¿Te interesa la ? ¿Quieres saber cómo utilizarla en tu estrategia de Social Media?
A continuación te explicaré qué tipos de datos debes tener en cuentapara realizar un buen análisis de Social Media y qué 4 herramientaspuedes usar en cada caso. Y si prosigues leyendo podrás descargarte una plantilla en Excelpara realizar ese análisis por tu cuenta.
Back to top1) Qué datos tener en cuenta para hacer Social Media Analytics
En Social Media Analytics no todo se reduce a métricas. Cuando desees efectuar un análisis te recomiendo que te centres en 3 grandes conjuntos de datos:
1.1) # 1. Datos volumétricos:
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:
- Cuántas veces se han compartido las publicaciones.
- Cuántos usuarios han mencionado una marca.
- Cuál es la audiencia.
- Cuántas las impresiones.
- Etc.
Según Augure, existen 5 grandes conjuntos de datos volumétricos(puedes ver la infografía completa que te mostramos a continuación y descargarte su whitepaper :
a) Actividad
La frecuencia de publicación de la marca. Cuántas publicaciones hace en todos y cada red social cada día.
b) Comunidad
Número de usuarios seguidores de la marca en cada uno de ellos de los canales en los que tiene presencia: fanes, 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 bien no de la marca en las redes sociales. Se conoce también como audiencia o bien reach.
Aunque existen muchas herramientas que facilitan este análisis, tanto gratis como de pago, algunos profesionales trabajan con hojas de cálculo para sostener un control de la presencia de la marca en las redes.
Aquí te dejo una plantilla que te puede resultar de utilidad, pero te invito a que la adaptes a las necesidades de tu trabajo diario. Si deseas descargarla, y la recibirás así como otros muchos materiales (si eres subscritor, la recibirás en tu bandeja de entrada).
1.2) # 2. Datos cuantitativos:,y
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 conjunto, sus intereses o su localización.
: idiomas de los seguidores
: género de los seguidores
: autoridad social de los seguidores
El estudio de los intereses de la comunidad se hace basándonos en los temas de conversación que se sostienen, 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 género de datos de análisis, ya que requiere de lade los usuarios en las redes y de conocer de qué están hablando.
Para conocer los temas de conversación, se acostumbra a recurrir a las palabras más usadas por los usuarios a través de herramientas de medición. Estas palabras son representativas de los temas que se comparten.
: nube de tags
Sobre el sentimiento en Social Media hay opiniones muy dispares, pero sí es verdad que los usuarios, a la hora de comentar, compartir, debatir y opinar en las redes sociales, lo hacen a su juicio y raras veces la objetividad se refleja. El sentimiento mide grosso modo si un usuario está a favor o bien contra una marca o de un tema de conversación, y es muy orientativo para los medios sociales, en la medida en que 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 bien con metodologías como SMCA-MRI, que son las que bajo parámetros escogidos efectúan una investigación y van más allá del análisis positivo/negativo.
Imagen de la herramienta
Imagen de los resultados logrados con el método SMCA-MRI
1.3) # 3. Datos cualitativos
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 relevancia y deben interpretarse. El profesional debe examinar qué comentan los usuarios para extraer insights y trazar mejores estrategias.
Conocer los temas de conversación y también interés de los usuarios permite trazar mejores estrategias, efectuar acciones más centradas 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.
- Trata de resumir los contenidos más relevantes, las opiniones más compartidas en las redes, las sugerencias de los usuarios y las críticas de la comunidad. De esta manera conocerás a la comunidad de usuarios y podrás adaptarte a sus demandas, intereses y necesidades. Sabrás anticiparte a posibles crisis de reputación online y podrás advertir ocasiones si escuchas a los usuarios.
2) Evolución Social Media Analytics vs. Web
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 término de la web.
Para que lo veas más claramente, hagamos una rápida comparación:
2.1) # 1. Web diez – Métricas de difusión
Si en un primer instante el término 1.0 charlaba 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.
2.2) # 2. Web 2.0 – Estudiar a la comunidad
En el caso de la página web 2.0, el usuario final se transforma en el centro de la red pues contribuye con contenido. De igual forma, la analítica de Social Media pasa a preocuparse de lo que la comunidad de usuarios compartey su relación con la marca.
2.3) # tres. Web 3.0 – Datos cualitativos
Destaca en la página web tres.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. La analítica 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.
Back to top3) Conclusiones
Como puedes ver, para conocer lo que sucede en torno a una marca en redes sociales no basta con conocer las métricas básicas, tendrás que profundizar en los temas de conversación que la comunidad mantiene. Como decía la primera tesis de , “Los mercados son conversaciones”. Y las redes sociales son uno de esos lugares donde los usuarios charlan, por lo tanto no hay que perder la ocasión de conocer la opinión de los usuarios.
¿Qué herramientas sueles usar tú para hacer analítica de Social Media? ¿Alguna que te interese de forma especial?
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