Cómo usar Big Data para mejorar el marketing en redes sociales
Las redes sociales siguen siendo plataformas poderosas para las empresas que buscan construir sus marcas, atraer más usuarios y retener clientes. A través de oportunidades de venta adicional, incentivos y nuevas funciones, las plataformas de redes sociales generan cantidades increíbles de ingresos para estas empresas. Pero, ¿qué es más valioso que el dinero que entra como resultado de estas redes? La respuesta es el big data. La investigación del informe Digital Universe with Research & Analysis de EMC predice que el volumen de big data en el mundo alcanzará 44 billones de gigabytes para 2020. Eso es mucho de información que la industria publicitaria y los especialistas en marketing pueden utilizar para crear campañas de marketing en redes sociales más efectivas. En las manos equivocadas, esos datos pueden ser comprometidos, poniendo en peligro la información personal de millones de usuarios. La minería de datos puede incluso usarse para influir en la política. Cuando se usa para buenas causas, los especialistas en marketing pueden crear una experiencia más personalizada para sus usuarios y aumentar las ganancias de la empresa al aprovechar el big data.
¿Qué es la minería de datos de redes sociales?
A diferencia de la minería de datos, la minería de redes sociales “ocurre cuando una empresa u organización recopila datos sobre los usuarios de redes sociales y los analiza en un esfuerzo por sacar conclusiones sobre las poblaciones de estos usuarios”, según Yale Law School. Este novedoso campo de estudio ha explotado en los últimos años con mejoras simultáneas en la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el diseño de experiencia de usuario (UX). Los resultados de la minería de redes sociales se utilizan para campañas de marketing dirigidas a segmentos de audiencia específicos. El análisis predictivo está ganando popularidad entre los especialistas en marketing y el papel del big data en ello es enorme. No solo los especialistas en marketing pueden predecir el comportamiento del consumidor con análisis predictivo, sino que también pueden usar los hallazgos de sus análisis de datos en otros métodos de marketing, como las pruebas A/B. Con las herramientas de análisis adecuadas, puedes personalizar no solo anuncios, sino también páginas de destino, ofertas especiales, pruebas y campañas de correo electrónico. Debido a la cantidad de datos por adelantado, los lanzamientos al mercado son más rápidos, más fluidos y producen mejores resultados. Estos resultados brindan información valiosa sobre cómo ciertas demografías o perfiles de usuario interactúan con cierto contenido, influyendo en futuras campañas.
Han pasado casi tres años desde que Cambridge Analytica incidente, el escándalo de la violación de datos que implicó la minería de perfiles de millones de usuarios sin permiso para influir en las elecciones de 2016. Facebook, negando las afirmaciones de que la empresa sabía que el incidente estaba ocurriendo en su plataforma, no tomó las acciones legales apropiadas. Lo que sucedió a continuación sería un baño de sangre en el Congreso, con los legisladores tomando medidas enérgicas contra el gigante tecnológico (esta no fue la primera de las violaciones de privacidad de Facebook). En cuanto a Cambridge Analytica, la empresa se declaró en quiebra el año pasado. Los New York Times informó ayer la publicación de dos detallados memorias de los denunciantes Christopher Wylie y Brittany Kaiser, ex empleados de Cambridge Analytica, que detallan la experiencia de los ex empleados mientras trabajaban para la firma durante el desastre. Como resultado del escándalo de privacidad, la legislación ha apretado su control sobre las Big Tech. Amazon, Google y Apple han tenido su parte de violaciones de privacidad a lo largo de los años. La empresa más reciente en ser criticada por violar la privacidad y los permisos de datos es YouTube. La plataforma de marketing de video más popular del mundo acaba de ser multada 170 millones de dólares por violar los derechos de privacidad infantil, según la Comisión Federal de Comercio. YouTube, una subsidiaria de Google, violó la Ley de Protección de la Privacidad Infantil en Línea, también conocida como COPPA. Si bien estos eventos crean consecuencias negativas para los consumidores, los especialistas en marketing y los tecnólogos como, la minería de datos tiene la capacidad de mejorar la estrategia de experiencia del cliente a través de un mejor marketing en redes sociales. Al tener en cuenta el protocolo de privacidad adecuado, las empresas pueden aprovechar el poder de la minería de redes sociales para lograr una mayor satisfacción del cliente.
Las ventajas de usar big data en redes sociales
Existen muchos beneficios al usar big data en redes sociales. Algunos ejemplos incluyen los siguientes:
Toma de decisiones estratégicas más sólida. El uso de big data en marketing en redes sociales ayuda a entendemos cómo los usuarios perciben tu marca, qué usuarios son legítimos y dignos de ser dirigidos, qué contenido realmente convierte, dónde dirigir los segmentos del mercado y a qué horas del día. Una visión general de la demografía permite que la creación de una estrategia sea más fácil y precisa. Es seguro que la planificación de campañas cumplirá con las expectativas del cliente con los datos obtenidos de la minería de redes sociales.
