A medida que el mundo se va recuperando de la pandemia, las empresas tienen la mejor oportunidad para empezar a explorar insights sobre los consumidores en el contexto digital.
Segmentación de datos
En esta guía, aprenderás cómo pasar de hacer social listening a practicar el digital consumer intelligence, una nueva categoría de mercado creada por Brandwatch para ir un paso más allá en el conocimiento del consumidor digital y que se basa, sobre todo, en la combinación de fuentes de datos claves.
Sin una segmentación efectiva de datos, no se van a poder trasladar los insights sobre tu audiencia a tu toma de decisiones.
Vamos a explicarte las diferentes maneras en las que puedes segmentar los datos con las herramientas de Brandwatch para generar mejores insights en todas las iniciativas de tu organización.
Estos serán algunos de los temas que tocaremos en esta guía:
- Cómo segmentar los datos.
- Análisis de tendencias: profundizar en temas de interés, tanto los conocidos como los emergentes.
- Las diferentes formas de segmentar datos y cuándo utilizarlas (desde reglas basadas en filtros o palabras clave hasta clasificadores personalizados y aprendizaje automático).
- Cómo analizar y monitorear temas independientes en conversaciones de varios temas más amplios.
- Las diferentes formas en las que puedes segmentar a tu público objetivo.
A lo largo de esta guía, Caitlin Jamali, Senior Solutions Strategist en Brandwatch, compartirá prácticas idóneas para profesionales de la investigación de mercado sobre las diversas maneras en las que se pueden segmentar los datos.
Incluiremos casos de uso habituales y ejemplos.
Sobre Caitlin:
Caitlin forma parte del equipo de "estrategia e insights" de Brandwatch, cuyo trabajo consiste en entender los objetivos y metas de los clientes y combinar las soluciones adecuadas para conseguirlos.
Ya sea configurando dashboards que traten ciertos temas o analizando una serie de informes que ayuden a los clientes a obtener información de forma continuada, este equipo trabaja para ayudar precisamente en ese plan que permite a los clientes aprovechar al máximo sus insights digitales.
El valor de la segmentación de datos y cómo abordarla
"Las personas que publican en Internet son tan diversas como los temas de los que hablan. La segmentación es una manera de explorar la conversación de forma significativa, analizar los datos desde diferentes perspectivas y, finalmente, comparar y contrastar los hallazgos."
Vamos a empezar con un ejemplo.
La conversación social relacionada con la industria farmacéutica es amplísima, por eso es tan importante la segmentación.
Un vistazo rápido a los datos de Brandwatch Consumer Research muestra que solo en el periodo comprendido entre el 9 de abril y el 10 de mayo de 2021 ha habido más de un millón de menciones y 546 000 autores diferentes que han publicado en Internet contenido relacionado con la industria farmacéutica.
"Hay tantos datos que puede llegar a ser abrumador", afirma Caitlin. Aquí es cuando la segmentación de datos entra en escena. Se trata de encontrarle un sentido a todo ese despliegue de información.
Por ejemplo, al segmentar los datos por sentimiento, puedes saber qué marcas están generando la conversación más positiva y la más negativa.
Segmentar los datos por temas podría ayudarte a entender qué es lo que genera más interés.
(Y, al combinar el análisis de percepción con el análisis por temas, si son positivos o negativos.)
De hecho, oficialmente existen más de 50 000 formas de segmentar y visualizar los datos si se utiliza Brandwatch Consumer Research.
En realidad ¡el número de combinaciones es infinito si creas tus propias categorías!
Entonces, ¿cómo debería empezar un analista a segmentar?
Independientemente de si buscas obtener una perspectiva general de tu sector o descubrir lo que dice la gente sobre un producto específico o ingrediente, el primer paso siempre es tener una pregunta clara en mente.
Volveremos a la práctica de este enfoque en la siguiente sección, en la que utilizaremos un ejemplo de una marca en el mercado "antiedad".
Análisis de tendencias: profundizar en los temas de interés, tanto los conocidos como los emergentes
Digamos que los analistas de marketing de una empresa de belleza están interesados en observar específicamente el mercado antiedad para informarse de cara a sus nuevas campañas.
La pregunta de la investigación debería ser: ¿qué temas son tendencia en las conversaciones sobre el mercado antiedad?
Para averiguarlo, en primer lugar, el equipo crea una query para recopilar menciones sobre el sector.
Básicamente, así es cómo empieza la segmentación de datos. Se define el segmento que quieres analizar en profundidad de entre todos los datos disponibles.
Para adquirir una perspectiva más global, los analistas miran la cantidad de menciones que ha habido a lo largo del tiempo.
Iris, el sistema de análisis mediante inteligencia artificial de Brandwatch, te ayuda a identificar picos significativos en conversaciones y muestra a qué se deben, lo que permite a los expertos detectar tendencias mucho más rápido.
