La inversión en publicidad está aumentando cada vez más hacia los medios digitales, desplazando poco a poco a los medios tradicionales como la televisión, radio y prensa.

Cada segundo, 3,3 millones de publicaciones nuevas aparecen en Facebook y casi medio millón en Twitter.

Esta tendencia llegó para quedarse, se estima que tan solo en estados unidos para el 2021 la inversión en marketing digital alcanzará los 172.29 billones de dólares, y que para el 2023 podríamos estar hablando de 2 tercios del total de inversión en publicidad.

Inversión en medios digitales vs medios tradicionales

En este escenario resulta vital comprender la mejor manera de optimizar esta inversión, ya que en esta lucha por llamar la atención del target, podrían cometerse muchos errores al ignorar datos relevantes para la toma de decisiones.

La información es poder

Afortunadamente podemos contar con Data Science para poder dirigir estrategias, tácticas y acciones que favorezcan la inversión de los anunciantes.

Al mismo tiempo, las empresas necesitan innovar y optimizarse para lograr una mayor competitividad y rendimiento, y el uso de data sicence ofrece una perspectiva que beneficia enormemente a las empresas que apuestan por incluir esta disciplina en la toma de decisiones del día a día.

Sin embargo, dado el volumen de información que existe en las actividades empresariales que generan data, es imposible procesar todo manualmente, pero por medio de la analítica de datos, en el mundo de hoy contamos con productos y metodologías para muchas áreas como logística, distribución y operaciones (SupplyChain por ejemplo).

En la industria digital podemos contar con métricas mas específicas para evidenciar el éxito en las campañas, o tomar acciones que permitan optimizarlas con el objetivo de maximizar el ROI (retorno por inversión) digital.

Pero no es la única de las ventajas, aplicar data science en marketing digital permite entre entre otras cosas superar la sobrecarga de información

Gracias al Machine learning (ML), podemos aplicar una serie de algoritmos que permiten a las computadoras identificar patrones en los datos y clasificarlos en clusters.

Esto está perfectamente adaptado a datos no estructurados ya que las publicaciones en redes sociales no siguen ninguna regla. Por lo general, son una mezcla de texto, imágenes, sonidos y video.

Machine Learning social media

¿Por qué usar Machine Learning?

Existen varias razones para implementar ML en el análisis de redes sociales dictadas por las 3 Vs. de Big Data (volumen, velocidad y variedad).

1. Por que és escalable

La actividad en las redes sociales generan una gran cantidad de data que requiere de herramientas automatizadas para manejar las actividades de procesamiento.

Es imposible, incluso con un equipo dedicado de redes sociales, realizar un seguimiento de todos los canales y las menciones de marca.

En cambio, las herramientas de raspado web reúnen todas las publicaciones que pueden estar asociadas a la marca.

Estas las colocan en un lago de datos del que se alimentan en los algoritmos que las cortan y las cortan en pedazos relevantes, según el criterio de análisis.

2. Texto vs Contexto

La fase de fragmentación se basa en una palabra clave como la marca o el nombre del producto.

Para las campañas dedicadas, la búsqueda podría hacerse usando un hashtag, pero esto es solo el comienzo.

Con Big Data podemos lograr más que con simples herramientas estadísticas diseñadas para datos estructurados.

Esos habrían contado cuántas veces apareció la palabra clave en las conversaciones y agregaron más niveles de filtrado como la geolocalización y el género.

Mientras que ahora podemos crear gráficos que muestran los enlaces existentes y le dan significado para una lectura más precisa de la situación.

Es mas importante analizar no solo la palabra de enfoque (el texto), sino también el contexto en el que se ubica.

A través del análisis de sentimiento impulsado, una empresa puede saber qué tan contentos están los clientes con el producto y cuáles son las palabras asociadas con los sentimientos positivos y negativos.

Esto es similar a la forma en que los humanos se entienden entre sí desde el tono de su voz o cómo se comunican los amigos a través de la mensajería instantánea.

machine learning texto

3. Relevancia y autoridad

En las redes sociales, es importante identificar personas influyentes que nos permitan distribuir y aumentar el alcance de los mensajes, ya que estos son nodos centrales en la red y construir un vínculo con ellos puede agregar valor a los esfuerzos de marketing.

