¿Por qué es tan difícil la medición en redes sociales?

Medición en social media - tristanelosegui.com

Cuando he hablado sobre el modelo de madurez de analítica digital, he insistido en la importancia del control del dato o calidad del dato.

Para poder tomar las mejores decisiones basadas en datos, lo primero (bueno, lo segundo, después de definir correctamente los objetivos y KPIs), es asegurarnos de que estamos recogiendo correctamente todos los datos necesarios.

Por mucho que los años de experiencia en los canales online más ‘tradicionales’ nos quieran hacer creer, cometemos fallos a la hora de recoger datos.

Tanto por una incorrecta marcación (de las campañas, contenidos y promociones), como por una mala estructura y conexión de nuestras herramientas de medición. No somos capaces de conectar lo que ocurre fuera de nuestra web y la conversión posterior con la persona que hizo la compra. Es decir, falla la conexión de datos con nuestro CRM.

En el caso de las , estos problemas se multiplican. Y hacen aun más difícil demostrar su aportación a los objetivos online de la empresa. Aunque, como vimos en ‘Los tres pilares de la ‘nueva’ estrategia en redes sociales‘, para que una estrategia en sea efectiva necesitamos combinar otros factores.

Me gustó especialmente la analogía que utilizó Nichole Kelly en el evento Social Success del pasado 30 de septiembre en Barcelona.

Nichole venía a decir, que cada interacción no medida aumenta nuestros problemas a la hora de tomar decisiones. Cada ‘fuga’ de datos, es una oportunidad perdida de optimizar nuestra estrategia.

Ella lo compara con un bosque en otoño. las hojas que están en el suelo, representan los datos que hemos perdido, que no podemos relacionar con su origen. Y las que aun están en los árboles los datos que hemos conseguido ‘atar’ (relacionar interacción con visita).

Podemos tratar de relacionar las hojas caídas (datos no recogidos) con sus ramas (acciones), pero todos sabemos que no sería fiable y la hoja se caería.

Errores en la recogida de datos - analítica web - tristanelosegui.com

Veamos porqué es especialmente difícil recoger los datos necesarios en redes sociales.

¿Por qué es tan difícil la medición en redes sociales?

1. Número de elementos a marcar / etiquetar

Debido a la gran cantidad y diferentes formatos de contenido que se generan (post en las diferentes redes sociales, vídeos, contenidos en webs de terceros, whitepapers, etc.), resulta complicado mantener la disciplina de marcar cada cosa.

Para facilitarnos este trabajo existen integraciones de Google Analytics con herramientas, como Hootsuite, que nos permiten marcar de forma casi automática.

2. Muchas redes sociales diferentes

El número de redes sociales más utilizadas entre las empresas es muy alto: Twitter, Facebook, Google+, Linkedin, Instagram, Pinterest,… parece que no hay hueco para una más, cuando surge la siguiente.

A esto tenemos que unir las redes sociales verticales.

3. No hay demasiada consistencia en métricas

La única métrica que une a las diferentes redes sociales es la de los seguidores, pero el resto ni se miden igual, ni tienen los mismos resultados dependiendo de la red social que se trate.

4. Resulta difícil recopilar los datos

A no ser que cuentes con herramientas específicas o conexión con las APIs de cada red social, la recopilación de los datos necesarios para realizar los informes y tomar decisiones, es lenta y tediosa.

5. Inconsistencia de datos

Especialmente en el caso de Facebook, los constantes cambios en su algoritmo hacen que los datos de una misma métrica varíen mucho de un periodo a otro.

6. La polivalencia de las redes sociales no facilita la medición

Las redes sociales son uno de los pocos canales efectivos en cualquiera de las etapas del purchase funnel o funnel de marketing.

Este es un punto positivo para las estrategias en social media, pero dificulta tu seguimiento, ya que no es fácil aislar los efectos de unas acciones sobre otras.

7. Participan varias veces en cada conversión

Los usuarios interactúan con las marcas en redes sociales en varias ocasiones y de diferentes maneras (unas trackeables y otras no) en cada conversión.

