Martes, mayo 31, 2016
Blog de Marketing Online de Tristán Elósegui

Aplicaciones de big data en social media

shutterstock_246204601Cuando hablamos de ‘de verdad’, estamos hablando de grandes volúmenes de datos, de servidores y herramientas (tipo Splunk o Hadoop) súper potentes.

Es cierto que hemos oído hablar tanto de Big Data, se ha manoseado tanto el término, que parece que hablemos de la siguiente red social o aplicación móvil.

Pero la realidad es que el Big Data no es una innovación surgida de una start-up en Silicon Valley, sino el resultado de la evolución de una disciplina que se ha destapado especialmente en 2014.

Volumen de búsquedas sobre big data y social data 2005 2014

El volumen y la velocidad con la que se generan los datos, y nuestra capacidad para procesarlos, han hecho que se abran multitud de oportunidades para optimizar las estrategias de las empresas, para tomar decisiones.

El problema es que no es nada fácil. Además del volumen y la velocidad, los datos están desestructurados.

Para que nos hagamos una idea, según estimaciones de la consultora IDC, para 2015 se generarán más de 5.300 exabytes (1 exabyte = 1 millón de terabytes) de datos desestructurados generada por los usuarios.

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Este es el motivo por el que las principales están creando departamentos y/o comprando empresas, para fortalecer este área.

¿Cuál es el problema real de las estrategias en ?

Desde que las empresas están oficialmente presentes en las redes sociales, han existido dudas sobre la efectividad real de este tipo de estrategias.

Se han escrito miles de artículos sobre la mejor manera de hacer las cosas, cuáles deberían ser los objetivos de las estrategias en social media, sobre cálculo del ROI, sobre si se puede o no vender a través de las redes sociales,… los temas discutidos son muy numerosos.

Detrás de todas estas discusiones encontramos que las empresas no terminan de estar satisfechas al 100% con su presencia en redes sociales. Algunas consiguen grandes resultados en términos de alcance (reach) y tráfico, pero salvo contadas excepciones, ninguna consigue traducir sus estrategias en ventas directas. En ventas que realmente supongan un aporte significativo a los resultados de la empresa.

Siguiendo los mejores consejos de todos estos artículos y de las agencias especializadas, nos daríamos cuenta que, una vez salvada la brecha provocada por la falta de conocimientos y experiencia, el gran problema del social media se encuentra en la dificultad para tener una correcta medición y en saber aprovechar todos los datos disponibles, para optimizar la estrategia.

El gran obstáculo para el éxito de una estrategia en social media se encuentra en la dificultad para tener una correcta medición y en el aprovechamiento de los datos disponibles.

Es decir, medir correctamente las acciones de las empresas y saber aprovechar los datos generados por los usuarios cada día. ¿recuerdas los 5.300 exabytes que mencionaba al principio? A esos me refiero.

Centrémonos en este ‘pequeño’ obstáculo.

¿Cuál es el volumen de datos que generan las principales redes sociales?

Unos cuantos datos para hacernos una idea:

Según datos del propio Facebook, en 2012, cada día se registraban 2.700 millones de likes, 2.500 millones de contenidos publicados, 300 millones de fotos,… ¡y todo esto hace algo más de 2 años!

Pensar que estamos solo en los inicios, y que además aun no hemos sumado los datos sobre las imágenes y vídeos que se suben (se están dando los primeros pasos en reconocimiento de imágenes y vídeos), hace que empecemos a sentir un fuerte dolor de cabeza ¿verdad?

No te preocupes tanto, porque sacar provecho del Big Data en Social Media es difícil, pero no imposible ¡ni mucho menos!

¿Por qué? Por que lo que necesitas es saber extraer los datos que necesitas, no analizar todo para ver que sacas. Es parecido, pero el proceso cambia por completo (por este motivo, cada vez se hace más importante la figura del data scientist).

Además, tenemos que empezar de menos a más. Y enfocarnos en Big Data ‘de verdad’ cuando realmente sea el camino para optimizar nuestra estrategia.

¿Cómo podemos aprovechar el Big Data en Social Media?

1. Venta directa y atención al cliente

El uso de herramientas de escucha y monitorización (no es lo mismo), está relativamente extendido entre las medianas y grandes empresas que apuestan por las redes sociales.

Sus usos más comunes son la gestión de crisis de reputación y el estudio del sentimiento hacia la marca (en los n atributos que se quieran considerar: marca, producto, precio, competencia…).

Pero si configuramos correctamente estas herramientas (monitorizando keywords relacionadas con venta y/o atención al cliente que se refieran a nuestra marca y/o productos), podemos usarlas para hacer venta directa y atención al cliente proactiva.

Y subrayo lo de proactiva, porque es muy diferente atender a usuarios que se dirigen a la marca, que monitorizar las conversaciones sobre la marca, para dar un servicio proactivo.

2. Optimizar nuestra estrategia de contenidos

La gran dificultad de las estrategias de contenidos es conseguir el engagement suficiente con sus publicaciones. El engagement, que les permita conseguir sus objetivos.

