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Análisis de redes sociales: inteligencia digital, crecimiento, rentabilidad y diferenciación estratégica

Análisis de redes sociales: inteligencia digital, crecimiento, rentabilidad y diferenciación estratégica

Tecnología | Artículo
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  • Enero 2018
  • Fecha de publicación
  • Enero 2018
  • Tecnología
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Actualmente Facebook cuenta con más de 23 millones de usuarios de los cuales el 72% tiene una actividad mensual con un promedio de más de 300 amigos en España. El mundo social genera más de 500 millones de tweets, 80 millones de fotos en Instagram y 300 horas de video en Youtube a diario*. El análisis de redes sociales genera el mejor conocimiento con técnicas de Big Data y Social Intelligence para conocer tu cliente, consumidor potencial, movimientos tácticos de la competencia e indicadores claves de marca.  
Además descubrimos las opiniones de los expertos de la industria o influencers que afectan la deseabilidad y compra. También entendemos las necesidades de los consumidores que utilizan Facebook como plataforma de atención al cliente. En el 2017, toda empresa con ambición digital deberá activar estrategias de inteligencia digital y análisis de redes sociales para comprender la variedad y cantidad de datos que se produce cada segundo en redes sociales. 

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Existe gran variedad de herramientas de análisis de redes sociales como BrandwatchRadian6AdobeSocialSocialBakers, y Hootsuite para la escucha y analítica social que se utilizan para conocer la opinión de los usuarios sobre la marca, producto o campaña en tiempo real, o simplemente ver un amplio espectro de los temas que están en boga en las conversaciones online. Con esto se busca conocer mejor a los usuarios, analizando sus conversaciones y a partir de aquí, introducir mejoras en la planificación estratégica de la marca. Disponer de datos fiables es la clave para tomar decisiones inteligentes.
La escucha digital es la técnica más efectiva para conocer los niveles de lealtad y el engagement de los consumidores, para gestionar e identificar a los influencers de marca, y como herramienta de benchmark para comparar los canales de la marca con los de la competencia y estar al tanto de las acciones que realizan y de cómo impactan a los usuarios. Además permite conocer de manera detallada aquellos pensamientos y comentarios que pueden derivar en la anticipación de potenciales situaciones de crisis y problemas de reputación.
La creciente relevancia de las redes sociales y la información compartida en ellas puede ayudar a predecir ciertos comportamientos y necesidades. Basados en el feedback que se obtiene de las redes sociales las empresas pueden obtener insights que anteriormente requerían costosas investigaciones de mercado y que ahora permite adaptar y mejorar la experiencia del cliente de una manera más eficiente y económica. 
Con el análisis de las redes sociales también es posible la hipersegmentación. En vez de impactar a un público objetivo de cierta edad, ubicación y género, las marcas pueden segmentar a los usuarios de redes sociales por sus necesidades latentes basados en los que comentan, retwittean o les gusta.
A todo esto se suma la importancia de contener todos estos datos en un mismo espacio en lo que solemos llamar dashboards o informes sociales que ayudan a medir el impacto de las redes sociales en los objetivos de la empresa y en las conversiones relacionadas. Asimismo, los datos sociales y web integrados aportan una visión integral de su contenido y comunidad. «Las empresas líderes en NPS llevan años invirtiendo en tecnologías de inteligencia digital. Ahora empiezan a integrar los datos en datamarts con el objetivo de automatización y probar técnicas cognitivas”, comenta Luis Jiménez, socio director de Smart Technologies.
Sin embargo, aunque el análisis de redes sociales puede ser beneficioso para las empresas y para la consecución de objetivos, es importante tener en cuenta que hay ciertos aspectos que aún se deben pulir para que los datos sean 100% fiables: 

  • No todas las cuentas y perfiles de redes sociales son reales, y tener muchos seguidores falsos puede alterar los datos y las decisiones que se tomen tras ellos.
  • Las opiniones personales pueden ser engañosas. El sarcasmo es difícilmente interpretado correctamente por herramientas informáticas. El análisis del sentimiento debe venir siempre acompañado de una revisión humana.
  • La diversidad de herramientas y la unión de la información de cada plataforma no siempre es eficiente y la forma de medir ciertos indicadores y métricas no siempre es la misma en todas las herramientas disponibles en el mercado.
  • Lo que se dice en redes sociales no siempre refleja la opinión de un producto. Si a alguien le gusta una campaña o spot de TV no necesariamente quiere decir que tiene intención de comprar un producto.
  • La opinión personal en redes sociales está influenciada por el narcisismo de mostrar lo mejor de cada uno, y esto puede opacar algunas reacciones que no son totalmente sinceras. 

Si alguien dudaba de que este es el momento del consumer centric, esta es la prueba. El fenómeno de las redes sociales ha cambiado el equilibrio de la balanza, dando poder a los consumidores. «La inteligencia digital genera ventajas competitivas a diario y es la mejor ciencia para ser consumer centric”, afirma Mar Castaño, Data Science Director en Territorio Creativo.
Además según los últimos estudios, el 53% de las empresas empieza a tomar decisiones y a plantear estrategias basadas en datos digitales. Estas empresas con capacidades de inteligencia digital pueden responder a exigencias de clientes y reaccionar ante situaciones de crisis un 22% más rápido que las demás, y son capaces de adaptar y personalizar contenidos, productos y servicios con un 33% más de precisión, mejorando la rentabilidad de acciones y campañas en un 60%. 
Y es que con la escucha y analítica social, ahora contamos con una fuente infinita de datos sobre clientes y tendencias del mercado en un nivel superior. Toda esta información ayudará a las empresas que sepan aprovecharla, a adaptarse a las necesidades y gustos de sus consumidores. Y aunque hay algunos aspectos que debemos tomar en cuenta antes de tomar decisiones en base a estos datos, las herramientas y algoritmos que tenemos a mano son cada vez mejores y más fiables. Entonces… ¿por qué no aprovecharlas?. 
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  • Fecha de publicación
  • Enero 2018
  • Tecnología
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