Lo que, vista la dificultad para medir, hace que resulte difícil (aunque no imposible), medir el retorno de la inversión (ROI) o hacer una correcta atribución de las conversiones a venta desde las redes sociales.

Como resumen, ¡nadie dijo que las cosas fuesen fáciles!

Pero la realidad es que una correcta metodología de medición y una disciplina en el etiquetado de cada elemento, nos pueden llevar a obtener grandes resultados.

Os dejo dos post para que podáis leer sobre medición en social media () y calidad de datos (correcta recogida de datos).

Las imágenes que acompañan al post son de ShutterStock: bosque en otoño y medir

More from Tristán Elósegui

Nuevos planes para 2010

Estos días he estado dándole vueltas a que cosas podría hacer en...
Leer más

14 Comentarios

  • Muy cierto Tristán, los entornos sociales siempre son complicados de medir. Es más, cuando surge una red social en tendencia que pueda empezar a ser relevante suele no tener preparado un sistema de analítica detrás sobre la que tomar mejores decisiones.

    Pero bueno, como toda necesidad, al final habrá alguna empresa que cree un sistema fiable de medición y ponderación de todas estas métricas y variables.

    Mientras tanto, como bien dices, tiraremos de etiquetados y volcados a excel o demás herramientas sobre las que trabajar los datos que vamos recopilando.

    Te sigo leyendo Tristán, y que pases un feliz día! 🙂
    Roger.

  • Muchas gracias por tu aportación Roger.

    Totalmente cierto. De hecho Twitter ya se está moviendo y de paso se ha cargado a unas cuantas herramientas.

    Nosotros desde @elartedemedir, tratamos de unificar fuentes de datos (en RRSS) a través de sus APIs y complementamos con herramientas.

  • Hola Tristán, ‘Nadie dijo que las cosas fuesen fáciles! una gran verdad en temas de analítica, bueno, creo que en casi todo 🙂

    La comparación de las hojas que comentas me parece bastante acertada. Muchas veces nos perdemos en millones de datos de lo más complejos o en los más simples (¿cuántos seguidores tienes?), cuando pienso que en realidad hay que seleccionar la info medible como termómetro de tu comunidad.

    Como por ejemplo de los comentarios, que por ejemplo desmonta la idea de las Fan Page de Facebook que han comprado el kilo de Like y que son un ‘solar’ de comentarios. Hay que currarse mucho un comentario.

    Un abrazo

  • Hola!

    Coincido con vosotros!! Y si Twitter ha dado un paso adelante en esta necesidad de medir.. El motivo de esta dificultad que nos encontramos los profesionales del sector? La respuesta . Quizás sea el motivo por el que surgieron las RRSS.. Una motivación seguramente no profesional.
    Gracias por compartir!

  • Muchas gracias por tu aportación Chema!

    Si en las estrategias de social media las empresas andan bastante perdidas, imagínate en el ‘mundo’ de los datos. Es un claro reflejo de lo que vemos día a día.

  • Buen enfoque Montse!

    Al surgir como plataformas no profesionales (de ocio o no), la necesidad de medir era algo secundario. Solo cuando las redes sociales cogen volumen y empiezan a ser importantes, es cuando se centran en el dato (necesidad de monetizar la plataforma).

  • Como siempre acertado, me parece que la cuestión principal es ser efectivo a la hora de recopilar datos y usar esos datos de manera viable, ya que también creo que el exceso de información puede nublar la visión y los objetivos.

  • Enhorabuena por el post.
    Estoy de acuerdo en todo lo que citais pero para mi la falta de fiabilidad y de consistencia de los datos es muy importante.
    Que compares dos herramientas de medida en el mismo periodo y condiciones y que el dato no sea el mismo, me hace temblar.
    Saludos

  • Muchas gracias por el comentario Ana!

    Que un mismo dato entre dos herramientas no cuadre es normal (muestreos, diferentes definiciones de métricas,…), lo malo es cuando la diferencia es excesiva y además varía!

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *