A veces parece que la “inteligencia social” está sufriendo una crisis de identidad. Primero se hablaba de “monitorización” en general, después de “escucha, monitorización y análisis de las redes sociales” y ahora se llama “inteligencia social” (Social Intelligence en inglés).

El motivo de este cambio es el reflejo de una industria joven que comienza a madurar. El enfoque tradicional de “cuántas veces nos mencionan” sigue siendo útil en algunos casos, pero ahora sólo es uno de los muchos usos que se le pueden dar a estas herramientas.

La principal diferencia es que ahora estamos más enfocados en entender la información de los consumidores, y transformarla en acciones.

Aunque el desarrollo tecnológico ha ayudado, la mayor parte de este cambio se ha dado gracias a la inteligencia y creatividad de las personas que utilizan los datos de redes sociales.

El análisis se ha juntado con el contexto. La distribución ha mejorado para entregar información relevante mucho más rápido y la categorización permite darle sentido a los datos.

“Todo el mundo habla de la Big Data, pero no se trata de eso. En realidad se trata de encontrar datos valiosos, datos útiles.”
John Hunter, gerente de medios sociales y digitales de EDF Energy.

¿Qué es la inteligencia social?

 

La inteligencia social se puede definir como un campo de investigación que genera información sobre los consumidores basada en datos de las redes sociales con la cual se pueden tomar acciones concretas.

Actualmente se está alejando de las llamadas “métricas de vanidad” y los usos tradicionales del mercado.

Tal y como lo demuestra nuestra serie de entrevistas, cada vez más departamentos utilizan los datos de las redes sociales para complementar sus operaciones. La inteligencia social puede ser aplicada en negocios de todas las industrias. Como consecuencia, está teniendo más valor.

Mezclar bases de datos puede enriquecer la información y generar informes con los cuales las empresas puedan tomar acciones. La automatización y distribución de los datos aporta la información adecuada a los equipos a gran velocidad.

Los métodos de investigación de marketing más innovadores están ayudando a las marcas a entender a sus consumidores de manera más orgánica, lo que quiere decir que reconocen a sus audiencias como individuos con distintos intereses.

Las industrias sensibles a este cambio están descubriendo información que antes desconocían. Los centros de control (Command Centers) están revolucionando los eventos en vivo para las marcas, y los departamentos de recursos humanos con visión atraen mayor diversidad a las oficinas.

Información de audiencias integral

 

Una conocida compañía farmacéutica descubrió información valiosa al analizar de manera agnóstica a la audiencia de su marca.

Este ejemplo demuestra el cambio de la escucha social a la inteligencia social. Más allá de escuchar las menciones de su producto, la empresa buscó entender a su audiencia utilizando un enfoque centrado en las personas.

Lo que la empresa buscaba era conocer los temas que más preocupaban a las personas al momento de elegir un tratamiento contra el VIH.

Las respuestas de las encuestas pueden generar información parcial cuando se trata de temas tan sensible como este. Así que decidieron complementar la información que habían recabado a través las encuestas tradicionales con datos de las redes sociales.

Los datos históricos de investigación offline había hecho que las empresas farmacéuticas dirigieran sus esfuerzos a incrementar la expectativa de vida de los pacientes con VIH.

Sin embargo, al analizar conversaciones no solicitadas que se daban entre usuarios en foros de salud, se reveló que lo que más les preocupaba a los pacientes era infectar a sus parejas con el virus.

El descubrimiento generó un cambio en el desarrollo del medicamento y en el mensaje de marketing.

Información real del consumidor

 

La tienda de ropa en línea Asos quería entender las necesidades e intereses de sus clientes más leales.

Al centrarse únicamente en personas que habían mencionado a la marca en múltiples ocasiones durante un periodo determinado, segmentaron los datos en diferentes localidades, demografías y profesiones. 

Después separaron los datos del Reino Unido y los de Estados Unidos y encontraron grandes diferencias entre ambos mercados.

En el Reino Unido, una gran parte de sus clientes eran estudiantes. Esto daba contexto a otro descubrimiento, que la audiencia de Reino Unido estaba más activa por la tarde.

Esto permitió a la marca alinear su actividad en redes sociales para empatar con la de su audiencia, algo vital cuando los consumidores esperan respuestas casi inmediatas en estas plataformas.

Cuando hablaban de la marca en Estados Unidos, por lo general mencionaban eventos o celebridades. Por otro lado, en el Reino Unido los blogs dedicados a la moda eran mencionados junto con palabras emotivas.

Toda esta información permitió crear una estrategia a la medida de cada mercado. Crearon una alianza con bloggers influencers que ofrecía mejor retorno de inversión que pagar a famosos. Esta última estrategia funcionaba mejor en Estados Unidos.

Mezcla de datos

 

Una marca de helados había estado experimentando y mezclando datos. La idea era poder hacer una estrategia de ventas con esta información. A pesar de varios intentos, era difícil determinar si algo era lo suficientemente relevante como para actuar.

La mayor parte de la información de ventas apuntaba a compras realizadas durante la semana como parte de la rutina. No mencionaba nada sobre cuándo es que las personas eligen comer helado.

Fue entonces cuando la marca decidió mezclar los datos de ventas y del clima con conversaciones en redes sociales, en concreto menciones de consumidores que estaban comiendo el producto en ese momento. Aislaron estas menciones utilizando frases como “a punto de comer”, “acabo de comer” y otras similares.

Los analistas vieron que los consumidores por lo general estaban a punto de comer esta marca de helado cuando se encontraban en casa, cuando estaban por ver una película o en los fines de semana lluviosos.

Con la investigación anterior, suponían que las personas consumían el helado cuando hacía calor y en días soleados. Pero esta revelación les permitió encontrar oportunidades de marketing únicas, como el redirigir anuncios pagados para alinearlos con los pronósticos del tiempo o al reposicionar los mensajes de sus campañas.

Estos son algunos de los ejemplos que demuestran que hay un sin fin de usos para los datos de redes sociales.

Ya sea que estés viendo a tu audiencia de una nueva manera o mezclando datos para descubrir nueva información, hay muchos caminos hacia las acciones basadas en datos que ofrecen valor agregado a tu empresa.

Si algo está claro cuando hablamos con nuestros clientes es que no están simplemente escuchando los datos en redes sociales sino que los están utilizando de manera inteligente.