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Por Emily Smith12 enero 2023
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Publicado 13 junio 2019
Las personas somos impredecibles. Todos tenemos el típico amigo que creemos que conocemos y de repente nos sale con que quiere aprender a montar en patinete. Esto pasa a menudo con nuestra audiencia, con la diferencia de que nuestro consumidor no nos manda fotos en whatsapp montando en patinete.
Entonces, ¿cómo podemos conocer lo que “no sabemos” de nuestra audiencia?
Brandwatch nos permite hacer paneles de audiencias que recogen toda la conversación de los individuos que nos interesan (millennials, jubilados, médicos, profesores, madres, padres, etc.) durante el tiempo que nosotros queramos.
Así, podemos saber si hablan de irse de vacaciones, leer libros, ver programas de TV y/o de comprarse un patinete. Y no solo esto, esta metodología también nos permite monitorear la evolución de este grupo y encontrar tendencias nuevas sobre temas o noticias que le interesan.
Los usos son todos los que te puedas imaginar. En el equipo de Strategy and Insights de Brandwatch usamos paneles de audiencias para hacer recomendaciones a clientes sobre desarrollo de producto, posicionamiento de marca, generación de contenidos y asociaciones de marca.
Y no solo eso, esta metodología también nos permite reclutar individuos para otros métodos de investigación como focus groups con el objetivo de tener una visión en profundidad de nuestra audiencia.
El proceso para generar estos paneles es muy sencillo y tiene 3 fases.
EL BRIEF: Analizar una audiencia de individuos de entre 25 y 39 años que viajan por trabajo para inspirar la estrategia de una aerolínea.
PASO 1.1: Identificar individuos de entre 25 y 39 años generando una query que extraiga posts sobre gente hablando de su edad. En este paso lo importante no es la conversación, lo fundamental es que estamos identificando autores dentro de ese rango de edad.
Este ejemplo esta en inglés, pero en español también se puede:
((tengo NEAR/2f ((25 OR 26 OR 27 OR 28 OR 29 OR 30 OR 31 OR 32 OR 33 OR 34 OR 35 OR 36 OR 37 OR 38 OR 39) NEAR/1f años)) OR
(cumplo NEAR/1f (25 OR 26 OR 27 OR 28 OR 29 OR 30 OR 31 OR 32 OR 33 OR 34 OR 35 OR 36 OR 37 OR 38 OR 39)) OR
((mi NEAR/3f (25 OR 26 OR 27 OR 28 OR 29 OR 30 OR 31 OR 32 OR 33 OR 34 OR 35 OR 36 OR 37 OR 38 OR 39)) NEAR/1f (cumpleaños OR cumple))
Las exclusiones son muy importantes, porque si queremos identificar individuos que estén hablando en primera persona sobre su edad tendremos que excluir retuits (NOT raw: RT) y falsos positivos ( NOT (no NEAR/0f (tengo OR cumplo)) ).
PASO 1.2: Identificar individuos que viajan por trabajo creando una query que extraiga menciones sobre gente hablando sus viajes de trabajo.
PASO 2.1: Extraer los autores de las dos queries. En este paso necesitamos ir a un dashboard y usar el componente de autores y simplemente descargarnos la lista.
PASO 2.2: Buscar autores que aparezcan en las dos queries usando la búsqueda avanzada de Excel.
PASO 2.3: Crear una query de autor con operadores booleanos que incluya los autores que hemos encontrado en ambas queries. Este paso se puede reducir a dos minutos usando un editor de texto como Sublime, que nos permite insertar OR entre los autores de manera automática. Y una vez hecho esto solo tenemos que introducir al principio el operador de autores (author:)
PASO 3: Creamos una query de autores con el texto que hemos configurado en el editor:
Los pasos 2 y 3 se pueden hacer en menos de 5 minutos y por si no me creéis podéis ver el proceso paso a paso en este video:
Finalmente, pudimos analizar la conversación de esta audiencia durante todo un año y descubrimos que, a pesar de tener que viajar por trabajo, su segundo hobby era ¡seguir viajando!
Dentro de la conversación de viajes de placer, “playa” fue el destino más comentado, así que recomendamos a la aerolínea generar promociones para acumular millas a través de viajes de trabajo para redimirlos en destinos de playa.
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