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¿Qué es analytics de redes sociales?

El analytics de redes sociales es la capacidad de recopilar y encontrar significado en los datos recopilados de los canales sociales para respaldar las decisiones comerciales 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 analytics de redes sociales es más amplio que métricas, como me gusta, seguidores, retweets, vistas previas, clics e impresiones recopiladas de canales individuales. También difiere de los informes ofrecidos por servicios que respaldan campañas de marketing, como LinkedIn o Google Analytics.

El analytics de redes sociales utiliza plataformas de software diseñadas específicamente que funcionan de manera similar a las herramientas de búsqueda web. Los datos sobre palabras clave o temas se recuperan a través de consultas de búsqueda o "rastreadores" web que abarcan canales. Se devuelven fragmentos de texto, se cargan en una base de datos, se categorizan y analizan para obtener información significativa.

El analytics de redes sociales incluye el concepto de escucha social. Escuchar es monitorear los canales sociales en busca de problemas y oportunidades. Las herramientas de analytics de redes sociales suelen incorporar la escucha en informes más completos que implican escuchar y analizar el rendimiento.

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¿Por qué es importante el análisis de redes sociales?

El análisis de redes sociales ayuda a las empresas a abordar estas experiencias y utilizarlas para:

  1. Detectar tendencias relacionadas con ofertas y marcas.
  2. Comprender las conversaciones: lo que se dice y cómo se recibe.
  3. Derivar el sentimiento del cliente hacia los productos y servicios
  4. Medir la respuesta a las redes sociales y otras comunicaciones.
  5. Identificar características de alto valor para un producto o servicio.
  6. Descubra lo que dicen los competidores y su eficacia
  7. Mapear cómo los canales y socios externos pueden afectar el rendimiento

IBM señala que con el predominio de las redes sociales: "Las noticias de un gran producto pueden propagarse rápidamente. Y las noticias sobre un mal producto, o una mala experiencia con un representante de servicio al cliente, pueden difundirse con la misma rapidez. Los consumidores ahora están haciendo que las organizaciones rindan cuentas por sus promesas de marca y compartiendo sus experiencias con amigos, compañeros de trabajo y el público en general."

Estos conocimientos se pueden utilizar no solo para realizar ajustes tácticos, como abordar un tweet de una persona enojada, sino que también pueden ayudar a impulsar la toma de decisiones estratégicas. De hecho, IBM encuentra que el análisis de redes sociales ahora "se está incorporando a las discusiones centrales sobre cómo las empresas desarrollan sus estrategias".

Estas estrategias afectan una variedad de actividades comerciales:

Desarrollo de productos

Analizar un conjunto de publicaciones de Facebook, tweets y reseñas de productos de Amazon puede brindar una imagen más clara de los puntos débiles del cliente, las necesidades cambiantes y las características deseadas. Las tendencias se pueden identificar y rastrear para dar forma a la gestión de las líneas de productos existentes, así como para guiar el desarrollo de nuevos productos.

Experiencia del cliente

Un estudio de IBM descubrió que "las organizaciones están evolucionando de negocios dirigidos por productos a negocios dirigidos por experiencias". El análisis de comportamiento se puede aplicar a través de los canales sociales para capitalizar los micromomentos para deleitar a los clientes y aumentar la lealtad y el valor de por vida.

Marca

Las redes sociales pueden ser el grupo de enfoque más grande del mundo. El procesamiento del lenguaje natural y el análisis de sentimientos pueden monitorear continuamente las expectativas positivas o negativas para mantener la salud de la marca, refinar el posicionamiento y desarrollar nuevos atributos de marca.

Análisis competitivo

Entender lo que hacen los competidores y cómo responden los clientes es siempre fundamental. Por ejemplo, un competidor puede indicar que está renunciando a un nicho de mercado, creando una oportunidad. O un aumento en las menciones positivas para un nuevo producto puede alertar a las organizaciones sobre los disruptores del mercado.

Eficiencia operacional

El análisis profundo de las redes sociales puede ayudar a las organizaciones a mejorar la forma en que miden la demanda. Los minoristas y otros pueden usar esa información para administrar el inventario y los proveedores, reducir los costos y optimizar los recursos.

Capacidades clave del analytics eficaz de redes sociales

El primer paso para un análisis eficaz de las redes sociales es desarrollar un objetivo.

Los objetivos pueden variar desde aumentar los ingresos hasta identificar problemas de servicio. A partir de ahí, se pueden seleccionar temas o palabras clave y se pueden establecer parámetros como el rango de fechas.

También es necesario especificar las fuentes: respuestas a videos de YouTube, conversaciones de Facebook, discusiones de Twitter, reseñas de productos de Amazon, comentarios de sitios de noticias. Es importante seleccionar fuentes pertinentes a un producto, servicio o marca determinados.

Por lo general, se establecerá un conjunto de datos para respaldar los objetivos, temas, parámetros y fuentes. Los datos se recuperan, analizan y reportan a través de visualizaciones que facilitan su comprensión y manipulación.

Estos pasos son típicos de un enfoque general de análisis de redes sociales que se puede hacer más efectivo mediante las capacidades que se encuentran en las plataformas de análisis de redes sociales.

Tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático

Identifican entidades y relaciones en datos no estructurados: información sin formato previo para trabajar con análisis de datos. Prácticamente todo el contenido de las redes sociales no está estructurado. Estas tecnologías son fundamentales para obtener insights significativos.

Segmentación

Es una necesidad fundamental en el análisis de redes sociales. Clasifica a los participantes de las redes sociales por geografía, edad, género, estado civil, estado parental y otros datos demográficos. Puede ayudar a identificar personas influyentes en esas categorías. Los mensajes, iniciativas y respuestas se pueden sintonizar y orientar mejor al comprender quién está interactuando en temas clave.

Análisis de comportamiento

Se utiliza para comprender las preocupaciones de los participantes de las redes sociales mediante la asignación de tipos de comportamiento como usuario, persona que recomienda, posible usuario y detractor. Comprender estos roles ayuda a desarrollar mensajes y respuestas dirigidos a satisfacer, cambiar o desviar sus percepciones.

Análisis de los sentimientos

Mide el tono y la intención de los comentarios en las redes sociales. Por lo general, involucra tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para ayudar a comprender entidades y relaciones para revelar atributos positivos, negativos, neutrales o ambivalentes.

Compartir la voz

Analiza la prevalencia e intensidad en las conversaciones sobre marca, productos, servicios, reputación y más. Ayuda a determinar cuestiones fundamentales y temas importantes. También ayuda a clasificar las discusiones como positivas, negativas, neutrales o ambivalentes.

Análisis de agrupamiento

Puede descubrir conversaciones ocultas y conocimientos inesperados. Establece asociaciones entre palabras clave o frases que aparecen juntas con frecuencia y genera nuevos temas, cuestiones y oportunidades. Las personas que fabrican bicarbonato de sodio, por ejemplo, descubrieron nuevos usos y oportunidades mediante el análisis de agrupación.

Cuadros de mando y visualización

Cuadros, gráficos, tablas y otras herramientas de presentación resumen y comparten los hallazgos de análisis de redes sociales, una capacidad fundamental para comunicarse y actuar sobre lo aprendido. También permiten a los usuarios captar el significado y los conocimientos más rápidamente y profundizar en hallazgos específicos sin habilidades técnicas avanzadas.

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