¿Te interesa la analítica en redes sociales? ¿Quieres saber cómo utilizarla en tu estrategia de Social Media?
A continuación te voy a explicar qué tipos de datos debes tener en cuenta para realizar un buen análisis de Social Media y qué 4 herramientas puedes utilizar en cada caso.
En Social Media Analytics no todo se reduce a métricas. Cuando quieras realizar un análisis te recomiendo que te centres en 3 grandes grupos de datos:
Representan el primer grado de análisis en Social Media y se refieren a datos sobre la difusión y la repercusión del contenido publicado. Por ejemplo:
Según Augure, existen 5 grandes grupos de datos volumétricos (puedes ver la infografía completa que te mostramos a continuación y descargarte su whitepaper en este enlace):
a) Actividad
La frecuencia de publicación de la marca. Cuántas publicaciones hace en cada red social cada día.
b) Comunidad
Número de usuarios seguidores de la marca en cada uno de los canales en los que tiene presencia: fans, followers, suscriptores, etc.
c) Visibilidad
Número de menciones que se hace a la marca. Esto ayuda a la viralización de los contenidos de la marca.
d) Interacción
Mide la reacción que generan las publicaciones de la empresa: Me Gusta, comentarios, contenido compartido.
e) Difusión
Número de personas a las que llega el contenido, seguidores o no de la marca en las redes sociales. Se conoce también como audiencia o reach.
Aunque hay muchas herramientas que facilitan este análisis, tanto gratuitas como de pago, algunos profesionales trabajan con hojas de cálculo para mantener un control de la presencia de la marca en las redes.
Para pasar a un segundo grado de análisis y colocar al usuario como centro de la comunicación, tendrás que interesarte por conocer la comunidad de usuarios que está detrás de la marca. Su idioma, su género, su edad, su influencia dentro de un grupo, sus intereses o su localización.
El estudio de los intereses de la comunidad se hace en base a los temas de conversación que se mantienen, el sentimiento y el tono de las conversaciones. Es un análisis al que se está prestando cada vez más atención y que está muy relacionado con el siguiente tipo de datos de análisis, ya que requiere de la escucha activa de los usuarios en las redes y de conocer de qué están hablando.
Para conocer los temas de conversación, se suele recurrir a las palabras más utilizadas por los usuarios mediante herramientas de medición. Estas palabras son representativas de los temas que se comparten.
Sobre el sentimiento en Social Media hay opiniones muy dispares, pero sí es cierto que los usuarios, a la hora de comentar, compartir, debatir y opinar en las redes sociales, lo hacen bajo su punto de vista y pocas veces la objetividad se refleja. El sentimiento mide a grandes rasgos si un usuario está a favor o en contra de una marca o de un tema de conversación, y es muy orientativo para los medios sociales, en tanto en cuanto se sabe si la comunidad está apoyando las acciones que se realizan o está desencantada con la marca.
Este análisis lo puedes hacer manualmente, con herramientas de Inteligencia Artificial o con metodologías como SMCA-MRI, que son las que bajo parámetros seleccionados realizan un estudio y van más allá del análisis positivo/negativo.
El análisis cualitativo no se representa numéricamente. Aquí entra a formar parte la figura del Social Media Manager. En este tercer nivel, las conversaciones de los usuarios cobran importancia y deben interpretarse. El profesional debe analizar qué comentan los usuarios para extraer insights y trazar mejores estrategias.
Conocer los temas de conversación e interés de los usuarios permite trazar mejores estrategias, realizar acciones más focalizadas a los intereses de la comunidad y conectar mejor con los usuarios.
Para este análisis, el Social Media Manager debe leer todo lo que la comunidad comparte sobre la marca, sobre los temas de interés relacionados con los usuarios y tendencias del sector.
La analítica en Social Media es una disciplina que ha ido ganando territorio en los últimos años. A mí me gusta comparar su evolución con la evolución del concepto de la web.
Para que lo veas más claramente, hagamos una rápida comparación:
Si en un primer momento el término 1.0 hablaba de unidireccionalidad, en el caso de la analítica de Social Media, en un principio su foco era la repercusión de los contenidos, sin importar mucho la interacción.
En el caso de la web 2.0, el usuario final se convierte en el centro de la red porque contribuye con contenido. De la misma forma, la analítica de Social Media pasa a preocuparse de lo que la comunidad de usuarios comparte y su relación con la marca.
Destaca en la web 3.0 la introducción de las tecnologías de inteligencia artifical y web semántica, que buscan poner orden al caos de información y con ello también adaptarse mejor a las necesidades del usuario. Los Analytics de Social Media, en este mismo orden, busca conocer mejor a sus usuarios, analizando sus conversaciones y a partir de aquí, introducir mejoras en la planificación estratégica de la marca.
Información de : Socialancer.com
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