dirigen a YouTube para ver un video.

Algunos de esos números y acciones serán importantes para su marca.Otros no tendrán ningún impacto en absoluto.

La identificación de señales, tendencias y señales importantes en las redes sociales ahora requiere amplias capacidades de análisis.

Entonces, ¿cómo detiene la inundación de datos entrantes y la transformaen un flujo constante de información destilada?

Aplicando el Data Science a los problemas más apremiantes a la mano:

1.- Utiliza el análisis deconglomerados para mejorar la micro-segmentación

Las redes sociales te permiten llegar a todos y a cualquier persona, encualquier lugar del mundo.

Eso es bueno si quieres tener muchos seguidores. Pero como marca, noestá necesariamente interesada en obtener me gusta de Jenny o Zack de EEUU, situ producto solo está en Perú.

Pueden ser grandes personas, pero las perspectivas no son relevantespara obtener leads de calidad si tienes una agencia de viajes local.

Las redes sociales nos presentan un nuevo desafío: ¿cómo encuentro mi “comunidad” de clientes y me conecto con ellos?

Estas dos preguntas son extremadamente importantes si estás organizandoel lanzamiento de un nuevo producto y planeas probar las nuevas alternativasdel marketing.

Debes comprender cómo sus características demográficas se relacionaráncon tus ofertas.

Veamos cómo la Data Science puede abordar esto.

En primer lugar, puedes implementar algoritmos para ayudarlo aidentificar los temas más discutidos en las redes sociales en tu nicho.

Puedes hacer coincidir la popularidad de ciertos temas (por ejemplo,manualidades, comida o belleza) con una plataforma específica (Pinterest,Facebook, Instagram).

De esta manera encuentras donde se encuentra tu audiencia objetivo.

A continuación, puedes clasificar el sentimiento expresado por losusuarios en diferentes conversaciones en torno a tu marca o tu competencia.

¿Son fanáticos de tus otros productos? ¿Se inscribieron con tucompetidor? ¿Qué les importa en general cuando se trata de ___?

En este punto, debes tener suficientes datos para comprender a quiéndebes dirigirte.

Pero eso no es todo: ahora puedes multiplicar el número de clientesprobables aplicando el análisis de clústeres.

El análisis de clústeres te permite agrupar usuarios en comunidadesespecíficas:

  • Chicas solteras, de 19 a 25 años deedad, todavía en la universidad, interesadas en productos asequibles para elcuidado del cabello y hacks de belleza.
  • Mujeres casadas, de 25 a 35 años deedad, con un ingreso promedio de S/2000 o más, interesadas en los mejoresproductos para el cuidado del cabello, suplementos y tratamientos depeluquería.

Puedes estimar la frecuencia con la que acceden a ciertos sitios web, por ejemplo: YouTube, Instagram o una determinada tienda y coinciden con sus preferencias con datos demográficos adicionales.

Su perfil de cliente se verá como sigue:

“Fans de Instagram de 20 a 25 años de edad, que acceden a la plataforma de 3 a 6 veces por día, publican sobre #haircolour #hairstyles #Loreal. Expresó opiniones negativas sobre Dove. Tiene una opinión neutral sobre las marcas de suplementos, vitaminas para el cabello. A menudo, publicaciones sobre salud, belleza, familia y planificación de viajes ”.

¡Ahora ese es un perfil de cliente con el que puede trabajar!

Taco Bell usó un enfoque similar cuando lanzó su aplicación de pedido móvil en los Estados Unidos.

Para crear un impulso de marketing masivo, la compañía utilizó laplataforma NetBase Audience 3D para identificar a 3.5 millones de personas queexpresan pensamientos positivos sobre ellos en las redes sociales durante losúltimos tres años.

Esta audiencia se dividió aún más en 90 microsegmentos únicos, basados ​​en lo que las personas dijeron exactamente que aman, desean, necesitan, anhelan y comen en Taco Bell.

