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Marketing

Publicado 12 septiembre 2016

Construir un equipo apto para un negocio en redes sociales

Este artículo explora cómo las empresas pueden forma un equipo apto para trabajar con en redes sociales con distintos enfoques

La infraestructura y las personas adecuadas.

Este artículo explora cómo las empresas modernas pueden estructurar su equipo de análisis de redes sociales dentro de una red más amplia del negocio. Además investiga los distintos enfoques que existen para contratar al personal adecuado.

Cómo estructurar un equipo apto para manejar datos de redes sociales


 

Los mercadólogos y analistas de las agencias y marcas más grandes del mundo se enfrentan en algún momento a un problema de identidad. Los términos de moda de ayer, se convierten en parte del vocabulario de hoy. Los equipos de redes sociales, marketing digital e interactivos se enfrentan al reto de encontrar las palabras correctas para describir lo que hacen.

Pero existe un tema más importante para quienes trabajan con datos de redes sociales. Seleccionar a los candidatos perfectos para el equipo de análisis social sigue siendo uno de los mayores retos para los empresarios. Además, determinar cuál es la mejor manera de estructurar el departamento es una conversación que parece no tener fin.

El objetivo general suele ser reestructurar la empresa como una compañía 100% enfocada a lo social. Es decir, una organización que busca aprovechar al máximo las ventajas de las redes sociales. Para ello es necesario integrarlas por completo a las operaciones y proceso de toma de decisión de la empresa.

Quizá una de las maneras más comunes de enfrentarse a este reto es empleando el modelo propuesto por Jeremiah Owyang, en 2010.

En éste, Owyang delimita las cinco maneras que existen para estructurar una compañía (según su experiencia): orgánica, centralizada, coordinada, “diente de león” y “panal de abejas”. La lógica subyacente del modelo es que las empresas se mueven de izquierda a derecha a medida que crecen y su uso de los datos de redes sociales se vuelve más sofisticado.

 

En resumen, las diferentes etapas se pueden describir de la siguiente manera:

  • Orgánica – Con algunos cuantos pioneros y pequeños grupos, generalmente trabajan con poca coherencia.
  • Centralizado – Un departamento controla todo lo relacionado a lo social, con poca autonomía.
  • Coordinado – Un equipo multi-funcional tiene una posición centralizada y ayuda a que varios nodos tengan éxito mediante formación, educación y apoyo.
  • Diente de león – Son ‘compañías dentro de compañías’ que opera de manera autónoma dentro de una misma marca.
  • Panal de abejas – Todas las divisiones y personal dentro de un negocio tienen acceso a lo social y pueden hacer uso de los datos para sacarle provecho.
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Constantemente, se lleva a cabo un análisis para determinar dónde se encuentran las empresas estadounidenses, con respecto a su nivel de madurez. Se ha comprobado que el cambio se está dando poco a poco. Aunque será difícil que las compañías lleguen a lo que Owyang llama “completamente inmerso en lo social”, la idea de integrar lo social a tantos departamentos como sea posible ha calado en el sector.

Como sucede con todos los modelos, por lo general la realidad es menos precisa y ordenada que la teoría. ¿Realmente las empresas empiezan con un puñado de aciertos esporádicos antes de llegar a un centro de excelencia? Y, ¿Cómo se estructuran estos equipos en la realidad?

 

Las estructuras

Una marca que está tomando el enfoque “Coordinando” es un fabricante estadounidense de artículos para el hogar, Kohler. Ésta es la estructura más común actualmente entre las empresas de Estados Unidos.

El fabricante cuenta con un equipo central denominado “estrategia digital e innovación”, el cual trabaja con datos de las redes sociales y otras funciones de análisis. La información que obtienen de la combinación de estas fuentes varía, al igual que su logística, objetivos y estrategia de marketing dependiendo de cada área del negocio. El equipo central tiene la posibilidad de entregar directamente o facilitar los sistemas e informes que cada área necesita.

Por ejemplo, en el diagrama a continuación se muestra cómo el área de ‘hospitalidad’ y ‘fontanería’ hacen uso del centro de comando para monitorizar la marca en redes sociales y colaborar con otros equipos.

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Otra empresa que ha adoptado la estructura de “Coordinado” es una de las aseguradoras más grandes en Estados Unidos. Como es el caso de muchas grandes empresas, no quieren que su nombre aparezca públicamente. Sin embargo, al analizar su configuración es posible identificar una estructura considerablemente diferente a la de la industria de manufactura.

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El área de servicios financieros también opera un enfoque similar con su ‘Centro de datos de fuerza laboral’. Sin embargo, en lugar de dar servicio a diversas áreas, está estructurado para dar información en función de los equipos. Por ejemplo, el equipo de mercadotecnia obtiene reportes y programas diseñados para medir el retorno de inversión de sus actividades.

Las relaciones públicas y equipos de seguridad están más enfocados en gestión de crisis y utilizan los mismos datos con distintas finalidades. Tener una influencia centralizada sobre cómo se manejan los datos de las redes sociales dentro de una empresa, ayuda a mantener los estándares alineados. Así, la experiencia obtenida de manera centralizada tiende a filtrarse en otros equipos, orgánicamente y de forma deliberada.

Esta es una estrategia para estimular el progreso de transformación digital a nivel empresarial y mantener la innovación y nuevos conocimientos en un equipo más pequeño, en lugar de implementar un programa engorroso a gran escala para un grupo grande de empleados.

Esta configuración en particular es empleada por compañías y se puede encontrar en lugares como el enorme ‘Centro de Datos Humanos” de Unilever. Otro ejemplo es el ‘Centro de Operaciones Digitales’ de la Cruz Roja o el equipo central del grupo bancario alemán Sparkasse, denominado ‘’Sparkassen-Finanzportal’ (Portal de Finanzas de Sparkassen).

