La Importancia del Análisis de Data en #RedesSociales.

¿Por qué hay ciertos contenidos digitales que tienen más éxitos que otros?

Lo cierto es que hay varios factores que afectan incluyendo las emociones con la que escribimos. Entre muchas de las nuevas fuentes de información que surgieron en la última década para el consumidor, la data que hay detrás de las redes sociales se encuentra entre la más potente e innovadora para una investigación de mercadeo efectiva.

Las plataformas de medios sociales ofrecen una oportunidad poderosa para obtener acceso inmediato a las opiniones de los consumidores, sin restricciones, aunque ¿cómo tú o empresas pueden aprovechar estos datos, cuantificarlos y sacarles provecho?.

Hay varios programas y servicios (pagos y no pagos) que han sido desarrollados para el análisis de data en Redes Sociales, aunque esto, no quiere decir que con un solo programa la tarea ya está hecha.

Por esto mismo, es importante mencionar que ningún algoritmo es un reemplazo apropiado, para el análisis de la retroalimentación generada por el consumidor, comparado con la que pueda realizar un analista experto con profundo conocimiento de la marca, desafíos y oportunidades.

Ahora, ¿cómo podemos obtener un análisis más profundo de lo que quieren nuestros consumidores y tener un análisis cuantitativo?. Para nuestra suerte ya existen modelos de análisis de datos que se han utilizado analistas por décadas, con algunas diferencias importantes que debemos considerar.

A continuación compartiremos algunos pasos para analizar data en redes sociales:

Paso 1: Desarrollo de la definición del problema y búsqueda de objetivos.
Muchos analistas dicen que este paso es el más importante, ya que, al tener el objetivo claro, hará que la cantidad de data sea más manejable.

Paso 2: Identificar el término clave de búsqueda.
Crucial para el éxito del análisis de data en redes sociales.

Paso 3: Identificar las fuentes de data de redes sociales.
Encontrar los sitios más actuales y los que funcionan mejor para tu negocio y tus objetivos.

Paso 4: Organizar la data.
La organización de la data debe ser flexible y fácil de leer en diversos formatos. Hay algunas herramientas que te ayudan en este proceso pero hay mucha información y por lo mismo tienes que saber cuando parar la búsqueda.

Paso 5: Analizar la data.
El analista debe revisar la data. Una vez revisada la información el analista debería comenzar a extraer temas que emergen de la búsqueda como conceptos, creencias, comportamientos, ideas. La data se debe codificar de acuerdo a los temas.

Paso 6: Presentar lo que se ha encontrado.
Los análisis serán presentados de forma oral y escrita, por lo mismo, es que las redes sociales sobresalen. Lo que genera el mismo consumidor ofrece mucho más en términos de data. El mismo consumidor crea videos, muestra la ventaja o desventaja de un producto, por lo que entrega mucha espontaneidad.

Paso 7: Limitaciones del entorno.
Los consumidores online no son necesariamente representativos a lo que es el target del producto. Los defensores y detractores pueden distorsionar las conversaciones online. La información demográfica geográfica a menudo no es rastreable.  

Paso 8: Estrategias.
La parte final y la más importante es utilizar lo que se analizará para hacer recomendaciones basadas en la investigación de los objetivos, y así, continuar con la siguiente etapa.

Lo que no podemos ignorar es que si una compañía busca decisiones sensatas en datos, NO puede ignorar las redes sociales como fuente de datos. Utilizado con análisis web y como complemento a los métodos de investigación tradicionales, el análisis de redes sociales puede entregar nuevas direcciones estratégicas para tú negocio o empresas.

Fuentes:
https://www.innovamediaconsultores.com/blog/herramientas-gratuitas-buen-brenchamrk-redes-sociales/
https://www.quirks.com/articles/analyzing-the-content-of-social-media-data

 

¡Deja el primer comentario, no seas tímido!

Únete a la discusión

Puedes utilizar los siguientes HTML tags y atributos: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>