¿Cómo sacar provecho a las Redes Sociales con Big Data?

Aplicaciones de Big Data en diferentes empresas van mucho más allá de una simple mecánica de interacción. El análisis de datos de medios sociales nos permite ver cómo el contenido que figura en dichas interacciones afectará el rendimiento del negocio y cómo percibe nuestra marca el cliente. 
Foto: ecommaster.es

El análisis de contenido permite a las empresas concentrarse en información procesable a partir de los mensajes que publican los usuarios. Por ejemplo, las herramientas de análisis pueden ser programadas para realizar un seguimiento de los sentimientos de sus seguidores (negativos o positivos) acerca de una marca en particular o de sus competidores, ya que esto podría poner en peligro la reputación y los ingresos de la empresa. 

Big data es un factor que impulsa cada decisión de Marketing 

Muchas personas creen que el marketing es una forma de arte, pero últimamente Big Data ha añadido una buena dosis de ciencia a la mezcla. El marketing depende hoy día más que nunca de los datos para informar, probar y repetir sus estrategias. 

A pesar de que el análisis de los datos nunca reemplazará las mentes brillantes y creativas que están detrás de las mejores campañas de marketing, sin duda éstos pueden ofrecer a esas mentes, increíbles herramientas y conocimientos que ayudarían a realizar un trabajo aún mejor. 
Foto: expansion.com

Al igual que cualquier otra industria, las compañías de medios sociales manejan grandes volúmenes de datos útiles para el análisis de los mercados y que permiten predecir el comportamiento del consumidor. En 2012, Jay Parikh, Vicepresidente de Ingeniería en Facebook reveló que manejaban más de 500 terabytes de datos cada día, 300 millones de fotos al día, 2.6 mil millones de 'likes' y 2,5 millones de archivos de contenido. Todos estos datos se procesaban en cuestión de minutos gracias a Big Data dando una visión a Facebook de las reacciones de los usuarios y así le brindaba la capacidad de desplegar o modificar sus ofertas. 

Tener correlación con el contenido demográfico de los usuarios como edad, sexo, estado civil, ubicación geográfica, nivel de ingresos, rendimiento escolar, inclinación a comprar ciertos productos permite a una empresa conocer más sobre los usuarios que está tratando de fidelizar. Dicho análisis también revela cómo los anuncios están impactando entre los diferentes segmentos de clientes. Esto es muy beneficioso ya que los anunciantes pueden reaccionar en tiempo casi real y ajustar las campañas para hacerlas más eficaces y lograr incrementar los ingresos. 

Por ejemplo, la información obtenida del análisis de datos de los medios sociales recolectados por un minorista podría revelar que las mujeres solteras entre 25 y 35 años son candidatas adecuadas para una oferta de descuento sobre un equipo de gimnasio. 

Sobre la base de esta información, el minorista podría decidir apuntar a estas candidatas con ofertas de descuento a través de Twitter, Facebook, Instagram y otros medios de comunicación. Si la analítica muestra la captación y comentarios negativos, la oferta puede ser refinada para mejorar el rendimiento. 

Una gran cantidad de compañías aprecian la naturaleza de gran alcance de las redes sociales para la interacción a nivel personal con sus clientes. Aunque la personalización de productos existía desde antes de los medios sociales, la extensión y la granularidad a la que llegan las empresas que recopilan datos de los medios sociales es asombrosa. A través de las herramientas de análisis de redes sociales, estas empresas pueden tomar decisiones basadas en los datos en minutos. 

Además, herramientas de análisis de redes sociales permiten que las empresas pueden mirar más allá de la charla contenida en los datos no estructurados para encontrar información significativa que puede guiar mejor la toma de decisiones y finalmente la acción. A través del análisis de los datos estadísticos tales como impresiones por posts, distribución de la audiencia, interacciones en el móvil frente al equipo de escritorio, respuestas (por ejemplo, comentarios o retweets), porcentajes de clics para URLs de objetos embebidos e historial transaccional, una empresa puede medir la eficacia de su estrategia en medios sociales para promover el reconocimiento y lealtad de su marca. 

Big Data también hace que sea posible aumentar el conocimiento sobre los roles que juegan los usuarios dentro de los grupos en los medios sociales. Los usuarios con un gran número de seguidores por ejemplo, pueden ser considerados como factores de influencia “influencer”. Al identificar a esas personas, una empresa puede seguir las tendencias de los hilos de discusión e incluso participar en este tipo de discusiones. 


Big Data continuará acelerando la intrusión de los medios de comunicación sociales y las empresas en la privacidad de las personas

Como Facebook, Twitter, Instagram y Pinterest siguen obteniendo beneficios económicos de sus ofertas, parecería que los beneficios que Big Data ofrecerá a los medios de comunicación social en el futuro serán aún más personalizados. Un estudio publicado por investigadores de Cambridge y Stanford muestra que Facebook puede utilizar sus datos para predecir la personalidad de la gente con más precisión que los amigos cercanos y familiares. Cada me gusta, compartir, seguir y comentar, son datos que le dicen a las compañías de medios de comunicación social, lo que te gusta o disgusta, cuáles serán tus acciones, cual causa o marca vas a apoyar y lo que es muy probable que puedas comprar. 

