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4 maneras de aplicar la Data Science al marketing de redes sociales

BIG DATA

Redactado por Mónica Angeles

Publicado el 20/08/2018

Harvard Business Review describió la Data Science como el “Trabajo más sexy del siglo XXI” en 2012, causando una explosión masiva de oportunidades en este espacio.

Hoy, la Data Science se ha extendido por el panorama del marketing digital.

Particularmente para el marketing en redes sociales, la Data Science promete mucho.

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

En este artículo, cubriremos 4 formas en que las marcas pueden aprovechar la Data Science para obtener mejores resultados de marketing en redes sociales en 2019:

1.-Avanzando más allá de la “nube de palabras” con herramientas basadas en Data Science

Las “nubes de palabras” han sido herramientas de confianza para los vendedores de redes sociales para analizar las conversaciones sociales y entender lo que se está discutiendo.

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

A menos que tenga un gran volumen de actividad, las nubes de palabras pueden ser tergiversativas, lo que exige que los especialistas en marketing eviten las palabras irrelevantes.

cloud social

Afortunadamente, los especialistas en marketing tienen acceso a herramientas que aprovechan el poder de la Data Science junto con algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para contextualizar el uso de palabras y brindar información significativa.

BuzzGraphs, por ejemplo, le muestra cómo se vinculan las palabras y qué palabras se usan con mayor 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 bucear profundamente en BuzzGraphs y el análisis de entidades para obtener más información.

2.- Data Science para grupos

Los resultados de las campañas de marketing en redes 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 grupos.

La Data Science tiene enormes aplicaciones aquí. En función de la frecuencia de las palabras clave observadas, los especialistas en marketing pueden identificar los temas más discutidos en las conversaciones sociales.

tw-sparkcentral-fb-messenger

Los temas se pueden analizar en las 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 especialistas en marketing pueden usar herramientas para ejecutar el mismo.

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

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

3.- Visualizaciones para mayores perspectivas

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

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

Las visualizaciones hacen que sea práctico para los profesionales del marketing entender estas historias y generar ideas que pueden mejorar masivamente 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 relación complejos y las agrupaciones sociales pueden volverse más claras que nunca a través de visualizaciones.

Las herramientas de redes sociales basadas en Data Science lo ayudan a crear visualizaciones como gráficas 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 los hacen mucho más perspicaces.

4.- Investigación avanzada de Redes Social por medio del Social Listening

Las personas están destinadas a humanizar, aunque tradicionalmente han estado llenas de jerga de marketing que finalmente acaba con la efectividad de las campañas de segmentación.

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

Social Listening

Las plataformas de social listening en los medios sociales pueden permitir a los especialistas en marketing acceder a conversaciones globales, reunir grandes volúmenes de datos, capturar las opiniones y tendencias de los clientes.

Además de alimentar los datos a la campaña de investigación de mercado específica de una marca:

  • Comience con las redes sociales escuchando para investigar un tema central.
  • A partir de los datos generales, construya mapas de las conversaciones más importantes con los consumidores.
  • Exporte los datos a una hoja de cálculo y límpielos.
  • Desarrolle un tablero de escucha para monitorear las discusiones.
  • Estudie el lenguaje natural del mercado y compárelo con las personas de sus clientes, ayudando a los redactores a crear contenido social que se convierta con mayor frecuencia.

Los datos son los combustibles del presente y del futuro. Su análisis de redes sociales necesita golpear a toda marcha, impulsado por la Data Science.

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.


Una respuesta a “4 maneras de aplicar la Data Science al marketing de redes sociales”

  1. […] herramientas de redes sociales basadas en Data Science le ayudan a crear visualizaciones como diagramas de dispersión para presentar correlaciones, […]

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