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Durante los últimos años, el Social Media se ha convertido en un fenómeno en todo el mundo. América Latina es la región que lidera el uso de Internet a nivel mundial. Más del 95% de los usuarios de Internet tienen al menos una cuenta en redes sociales, con Facebook a la cabeza.

Como consecuencia de ello, han surgido una gran cantidad de tecnologías de monitoreo y seguimiento. Las áreas corporativas de comunicaciones, relaciones públicas y marketing online han utilizado estas para determinar insatisfacciones específicas. Publicidad negativa a través de análisis de los sentimientos y métricas para medir la efectividad de los medios online. El campo de la Investigación del mercado, sin embargo, todavía está luchando para utilizar estas herramientas u otras técnicas, tales como Big Data, para generar una visión más clara y profunda de los consumidores.

El uso del Social Listening y técnicas de Big Data para obtener Consumer Insights

En los últimos 3 a 5 años, nuestra compañía ha estado trabajando tanto internamente como con clientes en el desarrollo y aplicación de herramientas y técnicas para capturar procesar y analizar los medios generados por el consumidor para su entendimiento.

El objetivo de esta presentación es compartir nuestra experiencia en aplicar estas herramientas y técnicas en dos (2) proyectos específicos para clientes específicos en América Latina: 1) Social Listening y análisis de opt-in con perfiles específicos utilizando mensajes públicos y privados generados por ellos y sus amigos y seguidores en redes sociales (Twitter y Facebook); 2) Monitoreo y análisis de mensajes, respuestas y comentarios de una comunidad de insights de usuarios de TV de más de 20.000 participantes.

En ambos casos compararemos los procedimientos, herramientas, técnicas y mejores prácticas utilizadas para generar ideas que incluyen:

– Contratación y proceso de opt-in para el monitoreo

– La minería del mensaje en redes sociales y las grandes intuiciones

– Métrica de automatización en redes sociales.

– El uso de la máquina de aprendizaje supervisado y no supervisado para el modelado predictivo de lo siguiente:

Predicción del lenguaje de los posts

Categorización de posts basado en su contenido

Subcategorización de posts basados en contenidos y temas

Análisis de sentimientos y contenidos

El análisis de las emociones del contenido generado

Modelado -Segmentación de usuarios en función de la categoría de contenidos generados

 

Fuente:IIeX2016