3 mayo, 2019
Cada día los usuarios de Instagram publican casi 50,000 fotos. Los usuarios de Twitter publican 473,400 actualizaciones y 4,3 millones de usuarios se dirigen a YouTube para ver un video.
Algunos de esos números y acciones serán importantes para su marca. Otros no tendrán ningún impacto en absoluto.
La identificación de señales, tendencias y señales importantes en las redes sociales ahora requiere amplias capacidades de análisis.
Entonces, ¿cómo detiene la inundación de datos entrantes y la transforma en un flujo constante de información destilada?
Aplicando el Data Science a los problemas más apremiantes a la mano:
1.- Utiliza el análisis de conglomerados para mejorar la micro-segmentación
Las redes sociales te permiten llegar a todos y a cualquier persona, en cualquier lugar del mundo.
Eso es bueno si quieres tener muchos seguidores. Pero como marca, no está necesariamente interesada en obtener me gusta de Jenny o Zack de EEUU, si tu producto solo está en Perú.
Pueden ser grandes personas, pero las perspectivas no son relevantes para obtener leads de calidad si tienes una agencia de viajes local.
Las redes sociales nos presentan un nuevo desafío: ¿cómo encuentro mi «comunidad» de clientes y me conecto con ellos?
Estas dos preguntas son extremadamente importantes si estás organizando el lanzamiento de un nuevo producto y planeas probar las nuevas alternativas del marketing.
Debes comprender cómo sus características demográficas se relacionarán con tus ofertas.
Veamos cómo la Data Science puede abordar esto.
En primer lugar, puedes implementar algoritmos para ayudarlo a identificar los temas más discutidos en las redes sociales en tu nicho.
Puedes hacer coincidir la popularidad de ciertos temas (por ejemplo, manualidades, comida o belleza) con una plataforma específica (Pinterest, Facebook, Instagram).
De esta manera encuentras donde se encuentra tu audiencia objetivo.
A continuación, puedes clasificar el sentimiento expresado por los usuarios en diferentes conversaciones en torno a tu marca o tu competencia.
¿Son fanáticos de tus otros productos? ¿Se inscribieron con tu competidor? ¿Qué les importa en general cuando se trata de ___?
En este punto, debes tener suficientes datos para comprender a quién debes dirigirte.
Pero eso no es todo: ahora puedes multiplicar el número de clientes probables aplicando el análisis de clústeres.
El análisis de clústeres te permite agrupar usuarios en comunidades específicas:
- Chicas solteras, de 19 a 25 años de edad, todavía en la universidad, interesadas en productos asequibles para el cuidado del cabello y hacks de belleza.
- Mujeres casadas, de 25 a 35 años de edad, con un ingreso promedio de S/2000 o más, interesadas en los mejores productos para el cuidado del cabello, suplementos y tratamientos de peluquería.
Puedes estimar la frecuencia con la que acceden a ciertos sitios web, por ejemplo: YouTube, Instagram o una determinada tienda y coinciden con sus preferencias con datos demográficos adicionales.
Su perfil de cliente se verá como sigue:
«Fans de Instagram de 20 a 25 años de edad, que acceden a la plataforma de 3 a 6 veces por día, publican sobre #haircolour #hairstyles #Loreal. Expresó opiniones negativas sobre Dove. Tiene una opinión neutral sobre las marcas de suplementos, vitaminas para el cabello. A menudo, publicaciones sobre salud, belleza, familia y planificación de viajes ”.
¡Ahora ese es un perfil de cliente con el que puede trabajar!
Taco Bell usó un enfoque similar cuando lanzó su aplicación de pedido móvil en los Estados Unidos.
Para crear un impulso de marketing masivo, la compañía utilizó la plataforma NetBase Audience 3D para identificar a 3.5 millones de personas que expresan pensamientos positivos sobre ellos en las redes sociales durante los últimos tres años.
Esta audiencia se dividió aún más en 90 microsegmentos únicos, basados en lo que las personas dijeron exactamente que aman, desean, necesitan, anhelan y comen en Taco Bell.
Usando estos datos emocionales y de comportamiento, la compañía lanzó una serie de anuncios micro dirigidos que acumulan algunos resultados impresionantes:
- La aplicación fue descargada 3.7 millones de veces poco después de la campaña de lanzamiento.
- Taco Bell extendió su alcance 4X.
- Logró una tasa de retweet 2.5X más alta que otras audiencias de Twitter
2.- Conozca qué les importa a sus clientes (sin preguntarles explícitamente)
El 67% de la decisión del comprador está completa incluso antes de llegar a la etapa de ventas.
Las conversaciones en las redes sociales (públicas y privadas) tienen un impacto masivo en lo que termina en nuestro carrito de compra.
Casi el 84% de los millennials admiten que el contenido generado por usuarios de extraños tiene algún impacto sobre si comprarán un producto.
Pinterest inspira al 72% de los usuarios a comprar, independientemente de si están buscando algo nuevo o no.
El Data Science le permite «escuchar» a lo que su audiencia está prestando atención cuando realiza su elección sin presentarles la temida encuesta de satisfacción del cliente.
Por ejemplo, Crimson Hexagon usó algoritmos para identificar qué compradores de autos hablan más en las redes sociales:
Claramente, muchos de los propietarios de Toyota actuales y aspirantes se preocupan por la eficiencia del combustible.
Al conocer este cuadro, puedes ajustar tus eslóganes y su copia creativa en las redes sociales para abordar precisamente eso.
3.- Adoptar marketing de influencia influenciado por datos
Encontrar la combinación adecuada para promocionar tu marca puede ser difícil para cualquier persona con un perfil de Instagram que pueda afirmar que es un factor de influencia.
Si bien el 92% de los profesionales de marketing han encontrado que el marketing de influencers es efectivo desde el 2017, la mayoría también admite que sus prácticas de investigación de los candidatos correctos fueron ineficaces, impulsadas principalmente por la investigación manual y la evaluación superficial de las métricas de compromiso clave.
Influential, una startup que trabaja con la tecnología de IBM Watson de IBM, planea agilizar este proceso de emparejamiento.
Primero, la empresa utiliza el Data Science para identificar la audiencia, el perfil y la personalidad de la marca en función de su presencia en las redes sociales.
A continuación, los algoritmos ejecutan una evaluación similar de los influenciadores listados en su base de datos.
Extraen las últimas 22,000 palabras producidas por un influencer y luego las analizan en función de 47 rasgos psicográficos.
El objetivo es predecir la probabilidad de tener asociaciones continuas exitosas entre una marca en particular y un factor de influencia basado en la superposición contextual y de personalidad, junto con los resultados de campañas pasadas generados por un determinado grupo de influencia.
Puedes emplear la ciencia de la información y el análisis de conglomerados en una escala más pequeña para identificar a los líderes de opinión y personas influyentes dentro de sus comunidades objetivo y abordarlos con acuerdos de asociación.
Tus campañas de marketing de influenciadores no deben basarse únicamente en métricas de vanidad; se pueden respaldar con datos sólidos.
El Data Science ayuda a conectar los puntos y captura las opiniones y sentimientos que importan en un entorno de redes sociales dispersas.
Es hora de elegir el mejor curso de acción basado en datos, no en suposiciones.
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