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Aplicando Data Science y Machine Learning para Marketing Digital

BIG DATA

Redactado por velogig

Publicado el 13/10/2019

En la actualidad, las principales plataformas de medios sociales también son canales de comercialización relevantes.

A veces reemplazando opciones totalmente tradicionales como las comerciales de televisión o flyers.

Cada segundo, 3,3 millones de publicaciones nuevas aparecen en Facebook y casi medio millón en Twitter. ¿Qué pasa si quiere hacer un seguimiento de todas las veces que se mencionó su marca?

Hoy en día, todo el mundo ha priorizado la “Data Science” para poder dirigir estrategias, tácticas y acciones dentro de sus negocios.

Resulta ser indispensable para las empresas en innovar y optimizarse para dar mayor competitividad y rendimiento dentro de las mismas.

Sin embargo, dado el volumen de información, es imposible hacerlo manualmente:

Por medio de la analítica de datos, en el mundo de hoy contamos con productos y metodologías para muchas áreas.

Tales como logística, distribución y operaciones (SupplyChain por ejemplo), pues las encontramos relativamente a la mano para poder implementarla en nuestras empresas.

La ventaja del rubro digital es que nos permite realizar mediciones y establecer las métricas necesarias para impulsar exponencialmente el performance de nuestros clientes y maximizar su Roi (retorno por inversión) digital.

1.- Superar la sobrecarga de información

Incluye Machine learning (ML), 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, es una mezcla de texto, imágenes, sonidos y video.

Machine Learning social media

2.- Por qué usar el Machine Learning

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

2.1 Escalable

El gran volumen de actividad en las redes sociales requiere 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.

2.2 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.

Es más 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 por NLP, 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

2.3 Relevancia y autoridad

En las redes sociales, es importante identificar personas influyentes, ya sean individuos o agencias.

Ya que estos son nodos centrales en la red y crear una asociación con ellos puede crear contenido viral que impulse el marketing.

Un estudio de Stanford explica cómo es posible rastrear los enlaces y ver de dónde viene cada bit de información e incluso rastrear los cambios a 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.

3.- Las computadoras no entienden

Es importante entender que las computadoras no procesan la información de la misma manera que los humanos, aunque este es el objetivo final de la IA.

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 emoticones y el uso de la ironía y el sarcasmo.

Mientras que un ser humano puede detectar esto más 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

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 influyente 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.

En este momento, solo pueden mirar el programa y determinar los comportamientos que resultan en una estimulación positiva del mercado para alentarlos.

A continuación, te presentamos 3 de las muchas metodologías y análisis de 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 le de click a un post.

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.

 

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