Asimismo, cualquier acción que tomes en los navegadores y motores de búsqueda hoy en día es muy probable que se enlace a tu perfil de medios de comunicación social, dejando tras de sí una larga estela de la llamada huella digital que puede ser utilizada para la detección de tus próximos movimientos. Esta situación sólo se intensificará a medida que las personas se vuelven más dependientes de las plataformas de medios sociales para acceder y compartir información. 

El análisis de Big Data puede mejorar sus esfuerzos de marketing de muchas maneras, incluyendo las siguientes: 

  • Definir más claramente tu cliente ideal: En el pasado, los vendedores con frecuencia tuvieron que hacer mejores conjeturas en cuanto a las características demográficas de su segmento de mercado ideal, pero hoy día ese ya no es el caso. Con el análisis de Big Data, las empresas pueden ver fácil y exactamente lo que el cliente está comprando y desentrañar aún a más detalles sobre éstos, incluyendo cosas como los sitios web que frecuentan, los canales de medios sociales que utilizan, e incluso las opciones a las que hacen clic mientras navegan una página web. 

  • Optimizar la participación del cliente: Los datos pueden ayudar a comprender quiénes son sus clientes, donde se encuentran, lo que quieren, la frecuencia con que hacen una compra, cuándo y cómo prefieren ser contactados, y muchos otros factores importantes. Las empresas también pueden analizar cómo los usuarios interactúan con su sitio web - o incluso su tienda física - para mejorar la experiencia del usuario. 

  • Mejorar la retención y lealtad de los clientes: Muchos minoristas han implementado sistemas de "tarjeta de fidelidad" que rastrean las compras de un cliente, pero estos sistemas también pueden realizar un seguimiento de que tan eficaces son los incentivos y las promociones al cliente para hacer otra compra. 

  • Optimización del marketing y el rendimiento: Con la publicidad tradicional, es difícil hacer un seguimiento del impacto y retorno de la inversión directa. Pero Big Data puede ayudar a las empresas a realizar campañas de marketing óptimas a través de muchos canales diferentes y optimizar continuamente sus esfuerzos de marketing a través de pruebas, medición y análisis. 

  • Administración del presupuesto: Debido a que Big Data permite a las empresas controlar y optimizar sus campañas de marketing para un mejor rendimiento, esto significa que ellos pueden asignar mejor sus presupuestos de marketing para obtener el más alto retorno de la inversión. 

  • Personalización en tiempo real: Big Data combinado con algoritmos de aprendizaje automático ofrece a los comerciantes la oportunidad de personalizar sus ofertas a los clientes individuales en tiempo real. Las empresas pueden personalizar qué productos y promociones ve un cliente en particular, incluso hasta el envío de cupones personalizados y ofrecer a través del móvil al cliente un producto cuando éste entra en un lugar físico. 

  • Comercialización de contenidos mejorada: El ROI (retorno de inversión en medios sociales) de una entrada de blog o página web solía ser extremadamente difícil de medir, pero ahora, gracias al análisis de Big Data, los vendedores pueden analizar fácilmente qué piezas de contenido son más eficaces en tiempo real y conducirlas a través de un embudo de marketing y ventas. Incluso empresas muy pequeñas pueden permitirse poner en práctica estas herramientas de contenido de sistemas de puntuación y recomendación que pueden colocar de relieve los elementos de contenido que son más responsables del cierre de ventas. 

  • Guiarse por puntuación predictiva: Los equipos de ventas han utilizado durante mucho tiempo la guía por puntuación para evaluar los productos más propensos a ser vendidos, pero el análisis predictivo puede ahora ser aplicado para generar un modelo que puede predecir con éxito el comportamiento del comprador y las ventas. 

  • Investigación de mercado: Las empresas pueden llevar a cabo la investigación cualitativa y cuantitativa de mercado mucho más rápida y económicamente que nunca. Herramientas de encuestas en línea hace que los grupos de discusión y comentarios de los clientes sean más fácil y baratas de implementar, y el análisis de datos hace que los resultados sean más fáciles de analizar y tomar decisiones al respecto. 

  • Manejo de la reputación: Con Big Data, las empresas pueden controlar fácilmente las menciones de su marca a través de muchos sitios web diferentes y canales sociales para encontrar opiniones y testimonios sin filtrar acerca de su organización y sus productos. Los más expertos también pueden usar los medios sociales para proporcionar servicio al cliente y crear una presencia de la marca para generar más confianza. 

  • Análisis de la competencia: Las nuevas herramientas de monitoreo social hacen que sea fácil recopilar y analizar datos sobre los competidores y sus esfuerzos de marketing también. Las empresas que pueden utilizar esta información tendrán una clara ventaja competitiva. 

Esta lista se queda corta con lo que es posible en la actualidad hacer gracias a las herramientas de análisis de datos disponibles y a Big Data. Cada vez más, distintas herramientas están disponibles y son accesibles para las empresas más pequeñas y los usuarios más novatos. Estas ideas sólo pretenden dar luz a las empresas que buscan mejorar su comercialización y llegar a sus clientes en formas nuevas e innovadoras. Si deseas conocer más sobre estos temas, te invitamos a suscribirte a nuestra página web y a comentarnos sobre tus intereses al respecto.
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Sobre el autor Nubia Márquez

Economista y Tecnóloga con Especialización en Aplicaciones E-Business, Tutor Virtual y Bloguera. Apasionada por la Tecnología, las Finanzas y la Educación con énfasis en la Web 2.0. En mis ratos libres me encanta cocinar, viajar, leer y navegar en la Internet.

 
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