El análisis de redes sociales es la capacidad de recopilar y encontrar significado a los datos recogidos en los canales sociales para respaldar las decisiones empresariales y medir el rendimiento de las acciones basadas en esas decisiones a través de las redes sociales.
Tanto los profesionales como los analistas conocen las redes sociales por sus numerosos sitios web y canales: Facebook, YouTube, Instagram, Twitter, LinkedIn, Reddit y muchos otros.
El análisis de las redes sociales va más allá de métricas como "me gusta", "seguidores", "retweets", "vistas previas", "clics" e "impresiones" recogidas en canales individuales. También difiere de los informes que ofrecen los servicios de apoyo a las campañas de marketing, como LinkedIn o Google Analytics.
El análisis de redes sociales utiliza plataformas de software específicamente diseñadas que funcionan de forma similar a las herramientas de búsqueda web. Los datos sobre palabras clave o temas se recuperan mediante consultas de búsqueda o "rastreadores" web que abarcan canales. Se devuelven fragmentos de texto, se cargan en una base de datos, se clasifican y se analizan para obtener conocimientos significativos.
El análisis de redes sociales incluye el concepto de escucha social. Escuchar es supervisar los canales sociales para detectar problemas y oportunidades. Las herramientas de análisis de las redes sociales suelen incorporar la escucha en informes más completos que incluyen la escucha y el análisis del rendimiento.
Boletín del sector
Manténgase al día sobre las tendencias más importantes e intrigantes del sector en materia de IA, automatización, datos y mucho más con el boletín Think. Consulte la Declaración de privacidad de IBM.
Su suscripción se enviará en inglés. Encontrará un enlace para darse de baja en cada boletín. Puede gestionar sus suscripciones o darse de baja aquí. Consulte nuestra Declaración de privacidad de IBM para obtener más información.
IBM señala que con la prevalencia de las redes sociales: "La noticia de un gran producto puede extenderse como la pólvora. Y las noticias sobre un mal producto, o una mala experiencia con un representante del servicio de atención al cliente, pueden difundirse con la misma rapidez. Los consumidores piden ahora cuentas a las organizaciones por sus promesas de marca y comparten sus experiencias con amigos, compañeros de trabajo y el público en general".
El análisis de redes sociales ayuda a las empresas a abordar estas experiencias y utilizarlas para:
Esta información puede utilizarse no sólo para realizar ajustes tácticos, como responder a un tuit airado, sino también para tomar decisiones estratégicas. De hecho, IBM considera que el análisis de redes sociales "se está incorporando a los debates centrales sobre cómo las empresas desarrollan sus estrategias".
Estas estrategias afectan a una serie de actividades empresariales:
El primer paso para un análisis eficaz de las redes sociales es establecer un objetivo. Los objetivos pueden ir desde aumentar los ingresos hasta detectar problemas de servicio. A partir de ahí, se pueden seleccionar temas o palabras clave y establecer parámetros como el intervalo de fechas. También hay que especificar las fuentes: respuestas a vídeos de YouTube, conversaciones en Facebook, discusiones en Twitter, reseñas de productos en Amazon, comentarios de sitios de noticias. Es importante seleccionar las fuentes pertinentes para un determinado producto, servicio o marca.
Normalmente, se establecerá un conjunto de datos para apoyar los objetivos, temas, parámetros y fuentes. Los datos se recuperan, analizan y comunican mediante visualizaciones que facilitan su comprensión y manipulación.
Estos pasos son típicos de un enfoque general de análisis de redes sociales que puede ser más eficaz gracias a las funciones de las plataformas de análisis de redes sociales.
Con el fin de prosperar, las empresas deben utilizar los datos para fidelizar a sus clientes, automatizar los procesos empresariales e innovar con soluciones impulsadas por IA.
Desbloquee el valor de los datos empresariales con IBM Consulting y cree una organización impulsada por conocimientos que ofrezca ventajas empresariales.
Presentamos Cognos Analytics 12.0: conocimientos potenciados por IA para una mejor toma de decisiones.