Usando estos datos emocionales y de comportamiento, la compañía lanzó una serie de anuncios micro dirigidos que acumulan algunos resultados impresionantes:

  • La aplicación fue descargada 3.7millones de veces poco después de la campaña de lanzamiento.
  • Taco Bell extendió su alcance 4X.
  • Logró una tasa de retweet 2.5X más altaque otras audiencias de Twitter

2.- Conozca qué les importa a sus clientes (sin preguntarles explícitamente)

El 67% de la decisión del comprador está completa incluso antes dellegar a la etapa de ventas.

Las conversaciones en las redes sociales (públicas y privadas) tienen unimpacto masivo en lo que termina en nuestro carrito de compra.

Casi el 84% de los millennials admiten que el contenido generado porusuarios de extraños tiene algún impacto sobre si comprarán un producto.

Pinterest inspira al 72% de los usuarios a comprar, independientemente de si están buscando algo nuevo o no.

El Data Science le permite “escuchar” a lo que su audienciaestá prestando atención cuando realiza su elección sin presentarles la temidaencuesta de satisfacción del cliente.

Por ejemplo, Crimson Hexagon usó algoritmos para identificar qué compradores de autos hablan más en las redes sociales:

Claramente, muchos de los propietarios de Toyota actuales y aspirantesse preocupan por la eficiencia del combustible.

Al conocer este cuadro, puedes ajustar tus eslóganes y su copia creativa en las redes sociales para abordar precisamente eso.

3.- Adoptar marketing de influenciainfluenciado por datos

Encontrar la combinación adecuada para promocionar tu marca puede serdifícil para cualquier persona con un perfil de Instagram que pueda afirmar quees un factor de influencia.

Si bien el 92% de los profesionales de marketing han encontrado que el marketing de influencers es efectivo desde el 2017, la mayoría también admite que sus prácticas de investigación de los candidatos correctos fueron ineficaces, impulsadas principalmente por la investigación manual y la evaluación superficial de las métricas de compromiso clave.

Influential, una startup que trabaja con la tecnología de IBM Watson deIBM, planea agilizar este proceso de emparejamiento.

Primero, la empresa utiliza el Data Science para identificar laaudiencia, el perfil y la personalidad de la marca en función de su presenciaen las redes sociales.

A continuación, los algoritmos ejecutan una evaluación similar de losinfluenciadores listados en su base de datos.

Extraen las últimas 22,000 palabras producidas por un influencer y luegolas analizan en función de 47 rasgos psicográficos.

El objetivo es predecir la probabilidad de tener asociaciones continuas exitosas entre una marca en particular y un factor de influencia basado en la superposición contextual y de personalidad, junto con los resultados de campañas pasadas generados por un determinado grupo de influencia.

Puedes emplear la ciencia de la información y el análisis deconglomerados en una escala más pequeña para identificar a los líderes deopinión y personas influyentes dentro de sus comunidades objetivo y abordarloscon acuerdos de asociación.

Tus campañas de marketing de influenciadores no deben basarse únicamenteen métricas de vanidad; se pueden respaldar con datos sólidos.

El Data Science ayuda a conectar los puntos y captura las opiniones ysentimientos que importan en un entorno de redes sociales dispersas.

Es hora de elegir el mejor curso de acción basado en datos, no en suposiciones.

foto de Mónica Angeles

Mónica Angeles

Licenciada en Comunicación Social de la Universidad San Martín de Porres (USMP) con más de 10 años de experiencia, actualmente me desempeño como UX Content Strategist.

Diplomada en Community Manager y Social Media Management. Trabajo como gestora de contenido y estrategias digitales con marcas reconocidas del rubro cosmético, automotriz, hotelero y supermercados. Docente en diferentes centros de estudios superiores, destacando Toulouse Lautrec.


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Una respuesta a “3 maneras de aplicar Data Science en tus Redes Sociales”

  1. […] Con la aparición del Big Data, el marketing en redes sociales ha alcanzado un nivel completamente nuevo. […]

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