Como se puede ver en el ejemplo anterior, Iris ha detectado tres grandes repuntes en conversaciones que podría merecer la pena explorar.
El investigador tiene que hacer clic en cada uno de esos picos para ver las menciones o los generadores clave y después utilizar esta información para segmentar todavía más los datos en el futuro.
Esto les permitirá monitorear nuevas tendencias o incluso recibir alertas cuando dichas tendencias vean una afluencia de menciones o una percepción positiva o negativa.
Otra manera de identificar las tendencias de la conversación sería echarle un vistazo a la nube de temas con los asuntos más mencionados durante un cierto periodo de tiempo.
Tal y como se aprecia en la siguiente nube de palabras, el término "bótox" destaca especialmente como una de las palabras usadas frecuentemente en conversaciones sobre productos y soluciones antiedad.
En este caso, el equipo podría crear una regla para segmentar los datos y analizar con mayor detenimiento la conversación del bótox, tanto a nivel histórico como según se vaya desarrollando.
Otra forma de explorar los insights sobre tu empresa, tema o sector es hacer un análisis de percepción y profundizar en los generadores de conversación, tanto en los positivos como en los negativos.
Merece la pena monitorear de manera regular cualquier tema recurrente descubierto con este amplio análisis de mercado para evitar que la marca de un paso en falso o mencione puntos que causan fricción entre los consumidores.
Por supuesto, habrá algunas tendencias en particular que interesen a los analistas, independientemente de si están apareciendo ya en las conversaciones.
Gracias a su propia experiencia en el sector, podrán establecer reglas para segmentar las conversaciones antiedad en sus temas de interés predefinidos.
Al combinar este método con lo anterior, los investigadores podrán segmentar los datos con tendencias previsibles e imprevisibles.
Básicamente, puedes adoptar un enfoque exploratorio para la segmentación de datos o uno mucho más especializado, una vez sabes exactamente lo que estás buscando.
La mejor búsqueda es una combinación equilibrada de estas dos opciones: segmentar los datos con temas que esperarías encontrar en la conversación, pero también permitirle a la segmentación jugar con lo que está apareciendo orgánicamente en el conjunto de datos.
El ejemplo de arriba está destinado a una perspectiva general de tendencias dentro de un sector. No obstante, independientemente de lo que estés buscando (sin importar cómo de específico), unas preguntas de búsqueda definidas te servirán como guía y te ayudarán a segmentar datos de la forma más apropiada según tus objetivos de búsqueda.
Aplicación práctica: Las diferentes formas de segmentación de datos y cuándo utilizarlas
En la plataforma Brandwatch Consumer Research hay una gran variedad de funcionalidades que facilitarán la segmentación de tu búsqueda.
Reglas y filtros
Por ejemplo, puedes escoger filtrar por un canal específico, como los foros, y enterarte de lo que dice la gente de tu tema a un nivel más concreto.
Esto va genial para entender cómo conversan diferentes usuarios sobre distintas cuestiones. También se puede hacer con los datos de Twitter, pero al final, lo más probable es que sea demasiada información si se quiere analizar bien.
Hay muchísimas otras formas en las que filtrar los datos que podrían llevarte a insights más interesantes. Una podría ser segmentar por subtemas.
Para ello hay que utilizar las reglas.
Ejemplo:
Volvamos a lo que hemos hablado antes, a la tendencia del bótox. Si los investigadores quisieran averiguar qué está motivando a la gente para ponerse bótox, podrían consultar los dashboards existentes, leer el contenido, mirar las nubes de palabras y revisar las menciones que surgen del conjunto de datos que resultan ser a primera vista las tendencias emergentes.
Si algo aparece con suficiente frecuencia, el equipo puede definir unas reglas específicamente para esos hallazgos, de forma que los datos se segmenten aún más y se pueda descubrir quiénes promueven esta conversación.
El siguiente ejemplo analiza los adjetivos que se asocian habitualmente con el bótox y los rellenos dérmicos (otro tratamiento antiedad inyectable).
Cuando tienes un ejemplo como este, con categorías claramente definidas y fáciles de buscar por palabra clave, las reglas son una excelente opción.
Al crear una categoría para menciones de partes del cuerpo, por ejemplo, un analista podría escribir reglas sobre frentes, labios, etc. y trasladar la conversación para analizarla en un dashboard.
Estas reglas pueden aplicarse tanto a nivel histórico como para el futuro.
Clasificadores personalizados y aprendizaje automático
Establecer reglas es una forma de segmentar datos, aunque hay otra forma de avanzar cuando estás intentando segmentar por temas que no se definen fácilmente con palabras clave.
El sentimiento de marca es uno de los tipos de análisis más valiosos que una empresa puede llevar a cabo para descubrir exactamente qué percepción tiene el público general u objetivo sobre algo en cualquier momento de la historia.
