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4 maneras en las que Big Data está impactando el marketing en redes sociales

BIG DATA

Redactado por Mónica Angeles

Publicado el 08/05/2019

Con el advenimiento y el mayor uso de Internet, las redes sociales sehan convertido en una parte integral de la rutina diaria de las personas.

Los medios sociales no solo se utilizan para conectarse con otros, sinoque se han convertido en una plataforma efectiva para que las empresas lleguena su público objetivo.

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

Se estima que para 2020 el volumen acumulado de big data alcanzará los44 billones de gigabytes.

Con una cantidad tan enorme de datos disponibles, los profesionales de marketing pueden utilizarla para obtener información útil para enmarcar estrategias de marketing eficaces en las redes sociales.

Todas las actualizaciones de estado, fotos y videos publicados por losusuarios en su red social contienen información útil sobre sus característicasdemográficas, gustos, aversiones, etc.

Las empresas están utilizando esta información de muchas maneras,administrándola y analizándola para obtener una ventaja competitiva.

Los expertos en marketing utilizan el Big Data para planificar futuras campañas en las redes sociales, aprendiendo todo lo que necesitan saber sobre sus clientes potenciales y acercándose a ellos.

Esta publicación analizaremos el imparto actual y a futuro del Big Data en el marketing de redes sociales:

1.- Personalización

Big Data permite la personalización, lo que permite a las marcasacercarse a sus clientes de una manera más personalizada en función de suselecciones y gustos.

Ofrece información detallada y una comprensión integral de la audiencia,lo que ayuda a las empresas a crear una comunicación personalizada para mejorarla retención y elevar su confianza.

Con Big Data, será más fácil para las marcas mostrar solo aquellos anuncios que interesan a los consumidores, convirtiendo los anuncios en una experiencia no intrusiva.

Los anuncios se dirigirán en función de las publicaciones de los usuarios en las redes sociales, lo que vean y compartan, etc.

Con los anuncios personalizados, los anunciantes podrán fortalecer sus relaciones con los usuarios de las redes sociales y convertirlos en clientes después de identificar la plataforma más efectiva. Tiempo y formato para sus anuncios.

2.- Toma de decisiones

Big data permite a los profesionales de marketing identificar lastendencias de las redes sociales y obtener información, que se puede utilizarpara tomar decisiones de participación, como con qué usuarios se comunican, quégrupo de usuarios debe recibir correos electrónicos de marketing, etc.

También facilita el seguimiento de Demografía para decidir quéplataforma de redes sociales apuntar.

Las empresas pueden comprender fácilmente los sentimientos del mercado a través de big data, lo que les permite desarrollar estrategias ganadoras.

En lugar de confiar únicamente en el rendimiento pasado para determinar qué mejoras son necesarias, Big Data ayuda a tomar decisiones informadas para satisfacer mejor las necesidades y expectativas futuras de los consumidores.

3.- Efectividad de la campaña

Big data es útil para rastrear el rendimiento de las campañas de redessociales y para descubrir los cambios graduales en el ROI.

También permite a los profesionales de marketing probar sus campañasantes de lanzarlas, analizar los resultados, realizar cambios en la campañasegún sea necesario y volver a probarlos.

Las herramientas analíticas predictivas permiten a las empresas tomar decisiones sobre cuándo detener la campaña para evitar pérdidas.

Al obtener información procesable a partir de big data, las empresasobtienen una idea sobre los horarios pico de los clientes, sus preferencias,comportamiento, etc., lo que lleva a una mayor efectividad de la campaña demedios sociales.

Los profesionales de marketing pueden obtener información importante sobre el proceso que sus clientes tomaron desde la primera etapa del ciclo de compra hasta la interacción posterior a la compra, lo que les permite ajustar la campaña en cada etapa del ciclo.

4.- Información del producto

Los profesionales de marketing en redes sociales pueden usar Big Data demanera efectiva para juzgar futuros patrones y tendencias de compra.

Big data aumenta la certeza sobre lo que los consumidores quieren,cuándo lo desean y cómo lo desean.

Esto le da a las empresas información sobre cómo deberían ser sus nuevosproductos.

Las empresas pueden utilizar big data para analizar las opciones de laspersonas, sus quejas, qué productos faltan, fallas en los productos, etc.

Esto les permitirá realizar cambios en el producto actual y presentar nuevos productos innovadores.

Conclusión

Hay un aumento continuo en el número de personas que interactúan con lasmarcas en las plataformas de redes sociales.

Esto hace que sea esencial para usted tener conocimientos de datos paraseguir siendo competitivo y mantenerse relevante en el entorno de los mediossociales.

Al ver la enorme cantidad de datos producidos por estas plataformas, escrucial que haga uso de Big Data en sus campañas de marketing en redessociales.

Big data le permitirá analizar el comportamiento de los compradores ydirigirse a un grupo exacto de personas.

Al brindarle información detallada, lo ayudará a ajustar sus mensajes deredes sociales y elegir la plataforma adecuada para comunicárselos a loscompradores.

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 “4 maneras en las que Big Data está impactando el marketing en redes sociales”

  1. […] Más dispositivos y objetos ahora están vinculados a Internet, transmitiendo los datos que recopilan para su análisis. […]

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