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¿Alguna vez escuchaste el término Machine Learning? Las redes sociales comenzaron como un entorno para las personas, pero las marcas se dieron cuenta rápidamente de la oportunidad de interacción personal.

En la actualidad, las principales plataformas de medios sociales también son canales de comercialización relevantes, a veces reemplazando opciones totalmente tradicionales como 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?

Machine Learning

Para aprovechar el poder de las redes sociales, cree un plan de marketing y asigne presupuestos en consecuencia.

Las marcas quieren tener una visión clara sobre el impacto de sus acciones, las preferencias del cliente e incluso las críticas negativas.

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

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.

Machine Learning social media

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.

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.

machine learning scalable

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

machine learning texto

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.

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.

2.4 Habla su idioma

Hace apenas diez años, la investigación de marketing se realizó a través de encuestas y grupos focales.

El aprendizaje automático no solo mejora la precisión, velocidad y confiabilidad de las respuestas, sino que también puede combinar diferentes conjuntos de información preexistente para responder nuevas preguntas.

Esto puede ayudar a reducir las opciones o crear un nuevo curso de acción después de las pruebas iniciales, por lo que se llega iterativamente a una decisión.

Al observar los conocimientos de las redes sociales, los profesionales del marketing pueden aprender sobre las nuevas formas en que los clientes usan el producto, cómo se sienten cuando lo compran e incluso nuevas oportunidades de negocios.

Las técnicas de segmentación de clientes anteriores no podían crear perfiles de usuarios, pero ahora, mediante la creación de clusters, una empresa puede descubrir no solo que sus clientes típicos tienen poco más de 20 años, son educados en la universidad y son ecologistas, sino que también pueden generar publicaciones que suenen como las suyas, alcanzando un nivel muy personal de marketing dirigido.

Hablando de lenguaje, dado que los algoritmos de aprendizaje automático solo usan clústeres, se pueden usar para analizar diferentes idiomas sin modificar los comandos subyacentes.

Además, estas herramientas son excelentes para el análisis de redes sociales, un entorno donde los usuarios a veces mezclan más de un idioma, especialmente en el caso de hablantes de inglés no nativos.

Por ejemplo, el texto puede escribirse en la lengua materna del usuario, tener emoticones que son hashtags universales y de moda en inglés, creando un mensaje más rico que se conecta con los usuarios globales.

machine learning relevancia

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 metacomunicación, 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 y 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.