Pensemos un momento en el sentimiento. Alguien puede decir en redes sociales: "Ay, menudo dolor de cabeza. Voy a tomarme un Ibuprofeno".
Probablemente, la segmentación automática por sentimiento tomaría este comentario como negativo, pero en realidad lo que es negativo no es el Ibuprofeno. Lo negativo es el post, pero nada relacionado con la marca.
Los clasificadores personalizables les ofrecen a los investigadores y analistas la oportunidad de entrar en acción y enseñar a la plataforma a reconocer menciones que se considerarían positivas o negativas en función del lenguaje utilizado para productos, marcas o características específicas.
Esto difiere de la segmentación basada en reglas en la que el analista no necesita escribir ninguna cadena de palabras clave. En su lugar, pueden arrastrar y soltar posts relevantes en la categoría que escojan.
Para las farmacéuticas, este tipo de análisis podría ayudar a separar las menciones de la marca en:
- Comentarios positivos o negativos sobre la marca/marketing.
- Comentarios positivos o negativos sobre experiencias con el producto (sabor, textura, etc.).
- Comentarios positivos o negativos sobre la marca corporativa ("farmacéutica malvada").
- Comentarios positivos o negativos sobre el precio.
Así, los analistas podrán entender mejor el sentimiento sobre cada parte de la conversación y hacer distinciones útiles al compartir insights en la organización.
Por ejemplo, la negatividad podría estar aumentando y ser capaz de precisar exactamente qué está generando esa negatividad sería increíblemente útil en una crisis.
También sería provechoso filtrar menciones de un segmento en particular para obtener insights más detallados en otras categorías.
Gracias al aprendizaje automático, los clasificadores personalizables pueden ayudar a segmentar datos en categorías sin necesidad de escribir reglas al respecto.
Resulta particularmente práctico cuando la categoría deseada es difícil de definir con palabras clave, como por ejemplo la intención de compra o los diferentes aspectos de la organización como un todo.
Las oportunidades que ofrecen los clasificadores personalizables son virtualmente ilimitadas: intención, etapa de compra, percepciones posteriores a la compra, cómo cambian las posturas y necesidades con el tiempo, la salud de marca y otros muchos indicadores o asuntos que podrían medirse con este método.
¿Cómo pueden monitorear los analistas temas específicos dentro de conversaciones amplias?
Ahora que ya sabes cómo segmentar los datos, ¿para qué te va a servir?
Prosigamos con el ejemplo antiedad.
Según revisamos la nube de temas para la conversación antiedad de este año, nos dimos cuenta de que uno de los temas que aparecía era ‘"rellenos". Hay muchos tratamientos antiedad diferentes de larga duración, y el relleno se suele ver como una alternativa al bótox.
Si los investigadores quisieran aprender más sobre los "rellenos" en conversaciones del mercado antiedad, podrían crear una etiqueta y establecer una regla para profundizar en este tema.
Una vez creada la etiqueta, el investigador podría revisar los datos con el componente de temas habiendo filtrado "relleno" y ver aparecer los comentarios de los consumidores.
Tal y como se puede ver en la siguiente fotografía, el relleno está relacionado con otros temas, como "los 40", "preocupación", "obsesionada" y "obsesionado". Cada una de estas conexiones podrían enriquecer la investigación en curso con detalles fascinantes del uso de rellenos y de las percepciones que se tiene sobre ellos.
Si el equipo quisiera investigar muy a fondo a las personas que hablan sobre los rellenos, podrían seleccionar filtros adicionales como su ubicación, género o percepción al crear la regla.
En esto, Brandwatch Consumer Research te permite muchísimas opciones de personalización.
Segmentación de audiencias: Obtener insights más exhaustivos sobre tu audiencia
Entender la perspectiva desde la que los clientes te ven es esencial si quieres trasladar sus necesidades a tu centro de toma de decisiones.
¿Qué mejor manera de aprender de los consumidores que hacerlo de primera mano, entendiendo las conversaciones actuales entre grupos específicos de población que hablan sobre los temas que interesan a la empresa?
Indagar sobre la audiencia puede ayudar a las marcas a comprender cuál es su público objetivo, qué está diciendo y qué opina sobre un asunto en concreto.
"La segmentación de audiencias contribuye a que nuestros clientes entiendan no solo lo que los consumidores ven y comparten en línea, sino lo que piensan, dicen y, al final, lo que hacen."
Segmentar audiencias mediante la autoidentificación
Con Brandwatch Consumer Research puedes adentrarte de muchas formas diferentes en los datos de tu audiencia. Por ejemplo, una opción sería aplicar reglas que segmentaran datos por profesionales médicos al buscar a gente que haya escrito "soy un profesional sanitario", "soy enfermero" o "soy médica".
