Social Media Marketing

La ciencia de datos es más amplia que el análisis de datos

Cómo utilizar la ciencia de datos para mejorar la posición en redes sociales

Cómo utilizar la ciencia de datos para mejorar la posición en redes socialesDesde que Harvard Business Review describió a la ciencia de datos como el “Trabajo más sexy del siglo XXI” en el año 2012, se ha producido una explosión masiva de oportunidades en este sentido. Hoy en día, esta ciencia ha llegado también al marketing digital, especialmente en redes sociales.

La aplicación de esta ciencia a las redes sociales es muy prometedora. Desde el análisis avanzado de la actividad hasta complejos patrones de datos fáciles de entender a través de visualizaciones, así como para superar el fraude publicitario, la ciencia de datos posee aplicaciones potenciales que podrían mejorar significativamente la posición de las marcas en las redes sociales.

Pero, aunque pueda parecer lo contrario a primera vista, la ciencia de datos no es lo mismo que el análisis de datos o el análisis. La ciencia de datos es mucho más amplia, e implica la exploración de datos de múltiples orígenes para comprender patrones subyacentes invisibles que aportan ideas y relaciones importantes y que pueden expresarse a través de visualizaciones.

Según expresa Guy Sheetrit, CEO de Over the Top SEO, en Adweek.com, hay varias maneras de que las empresas aprovechen la ciencia de datos. En primer lugar, las nubes de palabras han sido una herramienta de confianza para analizar las conversaciones sociales y entender de qué se estaba discutiendo y son, en realidad, herramientas bastante contundentes. Pero, a menos que se tenga un gran volumen de actividad, pueden ser tergiversativas, exigiendo a los profesionales que eviten las palabras irrelevantes.

Afortunadamente, los marketeros tienen acceso a herramientas que aprovechan el poder de la ciencia de datos y a los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para contextualizar y brindar información significativa, como BuzzGraphs o el Entity analysis.

Por otro lado, Sheetrit destaca que los resultados de las campañas de marketing en las redes sociales deberían poder medirse y mejorarse de forma continua. Dirigirse a grupos fuertemente conectados, además, mejora la efectividad de la campaña. Primero habrá que identificar las áreas temáticas que reciben buenas respuestas como punto de partida. En este campo, la ciencia de datos tiene multitud de aplicaciones, como el aprendizaje automático o el análisis de clúster para analizar cómo las personas se asocian, por ejemplo, en una conversación de Twitter.

Las redes sociales son una de las principales razones de que el volumen de datos aumente cada año. El timeline de cada usuario es, prácticamente, como una historia de su vida. Por ello, las visualizaciones conseguirían hacer práctico que los marketeros entendieran esas historias y generaran ideas para mejorar masivamente el marketing social. Por ejemplo, SociLab permite visualizar la red LinkedIn.

A través de estas visualizaciones, los patrones de relación complejos y las agrupaciones sociales pueden volverse más claras que nunca. Las herramientas de redes sociales basadas en ciencia de datos ayudan a crear visualizaciones como gráficas de dispersión, gráficos circulares, de líneas, etc. Por ejemplo, Hootsuite Analytics puede tomar métricas de redes sociales y transformarlas en visualizaciones.

Asimismo, la ciencia de datos puede servir para utilizar a la propia persona del cliente de una forma mucho más efectiva que los datos demográficos. Las herramientas pueden transformar la manera en que las marcas realizan estudios de mercado. Por ejemplo, las plataformas de escucha pueden permitir a los marketeros acceder a conversaciones globales, reunir grandes volúmenes de datos, capturar opiniones y tendencias.

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