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4 maneras de aplicar Ciencia de Datos en Social Media Marketing

BIG DATA

Redactado por Mónica Angeles

Publicado el 09/01/2019

Harvard Business Review describió la ciencia de datos como el “Trabajo más sexy del siglo 21” en 2012, lo que causó una explosión masiva de oportunidades en este espacio.

Hoy en día, la ciencia de datos ha extendido su dominio sobre el panorama del marketing digital.

Especialmente para el marketing en redes sociales, la ciencia de datos promete mucho.

Desde el análisis avanzado de la actividad de las redes sociales en las campañas de contenido de marca para crear personas perspicaces a través de la escucha de las redes sociales, pasando por los complejos patrones de datos que son fáciles de entender a través de visualizaciones, hasta superar el problema perenne del fraude publicitario en los ecosistemas publicitarios, la ciencia de datos tiene aplicaciones potenciales mejorar significativamente las redes sociales para las marcas.

En este artículo, cubriré cuatro formas en que las marcas pueden aprovechar la ciencia de datos para obtener mejores resultados de marketing en redes sociales en 2019:

Es decepcionante común que las personas utilicen la ciencia de datos cuando en realidad se refieren a análisis de datos o análisis, y eso no es exactamente correcto.

La ciencia de datos no es ni siquiera inteligencia de negocios. Tiene un alcance más amplio e implica la exploración de datos de múltiples fuentes para comprender un patrón subyacente invisible que muestra información y relaciones importantes, que se pueden expresar a través de visualizaciones.

1.- Avanzar más allá de las nubes de palabras con herramientas basadas en datos

Las nubes de palabras han sido herramientas confiables para que los profesionales de marketing de redes sociales analicen conversaciones sociales y entiendan lo que se está discutiendo.

Aunque las marcas a menudo se topan con un patrón importante, las nubes de palabras son, en realidad, herramientas bastante contundentes.

A menos que tenga un alto volumen de actividad, las nubes de palabras pueden ser falsas, lo que obliga a los profesionales de marketing a protegerse contra las palabras irrelevantes.

Afortunadamente, los profesionales de marketing tienen acceso a herramientas que aprovechan el poder de la ciencia de la información junto con algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para contextualizar el uso de palabras y ofrecer información significativa. BuzzGraphs, por ejemplo, te muestra cómo se vinculan las palabras y qué palabras se usan con más frecuencia.

El análisis de entidades también ayuda, asociando palabras y pequeños grupos de palabras con sus tipos semánticos, como una marca, una persona, un sitio web, etc.

Es posible profundizar en BuzzGraphs y en el análisis de entidades para obtener más información.

Big Data. Chart with keywords and icons. Sketch

2.- Ciencia de datos para agrupaciones comunitarias

Los resultados de la campaña de marketing en medios sociales deben medirse y mejorarse continuamente.

Dirigirse a grupos fuertemente conectados, naturalmente, amplifica la efectividad de la campaña.

Primero, identifique las áreas temáticas que reciben buenas respuestas como punto de partida para su campaña de agrupación de comunidades.

La ciencia de datos tiene aplicaciones tremendas aquí. En función de la frecuencia de las palabras clave observadas, los profesionales de marketing pueden identificar los temas más discutidos en las conversaciones sociales.

Los temas pueden luego ser analizados a través de plataformas sociales para clasificarlos.

En 2015, las revistas de investigación publicaron una gran cantidad de contenido sobre el uso del aprendizaje automático en la clasificación de mensajes en las redes sociales.

Hoy en día, los mercadólogos pueden usar herramientas para ejecutar lo mismo.

Luego, aproveche el análisis de clústeres para identificar cómo las personas que participan, por ejemplo, en una conversación de Twitter están asociadas entre sí.

Dicho análisis puede agrupar a las personas, separando los grupos débilmente conectados.

big data

3.- Visualizaciones para mayores insights

La explosión de las redes sociales ha sido una de las razones por las cuales el volumen de datos globales aumenta cada año.

La línea de tiempo de cada usuario de las redes sociales regulares es potencialmente la historia de su vida.

Las visualizaciones hacen que sea práctico para los mercadólogos entender estas historias y generar ideas que pueden mejorar enormemente el marketing en redes sociales.

Las visualizaciones de gráficos sociales, por ejemplo, muestran la dinámica social que se desarrolla a nuestro alrededor.

SociLab, por ejemplo, le permite visualizar su red de LinkedIn y evaluar su “calidad”.

Los patrones de relaciones complejas y los grupos sociales pueden volverse más claros que nunca a través de las visualizaciones.

Las herramientas de redes sociales basadas en Data Science le ayudan a crear visualizaciones como diagramas de dispersión para presentar correlaciones, gráficos circulares para mostrar proporciones, gráficos de líneas para mostrar tendencias y tablas para mostrar valores exactos.

Hootsuite Analytics, por ejemplo, puede tomar sus métricas de redes sociales y transformarlas en visualizaciones que las hacen mucho más perspicaces.

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4.- Investigación avanzada de personajes respaldada por el social listening en redes sociales

Las personas de los clientes son mucho más efectivas que los descriptores demográficos amplios.

Las personas están destinadas a humanizarse, aunque tradicionalmente se han llenado con una jerga de marketing que eventualmente mata la efectividad de las campañas de orientación.

Las herramientas respaldadas por la ciencia de los datos pueden transformar la forma en que las marcas realizan estudios de mercado utilizando datos de las redes sociales.

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Las plataformas de social listening de redes sociales pueden permitir a los profesionales de marketing acceder a conversaciones globales, reunir grandes volúmenes de datos, capturar las opiniones y tendencias de los clientes y enviar los datos a la campaña de investigación de mercado específica de una marca:

• Comience con la escucha de las redes sociales para investigar un tema central.
• A partir de los datos generales, cree mapas de las conversaciones más importantes de los consumidores.
• Exportar los datos a una hoja de cálculo y limpiarlos.
• Desarrollar un panel de escucha para monitorear las discusiones.
• Estudie el lenguaje natural del mercado y conviértalo en las personas de sus clientes, ayudando a los redactores a crear contenido social que se convierte con más frecuencia.

Los datos se llaman combustible del presente y del futuro. Su análisis de redes sociales necesita golpear la saturación, impulsado por la ciencia de datos.

Confíe en los métodos explicados en esta guía para comenzar.

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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