Entender por completo cómo las marcas más grandes estructuran los equipos sociales es complicado, dado que hay una gran variedad de modelos de negocio y cultura empresariales en cada organización Lo que queda claro es que son cada vez más las marcas (más de la mitad) que están dirigiendo sus operaciones de datos sociales de un punto centralizado, manteniendo la autonomía de cada departamento. Esto permite capacitar a un solo equipo para que cada función, unidad de negocio o incluso ubicación geográfica se adapte y aproveche las ventajas de la escucha social de la manera más relevante para ellos

 

Las personas

Estructurar tu negocio para que sea social es el primer paso, pero no tendrá ningún valor si no cuentas con el personal adecuado en el puesto correcto. Seleccionar al personal que te ayudará a acelerar el área social es crítico.

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Una investigación de Gartner sugiere que lo ideal es un equipo conformado por siete u ocho personas por cada mil millones de dólares de ingreso. Y, por lo general, dos de ellos estarán trabajando con datos de redes sociales constantemente. Para la mayoría de las empresas de Fortune 1000, esto significa un equipo considerable trabajando en análisis social.

Esta misma investigación reveló que las empresas buscan contratar personas que piensen de manera analítica. Sin embargo, para que un negocio sea exitoso, se necesita más que un equipo conformado por científicos con una sólida formación cuantitativa.

Muchas organizaciones ahora le dan peso al elemento carismático. Los mejores analistas dejarán evidencia de que siguen cierta tendencia. No hay duda de que las personas están cada vez más preparadas, pues la educación y capacitación son cada vez más especializadas. Las empresas están contratando gente puede convencer y persuadir con la misma facilidad con la que usan una hoja de cálculo.

 

“Muchas organizaciones proveen capacitación a sus analistas para que sus reportes sean más fáciles de digerir por los gerentes de distintas áreas. La narración, por ejemplo, ahora es parte de los planes de estudio de su entrenamiento. Al mismo tiempo, los científicos de datos están utilizando técnicas cada vez más complejas y sofisticadas. El efecto neto es que los esfuerzos para hacer que los resultados de la analítica sean más fáciles de utilizar no está a la par con la creciente complejidad de la analítica.”

Sam Ransbotham, Editor de datos y analítica de MIT Sloan Management Review

 

Construir un equipo de personas que creen y ejecuten con pasión y curiosidad te ayudará a descubrir resultados inesperados, además de hacer más énfasis en las acciones que surgen como consecuencia de la información encontrada.

 

“Sí, las personas con experiencia en datos y analítica son geniales. Sí, la atención a los detalles es esencial. Sí, por lo general son aquellos que vienen de los programas académicos enfocados a desarrollar el lado izquierdo del cerebro. Sin embargo, lo que ninguno de ellos tendrá son las ganas y determinación temible de descifrar el rompecabezas. Debes encontrar a esas personas.”

Will McInnes, CMO en Brandwatch

 

Andy Frawley es CEO de Epsilon, una empresa con más de 5 000 empleados, y se describe a sí misma como ‘una compañía de marketing global’. Frawley cree que obtener información de valor a través de los datos de redes sociales es tan importante como las habilidades requeridas para extraer la información en sí. Esto quiere decir que se centra mucho más en contratar a aquellos con un perfil menos técnico que trabajen junto a los científicos con habilidades más tradicionales, especialmente ahora que la tecnología es mucho más fácil de usar.

 

“Actualmente se puede hacer mucho más a través de la visualización de datos. Incluso algunas de las herramientas para hacer predicciones pueden ser utilizadas por personas menos técnicas. Cuando se trata del aprendizaje y manejo de máquinas más especializado, entonces es cuando requerimos trabajar con personas con grados más avanzados.”

Andy Frawley, CEO de Epsilon

 

Otra dinámica que juega un papel importante en esta corriente de pensamiento es que los datos analíticos deben ser en tiempo real, especialmente cuando se trata de redes sociales. Esto genera una mayor necesidad por obtener información a través de la tecnología y menos a través de análisis realizados manualmente.

 

“Antes cuando alguien decía: ‘quiero construir un modelo para predecir quién va a pedir una hipoteca’, pasábamos seis semanas construyéndolo y seis semanas más implementándolo. Ahora, esto pasa en todo momento y en tiempo real, porque ese es el ritmo al que se mueven los consumidores. Y eso requiere más agilidad.”

Dr. Jerry Kane, Profesor Asociado de Sistemas de Información en Boston College

 

Existen diferencias de opiniones cuando se habla sobre cuál es la mejor fuente demográfica para obtener datos que tanto los equipos científicos como los de marketing puedan usar.

 

“Debes buscar a personas que hablen el idioma digital de manera fluida. No importa si son nativos de la era digital o migrantes, siempre y cuando ‘tengan plena ciudadanía digital’.”

Mike Volpe, Inversionista Ángel y ex CMO de Hubspot

 

En las condiciones adecuadas, este balance le dará a los datos de redes sociales el respeto y fluidez que necesitan. Los empleados con experiencia en manejo de datos fuera de las redes sociales cuestionarán la validez de los descubrimientos logrados a través de las redes sociales y recordarán que los datos no siempre son perfectos.
Como era de esperar, no existe una metodología fija para la estructuración y la construcción de una operación analítica social de clase mundial. Los requisitos específicos varían de acuerdo con la cultura interna, objetivos y ambiciones de cada organización en particular. A pesar de ello, hay algunas buenas prácticas emergentes que las empresas más exitosas del mundo están empleando para abordar este campo, y otras compañías están experimentados con nuevas implementaciones que sin duda cambiarán toda la teoría en los próximos años.

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