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Cómo medir el éxito de una campaña de márketing social a través del big data

Posted by Fanquimista on 09-dic-2013 17:30:19

Los responsables de las campañas de márketing a través de las redes sociales, sea el Community Manager de la empresa o una empresa externa contratada para llevarla a cabo, se enfrentan a un problema: ¿cómo demostrar que la campaña ha tenido el éxito esperado? Los directivos quieren resultados medibles, el tan mentado ROI: retorno de inversión, por sus siglas en inglés. Dicho de otro modo, los directivos quieren saber que el dinero invertido en márketing sirve de algo, que la gestión de los medios sociales están dando beneficios a la empresa.

Pongamos por caso que un vídeo que los responsables de las redes sociales promocionan. Algunos seguidores, a su vez, lo comparten con sus amigos; éstos con sus propios contactos, etc. ¿Cómo medir todas esas acciones? ¿Cuántas veces se ha compartido, cuánta gente ha visto el vídeo por las conexiones de las redes sociales o, aún más difícil, cuánta gente ha comprado el producto o se ha hecho fan de la marca por esa campaña en concreto?

Es aquí donde el big data puede convertirse en la mejor ayuda para los profesionales del márketing digital. Hay que medir la actividad en los medios sociales, datos que son cada vez más porque el uso de las redes sociales aumenta. Gracias a las herramientas de big data, la información que hay en millones de datos, se ordena, se analiza y, quizá los más importante, se presenta de una forma fácil de comprender. El big data convierte un cuadro con millones de valores en un gráfico con un cierto significado.

A través de estas herramientas se pueden medir variables como las palabras claves que se usan en las búsquedas, el número de clics y de dónde proceden, el número de enlaces o el número de comentarios, entre otros muchos datos. Todo ello, localizando geográficamente a los usuarios a través de su dirección IP. También se pueden saber datos como la hora, qué navegador usó o desde qué dispositivo lo hizo.

De este modo, el responsable de márketing social, no sólo tendrá datos que presentar a los responsables del presupuesto de la empresa para justificar su trabajo, sino que, además, podrá saber qué día y a qué hora es más efectiva la publicación de contenidos, qué palabras clave buscan los usuarios para llegar a ese contenido o dónde viven los seguidores más activos, entre otras posibilidades.

Calidad mejor que cantidad

En definitiva, el big data puede ofrecer una idea aproximada de lo que está haciendo la gente, de qué habla y qué le interesa. Las marcas ya no tienen que crear nuevas necesidades a los consumidores. Son éstos los que les dicen a las marcas lo que quieren. Siempre que sepan escuchar. Amazon, por ejemplo, está ofreciendo recomendaciones personalizadas a sus clientes, basadas en su actividad en la web, en sus gustos, construyendo una relación duradera y comprometida con ellos.

Más aún. Gracias al big data, a través del análisis de patrones de comportamiento, se puede tratar de averiguar el comportamiento futuro de los usuarios, qué es lo que van a comprar en los próximos meses o años.

Cabe aclarar que esto del big data, que parece magia, no sirve de nada si no se analizan adecuadamente los datos y se es consciente de que estas herramientas tienen un límite. En The Guardian encontramos algunos consejos para manejar el big data:

  • No centrarse en la cantidad. En medios sociales, a menudo es más importante la calidad. Por ejemplo, los seguidores más relevantes, más activos, o las mejores horas para publicar.
  • Usar todo tipo de datos. Los obvios y los menos visibles. En este caso, quizá haya que contar con la ayuda de un experto que sepa cómo localizar esos datos en los servidores de la empresa o de otras fuentes. Hay que ir más allá de los datos básicos que ofrecen Google o Wordpress.
  • Analizar cada tipo de dato por separado. No se debe usar el mismo análisis ni los mismos gráficos para todos los datos. Cada variable analizada tiene sus propias características.
  • Buscar herramientas y servicios apropiados. Cada empresa debe buscar qué software se adapta mejor a su modelo de negocio.
  • No dejar de lado los análisis de márketing clásicos. El big data ofrece muchas posibilidades, pero se debe combinar con otras acciones que permitan conocer mejor a los clientes.

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