Análisis de mercado a mayor escala. El big data nos brinda una visión detallada de cómo les está yendo a nuestros competidores. Al igual que realizarías una investigación de mercado sobre tus propios usuarios, las herramientas adecuadas te permitirán hacer lo mismo para tu competencia directa e indirecta. En el marketing de marca, llamar y hacer eco de características, ventas y otras estrategias es común para ganar la lealtad del cliente. La información extraída de los análisis puede ser para clientes actuales o potenciales.
Mejores perspectivas del producto. Las redes sociales son una excelente manera de obtener información sobre lo que tus usuarios piensan de tu producto. El uso de la minería de datos para profundizar en estos comentarios te dará una mejor idea de lo que tu audiencia realmente desea de tu producto, lo que te ayudará a desarrollar y diseñar un producto más sólido en el futuro. Estos datos también pueden ayudar a tu equipo a desarrollar estrategias de marketing de influencers más sólidas —una estrategia de marketing que aprovecha el poder de la influencia social y el boca a boca a escala— para tu próximo lanzamiento de producto al clasificar qué perfiles son falsos y dignos de ser dirigidos.
Personalización mejorada de la UX.Personalización es una estrategia de UX increíble para impulsar una mayor experiencia del cliente (CX). Empresas como Amazonas confían en la información de los datos para vender más a los clientes y construir un mejor servicio. Al aprovechar los datos recopilados de los clics de los usuarios y la interacción con la aplicación, los especialistas en marketing pueden responder con contenido curado que atrae a perfiles de usuario específicos basándose en esa información. ¿El resultado? Una UX totalmente personalizada para el cliente y munición para tu equipo de marketing para crear campañas de redes sociales altamente dirigidas que convierten.
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El big data puede ayudarte a crear perfiles más sólidos. (Fuente: SocialBakers)
Cómo crear una estrategia de redes sociales con big data
Para empezar, “los datos no estructurados de las redes sociales deben relacionarse con los datos estructurados ya disponibles —como los detalles del cliente— para determinar información útil con big data”, comparte James Warner, un analista de inteligencia empresarial en Nexsoftsys. En ese momento, se puede crear una estrategia de redes sociales basada en la información. Decide la mejor estrategia posible que tenga en cuenta la información principal para generar resultados verdaderamente impulsados por el consumidor. Con la estrategia ya hecha, ahora viene la creación de contenido. Determina qué contenido tiene la mayor probabilidad de resonar positivamente con tus usuarios. El contenido valioso es fundamental para influir en el éxito de tu estrategia de marketing en redes sociales. Tómate en serio esta fase al redactar el contenido. A continuación, se dirige a tu audiencia una vez que el contenido está listo. A partir de la información del análisis realizado anteriormente, identificar el segmento de usuarios al que dirigirse se vuelve fácil. Hacer esto creará un resultado muy preciso. Finalmente, la ejecución. Armado con el contenido correcto del análisis, puedes verificar la efectividad del análisis, la campaña y la estrategia general. Después de la ejecución, debes verificar inmediatamente tu campaña con esfuerzos anteriores. Comienza a recopilar datos de inmediato para obtener comentarios sobre lo que funciona, lo que genera respuestas positivas o negativas, tomando notas a lo largo del camino para ajustar las campañas en el futuro si es necesario. Estas observaciones detalladas ayudarán a refinar tu estrategia con el tiempo, ayudando a tu equipo de marketing a crear una poderosa estrategia de marketing en redes sociales que genere un alto ROI utilizando big data.
La conclusión
Los análisis siempre han dictado en gran medida el éxito de las empresas en todo el mundo. Antes de que las computadoras estuvieran disponibles para el público, las personas calculaban métricas basadas en publicidad en medios, respuestas a encuestas y datos financieros. Lo que habría llevado meses o años ahora se puede hacer con análisis de datos a una fracción del costo. El proceso de recopilación está automatizado y las capacidades de almacenamiento en tecnología son mucho mayores que en años anteriores, lo que permite que la minería exista a una escala masiva. El truco es asegurarse de que, en medio del ruido, se busquen, recopilen y apliquen los datos correctos para satisfacer las necesidades de los usuarios. ¿Está tu empresa aprovechando todo el potencial del big data en tu estrategia de marketing en redes sociales? Si no es así, estás dejando ingresos serios en la mesa. ¿Te gusta lo que ves? Explora más de nuestro contenido sobre inteligencia empresarial, gestión de procesos y excelencia operativa en www.processmaker.com.
Acerca de ProcessMaker
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