Cómo exprimir el Social Intelligence en 8 pasos

El Social Intelligence (inteligencia de las redes sociales) resulta un buen camino para entender mejor a los clientes, los mercados y los competidores, además de para tomar decisiones de negocio más inteligentes. Sin embargo, no es fácil de lograr. 

He escrito bastante últimamente sobre cómo conseguir mejores insights a partir de las conversaciones que se generan en las redes sociales, así que voy a compartir algunas claves para tratar de extraer el máximo rendimiento al Social Intelligence.

Tiempo de aprovechar el análisis de las redes sociales

Actualmente nos encontramos en un momento clave de transición en lo que se refiere al Social Intelligence; el conocimiento tiene que servir a los objetivos comerciales, no solo reportar los clásicos resultados de marketing.

La pregunta es, ¿cómo se llega a este Social Intelligence? Lo vamos a ver en 8 pasos que dinamitan de alguna manera los mitos del análisis en redes sociales, y que siguen un nuevo modelo comercial que genera una ventaja competitiva mucho más real.

1. Calidad NO cantidad

Los pensamientos, sentimientos y experiencias que las personas comparten online, son los motores que impulsan las redes sociales. La creatividad y el conocimiento de los usuarios, las personas que se conectan en torno a unos intereses o valores comunes. No podemos medir con precisión todas estas palabras y comportamientos con números: las redes sociales no son datos cuantitativos.

No te dejes engañar por visualizaciones bonitas: cuestiona siempre la intencionalidad que existe detrás de los números.

2. Insights NO analítica

Las herramientas de redes sociales han cambiado la percepción de lo que es un insight, generalmente reduciéndolo a un simple hecho o dato. La inteligencia de las redes sociales no supone una serie de análisis que puedan realizarse solo con hacer ‘clic’. Recuerda que el valor de estos datos radica en los pensamientos, el comportamiento y la intención. Pide más a los datos: cuestiónalos para generar una inteligencia realmente procesable.

3. Gestión de los datos NO métricas macro

La inteligencia de las redes sociales no se trata de simplemente medir métricas de vanidad; estamos hablando de encontrar información con valor comercial entre todo ese ruido. Solo puedes encontrar esta información sabiendo gestionar bien los datos y realizando segmentaciones para responder a preguntas comerciales específicas. No confíes en las métricas preestablecidas; trata de entender por qué están sucediendo algunos comportamientos.

4. El porqué NO el qué

Si de verdad quieres obtener beneficios del uso de datos sociales en la toma de decisiones empresariales, no puedes centrarte únicamente en qué, debes comprender sobre todo el porqué. Las redes sociales son impulsadas por el comportamiento, y si comprendes por qué tiene lugar una actitud determinada puedes marcar la diferencia. El porqué se relaciona con el contexto y con el comportamiento, no se trata simplemente de informar sobre lo que sucedió.

5. Contexto NO simples murmullos.

Algunos gráficos son útiles para comprender volúmenes de conversaciones, pero muchas veces se pierde el contexto. Las nubes de palabras son igualmente prácticas para detectar temas de conversación, pero tenemos el mismo problema. Esa contextualización, que es lo que las personas están haciendo y diciendo en el entorno online, es más importante que el volumen de la conversación.

6. Comportamiento NO interacción

El engagement (interacción) es solo una parte más de la historia. Hay muchas herramientas en el mercado que reportarán ese engagement, pero así no podemos aportar una visión completa. Saber cuál es tu engagement no es lo único que te ayudará a tomar decisiones comerciales. Las redes sociales son impulsadas, básicamente, por el comportamiento; los cambios en el comportamiento provocan la verdadera disrupción digital. La inteligencia de las redes sociales busca comprender el por qué de las conductas: no te limites simplemente a medir la interacción. 

7. Visión humana NO algoritmos

Una buena idea no provendrá de un algoritmo, ya que este suele proporcionar métricas. Se necesita una visión humana para combinar el análisis de las redes sociales con las teorías del comportamiento. Así, podrás interpretar correctamente los datos y crear inteligencia más valiosa y procesable.

8. Acciones NO outputs

¿De qué sirve un informe con muchos resultados? O saber que tienes 100 nuevos seguidores, que una publicación obtuvo más engagement que otra y que tienes 50 000 nuevas menciones. Debes comprender por qué sucedió y cómo capitalizarlo mejor la próxima vez. No te conformes con informes que solo ofrecen resultados: trabaja en un reporte que explique por qué sucedió algo y cómo.

* Fuentes:

Sashi, C.M. (2012). Customer engagement in buyer-seller relationships, and social media, Management Decision, Vol. 50, No. 2, pp 253-272. Acceso online: http://www.academia.edu/5090676/Customer_engagement_buyer-seller_relationships_and_social_media