La importancia de los datos: ¿cómo mides las redes sociales?

Por Juan Ignacio Martínez Estremera En Entornos Digitales enero 10, 2020

Datos

Los datos, su análisis e interpretación. Todo ello es clave. “En las redes sociales, entornos digitales y marketing digital se puede medir todo”, esta es una máxima que se lleva oyendo desde que aparecieron los primeros banners en Internet.

Y no deja de ser cierto. Nos pegamos muchos años decidiendo si lo importante era el número de visitantes únicos o las páginas vistas, si lo que importaba era captar usuarios nuevos o ver cuántos repetían. Tal vez, nos dijeron que era más importante la calidad que la cantidad, el engagement mejor que el número de fans. También, nos contaron que al tener el control de los números teníamos el control de todo y comenzó el baile de términos.

El resultado es que, al final, tenemos un gran cuadro de mando precioso lleno de datos y que a veces no da resultado. Y nos preguntamos… ¿Por qué? Si lo hago como la competencia… ¿Por qué no me da el mismo resultado que a ellos?

Algunos acrónimos que nos garantizan la felicidad de la conversión: CRO, ROI y SMC.

Esto va de personas

Si lo que medimos son los comportamientos de las personas sus acciones deberían ser lo primero.

Los números y los análisis reflejan hechos pasados, pero no necesariamente tendencias futuras. ¿Os suena esa frase de los bancos  de “rentabilidades pasadas no garantizan beneficios futuros”?

Con las personas sucede lo mismo, tendencias pasadas no garantizan resultados venideros ya que, cambian las modas, la cesta de la compra, etc.

Si queremos entender los medios sociales los números deberían reflejar una realidad de las personas, pero no de nosotros como empresa, si no la de nuestros clientes.

El café para todos no sirve

No podemos vender lo mismo a todo el mundo, todas las veces. Hay un artículo titulado la web del millón de euros, basada en hechos reales, muy ilustrativo. Cosas que funcionan a unas empresas no tienen por qué funcionar en otras.

No existen las recetas en la gestión de entornos digitales. Unas empresas pueden necesitar unas cosas, basadas en su modelo de negocio y otras organizaciones algo bien diferente. Para ello el análisis Canvas siempre ayuda ya que, modelizando nuestro negocio seremos capaces de discernir qué datos son los necesarios.

Hay factores que debemos entender

Sin duda, las tendencias nos muestran esas motivaciones, pero a veces las cosas cambian más deprisas que otras.

Cuando hablamos de comunidades de clientes , usuarios en redes sociales, número de fans, visitas, etc. es el reflejo de cosas pasadas. Por la propia definición de cliente mariposa las personas tendemos a optimizar los resultados de nuestras decisiones y por tanto, cambiamos tanto como cambia nuestro conjunto de decisiones. Por ello, esas estadísticas no predecirán necesariamente el futuro.

La gente se mueve por múltiples motivaciones.

Si el entorno de decisiones es cambiante los análisis pasados perderán valor. Un buen ejemplo de esto es la industria de los móviles.

Hemos visto pasar la época de Nokia, luego Blackberry, iPhone y Samsung, siendo ahora Huawei la que crece con fuerza. Nokia se basó en análisis de hechos pasados y fallaron en predecir el futuro. Blackberry falló en interpretar el cambio de tendencia hacia móviles inteligentes y más versátiles.

En cambio, si nuestro entorno es poco cambiante, los datos cobran más interés. Tengamos eso en cuenta.

Entonces analítica, datos y medición en redes sociales ¿sí o no?

Claro que sí. No puede ser de otra manera.

Sin datos no hay información, pero  una mala información es tan peligrosa como no tener ninguna. 

Como ejemplo está el caso de los cisnes que durante toda la historia se consideraron que eran blancos y por tanto, eran un ejemplo de pureza y perfección. Sin embargo, en 1697 se descubrió una especie  nueva de cisnes negros en Australia, siendo que los datos, hasta ese momento, decían que era imposible que existieran.

Por este motivo, los datos siempre han de ser tratados con cuidado. Siempre hay datos inusuales, datos extremos, consistencia de estos, etc.

Recordemos la existencia del Cisne Negro y los sucesos improbables.

Si la cosa va de personas, usemos personas

Muchos de los datos más interesantes son aquellos que resultan difíciles de medir. Todo el tema del sentimiento (lo más importante de la interacción social) simplemente no funciona o funcionan lejos del 100% de precisión.

Por ello, un sistema de embajadores de la marca puede resultar beneficioso para captar el auténtico sentimiento de las redes y comunidades. Para cualquier marca disponer de una base de personas que actúen como embajadoras es un activo precioso y muy útil. Aparentemente intangible, pero duradero en el tiempo y que genera resultados.

Esos embajadores de la marca pueden realizar diferentes tareas sencillas, desde propagar los valores y aspectos positivos de la marca, muestrear el sentimiento de la red e implicarse en conversaciones.

No es necesario disponer de grandes y costosas herramientas. Si contamos con suficientes embajadores y una adecuada planificación podremos contar con los datos necesarios enseguida y lograr un alto nivel de precisión.

Bonus track: Criterios para la correcta gestión y análisis de datos

Podríamos entrar en mucho más detalle sin duda, pero aquí os dejo algunos criterios básicos para la gestión y análisis de datos:

  1. Establecer criterios de recogida. Siempre homogéneo.
  2. Fijar objetivos de la acción. Solo queremos datos que sean relevantes para nuestro negocio.
  3. Establecer métodos de tratamiento de datos y entender sus implicaciones y sesgos.
  4. Realizar comprobaciones de seguridad y recordar la limpieza de datos.

No dudes en usar tu capacidad de innovación (si quieres una ayuda leéte este post de Innovación en tiempos digitales) para sacar el máximo provecho al poderoso combo

En conclusión

Los datos en entornos cambiantes son proclives a perder validez. En cambio, si tu entorno es estable cobran importancia.

Si vas a medir comportamientos de personas, usa personas. Todavía la tecnología no puede apreciar o predecir cambios en las tendencias/modas para ciertos sectores.

En cualquier caso, recoge la información, dale un tratamiento adecuado y analízala. Recuerda, todos los datos han de estar enfocados a la consecución de KPIs.

Si necesitas que te ayudemos con análisis de datos, Big Data y Power BI, ¡no dudes en contactar con nosotros!

 

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