Después de todo el esfuerzo en planificar y producirlos, resulta que no consiguen su objetivo (un 99% de los post orgánicos (no publicitados) prácticamente no generan engagement).

¿Qué podemos hacer para optimizar nuestra estrategia de contenidos y mejorar los resultados?

Si combinamos los datos de los contenidos más exitosos en nuestro site y de la competencia (Google Analytics o similar + BuzzSumo), con los intereses declarados de nuestros fans y sus likes en nuestros contenidos (Facebook) y los temas de conversación de las personas que hablan sobre nosotros (social listening), tendremos suficiente información como para ofrecerles aquellos contenidos que cumplan la doble condición de interesarles y estar relacionados con el objetivo de nuestra estrategia.

3. Mejorar la relación con nuestros clientes

Cuánta mayor información tengamos sobre nuestros clientes, mayores posibilidades tendremos de darle un mejor servicio, mejor atención, etc. Aunque en el caso de las redes sociales sea algo más complicado, se puede llegar a conseguir grandes cosas.

Ya sea de una forma agregada (información tipo asignada a perfiles de clientes) o individual (mediante social login, con herramientas como Gigya), podemos enriquecer el perfil de nuestros clientes con sus intereses, interacciones con la marca en redes sociales, nivel de influencia, etc. y aprovecharla para: adelantarnos a sus necesidades, ofrecerle productos y ofertas más adecuados, optimizar campañas de email marketing o de llamadas (call center), etc.

 

La imagen que acompaña al post (datos social media) es de ShutterStock

About The Author

Soy fundador y consultor de marketing online en Matridiana. Trabajo en Internet desde el año 1.999. En estos años he trabajado en empresas "cliente" como: Digital+, ING DIRECT, Vocento (abc.es) y en agencias como: Secuoyas, Click! Marketing y Ruiz Nicoli. En mi anterior trabajo fui VP of Strategy en iCrossing para España y Latinoamérica. Además soy cofundador de El Arte de Medir y socio y director del área de marketing online de la escuela de Internet Kschool, y doy clases y conferencias en diferentes centros (ESADE, CEU, ISIL y CESMA) y eventos (ecommerce day Chile (2013), Mobile Evolution (IAB México - 2013), IAB Argentina y Perú), sobre marketing online, social media y analítica web. Soy co-autor de los libros: "Marketing Analytics: cómo definir y medir una estrategia digital", "El arte de Medir - Manual de Analítica Web", y de "Analítica web en una semana". Este blog ha sido elegido como: - 2013: - Segundo mejor blog de marketing online en el ranking de Prnoticias - Noviembre 2013 - Mejor blog de marketing online en el ranking de Prnoticias - Julio 2013 - Mejor blog de marketing digital en español 2013 - Web de empresa 2.0. - 3er mejor blog de marketing online en Prnoticias.com – Mayo 2013 Y en cada uno de los años desde su lanzamiento desde 2009.

7 Comments

  1. Ana Cristina Esteban 02/02/2015 at 12:04

    Añadiría que aplicando Minería de Datos podemos tratar de identificar segmentos donde encajen clientes para intentar elaborar datos predictivos…
    Resumiendo… si tenemos un cliente que ha hecho 3 cosas y tenemos identificado un segmento que nos dice que con mucha probabilidad va ha realizar una cuarta… ¿porque anticiparnos y ofrecersela? como bien has dicho…

  2. Tristán Elósegui 02/02/2015 at 19:05

    Muchas gracias por tu comentario Ana Cristina!

    De esto hablo al final de este post: http://tristanelosegui.com/2014/09/08/3-los-tres-pilares-de-la-nueva-estrategia-en-redes-sociales/ No lo incluí en este, porque todavía me parece algo lejano (por la dificultad de llevarlo a cabo, no porque no sea posible).

  3. Oscar Castillo 14/02/2015 at 21:19

    Cuando uno dice, la probabilidad de que algo salga mal es de una en un millon, bueno con el dato de Twitter:

    En su pico máximo de agosto de 2013, en Twitter se publicaron 143.199 tweets/segundo, lo que supondrían 8,6 millones de tweets por minuto.

    Son casi 7 problemas por minuto. Increible

    Saludos

  4. Tristán Elósegui 16/02/2015 at 09:03

    Muchas gracias por tu aportación Óscar!

    Tienes toda la razón. Antes de poner usar los datos para tomar decisiones, tenemos que solucionar múltiples problemas.

  5. Cristina 19/02/2015 at 11:17

    Hola Tristán, enhorabuena por tu blog. ¿Existe alguna herramienta gratuita tipo Gigya o Xeerpa para extraer datos de los usuarios que hacen Social Login en tu web?

    Un saludo

  6. Tristán Elósegui 19/02/2015 at 12:18

    Hola Cristina,

    Lo siento, pero no conozco ninguna herramienta que haga esto de forma gratuita (me extrañaría que existiese una opción gratuita).

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