Es posible rastrear los enlaces y ver de dónde viene cada bit de información, o cambios en las publicaciones iniciales usando gráficos.

Los elementos más relevantes tienen muchas referencias, mientras que los generadores de contenido con la autoridad más alta crean publicaciones relevantes de manera consistente.

Las computadoras no entienden

Es importante entender que las computadoras no procesan la información de la misma manera que los humanos, aunque este sea el objetivo al que aspire la inteligencia artificial.

Actualmente, solo crean reglas y las aplican, dando la impresión de razonamiento. Sin embargo, este no es un argumento en contra del uso del aprendizaje automático, solo un recordatorio de las capacidades de un programa y una forma de establecer expectativas realistas.

AI-inteligencia-artificial

El posible inconveniente de esta limitación es que el análisis de publicaciones en redes sociales requiere una atención especial durante la fase de calibración.

Especialmente en lo que respecta a la meta comunicación, como los emojis, el uso de la ironía y el sarcasmo.

Mientras que un ser humano puede detectar esto mas fácilmente, una máquina podría clasificar dicha publicación en el contenedor incorrecto e ignorar a un cliente insatisfecho.

4. Del usuario al influencer

Antes de las redes sociales, el número de personas que podían influir en los demás era limitado y, por lo general, consistía en individuos de alto perfil y altamente visibles como estrellas de cine, atletas, médicos o expertos.

La creación de contenido también se limitó a editoriales y canales de medios.

Social Networking People Conceptual

Sin embargo a través de la democratización de los teléfonos inteligentes, cada uno de nosotros es un creador de contenido.

La barrera de entrada para convertirse en influencer se ha reducido, lo que permite que cualquiera pueda crear cuentas y publicar sus pensamientos.

En este entorno desregulado las empresas ya no controlan su imagen, solo pueden mirar el show y estar atentos a los comportamientos que resultan en una estimulación positiva del mercado para impulsarlos.

 

A continuación, te presentamos 3 de las muchas metodologías de análisis con Data Science y Machine Learning que nos permiten clasificar y hacer regresiones para marketing:

1. Análisis de Regresión Lineal

La regresión lineal es una técnica estadística que nos permite explicar una variable dependiente en función de variables independientes.

Nos permite descubrir la importancia de las variables más relevantes para comprender patrones de comportamiento y realizar predicciones.

Linear_regression

Es decir, nos permite analizar la causalidad. Por ejemplo podríamos analizar cuales son las variables más relevantes para que un usuario interactúe con una publicación.

Es decir, esto podría depender de la edad, sexo, numero de likes anteriores, números de artículos compartidos, etc.

2. Análisis de Serie de Tiempo

El análisis de serie de tiempo es el estudio de una variable a través del tiempo.

Esta técnica es comúnmente utilizada para realizar predicciones de una variable en base a la data histórica de la misma.

Análisis de Serie de Tiempo

Es así, que mediante la data histórica de nuestros clientes, sumada a la data a tiempo real que se adquiere en las plataformas digitales, es posible predecir el números de likes, WOWs, HAHAs, LOVEs – COMPARTIDOS, etc, de los distintas publicaciones realizadas.

3. Árbol de Decisiones 

Los árboles de decisiones nos permiten analizar una red de sucesos que nos conllevan al resultado esperado.

Se utiliza tanto para regresión como para la clasificación. Dentro del Internet, buscamos conversiones.

decision tree marketing

Sea este el resultado esperado, identificamos las acciones previas de los usuarios (tiempo en página, número de páginas vistas) o características propia del usuario (edad, sexo) que han logrado convertirse en clientes (mediante la data transaccional histórica) e identificar patrones de comportamiento para priorizarlos en nuestras estrategias dirigidas.

Te dejamos con un video para que profundices un poco más acerca de la importancia de el análisis de datos para fortalecer las acciones de marketing.