Big Data

Social Big Data: cómo se realimentan Big Data y Social Marketing

El uso del Big Data está cada vez más generalizado en las empresas. Se implanta en todo departamento que necesite tratamiento y procesamiento de datos. Te contamos cómo afecta al Social marketing.

Por Redacción España, el 24/03/2020

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El Big Data abarca el proceso de recopilación y procesamiento en tiempo real de enormes cantidades de datos y las herramientas tecnológicas que se utilizan para ello. El Social Marketing abarca las estrategias, técnicas y tecnologías que se utilizan para persuadir a un usuario a través de las redes sociales. Ambas disciplinas se realimentan. Te explicamos cómo.


Marketing y redes sociales

El marketing abarca las estrategias, técnicas, medios y tecnologías que se utilizan para persuadir a un usuario de que realice una acción, por ejemplo, que mejore su percepción de una marca o que compre un determinado producto o servicio.

Por tanto, si una empresa quiere comercializar su producto y utiliza técnicas de marketing para ello, cuanto más conozca al usuario, más probabilidades tendrá de enviarle los mensajes adecuados para convencerle. Simplificado, es como hacer un regalo: cuanto más conozcas a la persona, más probabilidades tendrás de acertar.

En este contexto, el gran valor que las redes sociales tienen para las marcas es que los usuarios generan miles de datos cuando interactúan con ellas. Esos datos, correctamente procesados, se traducen en conocimiento sobre el mercado y sobre los públicos que hay dentro de él.

A esto se suma el hecho de que las redes sociales permiten establecer una comunicación bidireccional con el usuario. Las marcas ya no solo hablan, sino que también escuchan. Los canales sociales permiten entablar una conversación en un terreno que es familiar para los usuarios.


Las redes sociales en 2020

Según un estudio de We Are Social y Hootsuite, en enero de 2020 había más de 4,5 billones de usuarios de internet. De ellos, 3,8 billones eran usuarios de redes sociales, lo que implica un incremento del 9,2 % con respecto al mismo mes de 2019. De este modo, la penetración de las redes sociales (usuarios vs. población mundial) es de un 49%.

La media de tiempo que pasamos navegando en redes sociales es de 2 horas y 24 minutos. Las redes figuran entre las páginas más visitadas del mundo. Los datos de Alexa corroboran que YouTube es la segunda web con más visitas y Facebook, la cuarta. De hecho, “Facebook” es la palabra que más se buscó en 2019, “YouTube”, la tercera e “Instagram”, la novena.
El número de usuarios de las principales redes sociales en enero de 2020 era el siguiente:

  • Facebook: 2.449 millones de usuarios activos.
  • YouTube: 2.000 millones de usuarios.
  • WhatsApp: 1.600 millones de usuarios.
  • Facebook Messenger: 1.300 millones de usuarios.
  • Weixin Wechat: 1.151 millones de usuarios.
  • Instagram: 1.000 millones de usuarios.
  • Douyin Tiktok: 800 millones de usuarios.
  • QQ: 731 millones de usuarios.
  • QZone: 517 millones de usuarios.
  • Sina Wibo: 497 millones de usuarios.
  • Reddit: 430 millones de usuarios.
  • Snapchat: 382 millones de usuarios.
  • Twitter: 340 millones de usuarios.
  • Pinterest: 322 millones de usuarios.
  • Kuaishou: 316 millones de usuarios.


Redes sociales y datos






RRSS

Como decíamos, muchas veces sin ni siquiera darse cuenta, los usuarios de redes sociales generan miles de datos. Cuando un usuario abre un perfil, está aportando datos sociodemográficos, como su género, su edad, su nivel de estudios, el sector en el que trabaja o su lugar de residencia. Pero, además, cada vez que una persona interactúa con una red social está generando un dato.

Esto significa que una visualización, un like, un clic en el botón de “seguir página” o en el de “compartir contenido” es un dato que se traduce en información sobre intereses o aficiones, gustos, orientación política, etcétera. Con todo ese conglomerado se pueden elaborar perfiles ultrasegmentados que las marcas pueden utilizar para llegar a sus públicos objetivos.

A modo de ejemplo, el estudio de Domo sobre las principales redes sociales, en 2019 se generaron los siguientes datos por minuto en el mundo:

  • Instagram: 277.777 historias publicadas.
  • YouTube: 4.500.000 vídeos visualizados.
  • Twitter: 511.200 tuits publicados.
  • Tinder: 1.400.000 swypes.
  • LinkedIn: más de 120 personas sumadas a la red.


Big Data y redes sociales

Dado que hablamos de cantidades de datos inabarcables y que se van renovando cada segundo, su gestión no sería posible si no existieran las soluciones de Big Data, desde el almacenamiento en la nube hasta el procesamiento automático gracias a la Inteligencia Artificial.

Un like aislado no tiene valor. Muchos likes aislados, tampoco tienen valor. Su valor llega cuando los convertimos en información, y eso solo puede realizarse a través del procesamiento. La tecnología analiza todos los datos generados en redes sociales y, a través del Data Mining, encuentra patrones que se traducen en información valiosa sobre segmentos de población. Es lo que conocemos como Social Big Data.


Ventajas del Social Big Data para el marketing

A la hora de elaborar una campaña de marketing y ventas a través de redes sociales, el Social Big Data es un aliado fundamental. Algunas de las ventajas que proporciona son:

  1. Conocimiento más profundo del target: como decíamos, se pueden crear públicos ultrasegmentados, lo cual permite a las empresas conocer mejor a su público objetivo, cuáles son sus gustos, cuáles son sus preferencias en internet, etcétera.
  2. Conocimiento más profundo del mercado: con el Social Big Data, una empresa puede conocer cuáles son sus puntos fuertes y débiles, qué territorios lidera, cuáles puede liderar, o en cuáles está perdiendo ventaja competitiva con respecto a otras marcas y por qué.
  3. Mejora de la comunicación con el target: el Social Big Data nos permite saber qué días y a qué horas se conecta nuestro target y qué tipo de contenido le gusta (artículos, fotos, vídeos, infografías…). Por tanto, con esta herramienta, la empresa sabe cómo y cuándo ha de comunicarse con él.
  4. Mejora de la relación con el target: de la mano del punto anterior, la relación entre la marca y el consumidor se ve beneficiada, dado que la información permite incrementar la personalización de la oferta y los mensajes, y también mejorar la atención al cliente.
  5. Capacidad de reacción: dados los dos puntos anteriores, se reducen las probabilidades de que una campaña de marketing a través de redes sociales no tenga éxito. Sin embargo, puede ocurrir que algo no esté funcionando como esperábamos. Lo bueno del procesamiento en tiempo real es que tenemos capacidad de reacción: sabemos cuándo una campaña no funciona, podemos averiguar el porqué y podemos hacer los ajustes necesarios para reconducirla.
  6. Detección de nuevos públicos.
  7. Feedback automático: con sus reacciones, los usuarios aportan feedback que las empresas pueden (y deben) aprovechar para mejorar sus productos o servicios, detectar nuevas necesidades de sus públicos o encontrar huecos en el mercado para crear nuevas líneas de producto. 
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Equipo de redacción de B12 España: Marketing, Big Data, Inteligencia Artificial y Ventas.

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