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Tipos de análisis de datos en redes sociales

Cuando nos piden un “análisis de redes sociales”, el concepto suele ser muy amplio y puede no quedar claro efectivamente que necesita nuestro cliente (o jefe), qué tan profundo o qué datos vamos a analizar para lograr el objetivo de “realizar un análisis de redes sociales”. Sospecho que muchas veces algún jefe te lo ha pedido, pero sin tener claro qué es lo que quiere o necesita.

Efectivamente es amplio el concepto porque estos análisis pueden ir desde contabilizar “interacciones” y “fans” hasta predecir cómo se podría comportar el consumidor de acuerdo a lo que se están publicando en redes sociales.

Por lo general, nos encontramos con 4 tipos de análisis que pueden tener mayor o menor valor en el negocio de tu marca y que pueden ser de mayor o menor complejidad (recursos en datos y horas hombre de análisis), los que son:

  • Análisis descriptivo: este tipo de análisis se preocupa de las responder las preguntas ¿qué pasó? y ¿qué está pasando?. Se centra en recopilar y describir datos de redes sociales en forma de informes, visualizaciones y clustering para comprender un problema u oportunidad de negocio. Las redes sociales cuentan con plataformas propias (como Twitter analytics o Facebook audience insights) que muestra las métricas de tus perfiles como los “me gusta”, “respuestas” o “retweets” que obtiene cada tweet, también es posible analizar el sentimiento de las publicaciones y ver palabras más utilizadas (nube de palabras). El análisis descriptivo representa la mayoría de los análisis que se realizan de redes sociales.
  • Análisis de diagnóstico: se ocupa de la pregunta ¿por qué sucedió algo?. Este es un análisis de causa y efecto de un problema empresarial. Por ejemplo, en el análisis descriptivo podríamos obtener de una campaña de marketing la cantidad de publicaciones, menciones, seguidores, clicks, etc, en el análisis de diagnóstico podríamos saber qué funcionó en la campaña y qué cosas no. En este caso, una marca podría identificar problemas relacionados a algún producto y de esa forma comprender mejor el por qué están disgustados los clientes.
  • Análisis predictivo: este tipo implica el análisis de una gran cantidad de datos obtenidos de redes sociales acumulado en el tiempo para predecir un evento futuro. Responde a la pregunta ¿qué sucederá y por qué sucederá?. Por ejemplo, una intención expresada a través de redes sociales (comprar, vender, recomendar) se puede extraer para predecir un evento futuro (una compra). Un ejemplo bien conocido es la predicción de brotes de gripe. Google utilizó análisis predictivo para recopilar datos sobre la epidemia de gripe. Al ver qué estaban buscando las personas en google, se podía realizar un seguimiento de los brotes de gripe en tiempo real. Un gerente de negocios, puede predecir revisando las visitas al sitio web corporativo con las cifras de ventas históricas, por ejemplo.
  • Análisis prescriptivo: mientras el análisis predictivo ayuda a predecir el futuro, los análisis prescriptivos sugieren la mejor acción a tomar al manejar un escenario. Por ejemplo, si tienes grupos de usuarios de redes sociales que muestran patrones particulares de comportamiento de compra, ¿cómo se puede optimizar su oferta a cada grupo?. Para este tipo de análisis, aún no hay muchos casos de uso de datos desde redes sociales. Un ejemplo es Netflix, que almacena grandes cantidades de datos de los hábitos de visualización de los usuarios, estos datos permiten a Netflix optimizar sus procesos y crear sistemas de recomendación que proporciona a los usuarios sugerencias de contenido que pueden disfrutar en función de sus hábitos de visualización anteriores.

Finalmente los análisis predictivos y prescriptivos son los más complejos de ejecutar, sin embargo son los que tienen mayor potencial con respecto a su valor comercial, como podrías mejorar el desempeño utilizando ese método de análisis.

¿En qué nivel de análisis de redes sociales estás trabajando actualmente? Recuerda ir paso a paso, si aún no comienzas te invito a trabajar en análisis descriptivos -aunque no entreguen mucho valor de negocio para tu empresa- pero es una forma de empezar. No tengas temor de ir profesionalizando cada vez tus análisis, en poco tiempo ya tendrás la expertise suficiente para pasar a un análisis diagnóstico o predictivo.