¿Qué es analytics de 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.

IBM señala que, con la prevalencia de las redes sociales, “Las noticias de un gran producto pueden propagarse como la pólvora. Y las noticias sobre un mal producto, o una mala experiencia con un representante de atención al cliente, pueden difundirse con la misma rapidez. Los consumidores ahora exigen que las organizaciones rindan cuentas por sus promesas de marca y comparten sus experiencias con amigos, compañeros de trabajo y el público en general”.

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

• Detectar tendencias relacionadas con ofertas y marcas
• Comprender las conversaciones: lo que se dice y cómo se recibe
• Obtener la opinión del cliente hacia los productos y servicios
• Medir la respuesta a las redes sociales y otras comunicaciones
• Identificar características de alto valor para un producto o servicio
• Descubrir lo que dicen los competidores y su efectividad
• Trazar cómo los socios y canales externos pueden afectar el rendimiento

Estos insights se pueden utilizar no solo para realizar ajustes tácticos, como abordar un tweet molesto, sino que también pueden ayudar a impulsar decisiones estratégicas. De hecho, IBM considera que el analytics 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 en Facebook, tweets y reseñas de productos en Amazon puede ofrecer una imagen más clara de los puntos débiles de los clientes, las necesidades cambiantes y las características deseadas. Las tendencias pueden identificarse y seguirse para configurar la gestión de las líneas de productos existentes y orientar el desarrollo de nuevos productos.
• Experiencia del cliente: un estudio de IBM descubrió que “las organizaciones están evolucionando de negocios basados en productos a negocios basados en experiencias”. El análisis de comportamiento se puede aplicar en todos los canales sociales para capitalizar los micromomentos para deleitar a los clientes y aumentar la lealtad y el valor de por vida.
• Branding: 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: comprender qué están haciendo los competidores y cómo responden los clientes siempre es 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 evalúe la demanda. Los minoristas y otros pueden usar esa información para administrar el inventario y los proveedores, reducir costos y optimizar los recursos.

El primer paso para un analytics eficaz de redes sociales es desarrollar un objetivo. Los objetivos pueden ir 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 intervalo de fechas. También es necesario especificar las fuentes: respuestas a videos de YouTube, conversaciones de Facebook, argumentos de Twitter, reseñas de productos de Amazon, comentarios de sitios de noticias. Es importante seleccionar las fuentes pertinentes a un determinado producto, servicio o marca.

Por lo general, se establecerá un conjunto de datos para apoyar las metas, temas, parámetros y fuentes. Los datos se recuperan, analizan e informan a través de visualizaciones que facilitan su comprensión y manipulación.

Estos pasos son típicos de un enfoque general de analytics de redes sociales que puede hacerse más efectivo por las capacidades que se encuentran en las plataformas de analytics de redes sociales.

• Las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático identifican entidades y relaciones en datos no estructurados, es decir, información que no está formateada previamente para trabajar con analytics de datos. Prácticamente todo el contenido de las redes sociales no está estructurado. Estas tecnologías son fundamentales para obtener insights significativos.
• La segmentación es una necesidad fundamental en el analytics 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 ajustar y orientar mejor al comprender quién está interactuando sobre temas clave.
• El 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, recomendador, usuario potencial y detractor. Comprender estos roles ayuda a desarrollar mensajes y respuestas específicos para cumplir, cambiar o desviar sus percepciones.
• El análisis de sentimiento mide el tono y la intención de los comentarios en las redes sociales. Por lo general, involucra tecnologías de procesamiento de lenguaje natural para ayudar a comprender entidades y relaciones para revelar atributos positivos, negativos, neutrales o ambivalentes.
• Share of voice analiza la prevalencia e intensidad en conversaciones relativas a marca, productos, servicios, reputación y más. Ayuda a determinar temas clave y temas importantes. También ayuda a clasificar los debates como positivos, negativos, neutrales o ambivalentes.
• El análisis de agrupaciones puede descubrir conversaciones ocultas e insights inesperados. Establece asociaciones entre palabras clave o frases que aparecen juntas con frecuencia y deduce nuevos temas, problemas y oportunidades. Los fabricantes de bicarbonato, por ejemplo, descubrieron nuevos usos y oportunidades gracias al análisis de agrupaciones.
• Los paneles y los cuadros de visualización, gráficos, tablas y otras herramientas de presentación resumen y comparten los hallazgos de analytics de las redes sociales, una capacidad crítica para comunicar y actuar sobre lo que se ha aprendido. También permiten a los usuarios captar el significado y los insights más rápido y profundizar en conclusiones específicas sin conocimientos técnicos avanzados.