A pesar de que puedes ver que algunos ponen "como profesional sanitario, me he dado cuenta de que..." en diferentes foros, no todo el mundo se identifica automáticamente en entradas como "soy un profesional sanitario y creo que...".
Por tanto, aunque los datos serán precisos, este enfoque a la segmentación de audiencias dará como resultado un tamaño de muestra menor.
Segmentar audiencias con Social Panels
Una forma mejor de segmentar la audiencia sería utilizar diversos factores, como lo que escribe la gente en su perfil y los hashtags que utilizan o las cuentas que siguen.
Aquí es donde entra en juego Social Panels.
Una vez tengamos esta información sobre nuestra audiencia, les podremos encontrar mejor. Supone un gran impacto poder ver una conversación más amplia, en vez de solo fijarnos en autores que se identifican explícitamente como parte de un grupo concreto.
Social Panels puede aportar más cantidad y más riqueza de datos para que los analicen los expertos en marketing.
"La capacidad de explorar la conversación en redes sociales entre personas que responden a los criterios que importan realmente a nuestros clientes ofrece una oportunidad de responder preguntas y derivar insights más rápidamente y a mayor escala."
La cantidad de conversaciones sobre el Covid-19 en relación con la industria cosmética es enorme.
Por ejemplo, uno de los informes más recientes publicados por "The Economist" sugiere que el aumento de tiempo en Zoom provocado por la pandemia está dando alas a un boom en la industria cosmética mundial.
Dicho informe habla de cómo las videoconferencias y las personas mirándose a sí mismas durante horas ha hecho que a los consumidores les cohiba cómo se ve su físico en las pantallas y en la vida real, lo que les empuja finalmente a hacerse retoques.
De hecho, la pandemia ha llevado a un incremento del 10% en la industria cosmética en Estados Unidos, y en Francia ha aumentado casi un 20%.
Esto podría ser una gran oportunidad para los expertos de marketing que estén trabajando en analizar el sector cosmético y las nuevas conversaciones sobre soluciones antiedad como inyecciones y operaciones.
Podría haber nuevas audiencias enteras considerando estas opciones, aunque pueden no aparecer siquiera en el radar de los investigadores si nadie las está buscando.
Social Panels es una aplicación muy útil para ayudarte a dividir los datos y comprender mejor cuál es tu público exacto. Ofrece una forma excelente de extraer insights valiosos con los que el equipo puede trabajar.
Identificar influencers al segmentar la audiencia
Imaginemos que una empresa farmacéutica está intentando identificar influencers en Twitter para encontrar a alguien con el que quieran hacer una colaboración y que tenga interés en hablar sobre o en nombre de la marca.
En este caso, el equipo de investigación tendría que definir primero el público objetivo y luego configurar las opciones en Social Panels para filtrar dicho público en función de los criterios específicos para influencers establecidos por el equipo de marketing.
Por ejemplo, si te pusieras a buscar los perfiles de Twitter que están metidos en conversaciones sobre cosmética y antiedad, tus filtros podrían parecerse a estos de debajo. En este caso, la bio del usuario debe contener una de las palabras clave de la lista.
Esta búsqueda podría devolvernos un número bastante alto de perfiles. Para reducirlos más, el equipo podría seleccionar también "seguidores de" y enumerar su compañía y filiales (si las hay) y quizá incluso cuentas de competidores.
También podríamos buscar específicamente personas que hablan sobre un producto en particular en una región concreta.
Esto se podría hacer añadiendo bastantes más filtros, como "tuits sobre" y "ubicación del autor".
En el caso del bótox, los filtros serían:
Social Panels es un recurso inigualable para descubrir influencers que están a diferentes "niveles". Mientras los famosos (+1 millón de seguidores) y los macroinfluencers (+100 000 de seguidores) suelen ser el tipo deseado, los microinfluencers (alrededor de 30 000 seguidores) podrían ser el perfil ideal para las marcas, puesto que no resultan tan caros, pero suelen tener mucha influencia entre sus seguidores.
En Social Panels puedes aplicar filtros en el número de seguidores, de forma que los micro y macroinfluencers sean mucho más fáciles de encontrar.
Detectar formas nuevas en las que conectarte con gente clave y grupos en tu industria puede conferirle poder a tu organización para tomar decisiones con mayor confianza y conocimiento de causa.
Recursos adicionales
Todas las herramientas mencionadas anteriormente permiten segmentar y refinar datos y dashboards para extraer insights exhaustivos.
Hay un mundo entero de datos por explorar, y lo bonito de tener acceso al paquete de soluciones de digital consumer intelligence de Brandwatch es que no solo tienes la flexibilidad de segmentar datos para conseguir el nivel de detalle que quieras, sino que también puedes consultar conversaciones en línea que se remontan a 2010.