Usos avanzados y ejemplos del Social Intelligence #TheInbounder

El pasado jueves despegó en Madrid The Inbounder World Tour (un evento cuyas próximas paradas serán Londres, Nueva York y Milán), en el que participé con una ponencia sobre el uso avanzado del Social Intelligence y algunos ejemplos demostrativos de cómo, utilizando las herramientas adecuadas como Brandwatch, analizando y filtrando podemos: controlar la imagen de marca. prevenir crisis de reputación, detectar influencers, micro influencers y embajadores de la marca, saber qué hace, qué dice, cómo se comporta, a quién sigue nuestra competencia, quiénes integran su red, de qué hablan los consumidores y nuestros empleados, poner en marcha procesos de automatización, conocer cuáles son las tendencias,…  y además nos va a permitir innovar.

Social Intelligence

En nuestras estrategias tenemos que dar un paso más y pasar de la monitorización al Social Intelligence , identificando patrones para crear valor y tomar decisiones.

Hablamos de Signal Social Intelligence, las alertas de Brandwatch que escanean una actividad inusual y envían notificaciones en tiempo real, de la importancia del Data Blending o fusión de datos, que nos permite ajustar los resultados y conocer mucho mejor a los consumidores, cruzando los datos y los análisis obtenidos de la escucha activa con nuestro CRM, encuestas, entrevistas, percepción y experiencias de los empleados de la tienda, call center, estudios de tendencias.. porque no todos los consumidores son usuarios de medios sociales.

Definimos los procesos y la importancia del análisis semántico y de los sentimientos de los consumidores, definiendo las audiencias globales y los buyer persona, conociendo a nuestros consumidores a través de mapas de empatía o cubos de personalidad, la necesidad de crear  un customer journey map que  nos desvele cada punto y acompañe en todo el recorrido del cliente, para saber dónde fallan los procesos y como se han sentido los consumidores en cada etapa del recorrido.

Pero lo más importante no es solo la teoría, sino los casos prácticos presentados de varias marcas, que a través del Social Intelligence como Monster, Bimbo, o el caso de Ikea han conseguido mejorar el engagement, descubrir tendencias para adelantarse a la competencia, incrementar sus ingresos, conocer en profundidad sus comunidades, saber que opinan los consumidores sobre la empresa y mejorar la experiencia de compra.

Sin duda las marcas que entienden el Marketing Digital son las que transmiten al consumidor:

 Te escucho, analizo y tomo decisiones porque me importas

Os dejo la presentación con el desarrollo de los ejemplos mencionados.

,

 

Anuncios

Caso práctico real: Cómo el Social Intelligence, permitió a Bimbo desarrollar una de las campañas de mayor éxito

Dentro de un Plan Estratégico de Marketing Digital, una de las fases más importantes es la de monitorización y escucha en Internet.

En algunas ocasiones hay estrategias que fracasan porque,  o bien no se monitoriza la marca (cuando existen herramientas de social intelligence que nos permiten realizar y estudiar toda la información que se genera en Internet) o, cuando se monitoriza, no se presta atención a las conversaciones, o no se tiene en cuenta la opinión de los consumidores para tomar decisiones que pueden ser decisivas para la compañía.

Herramientas monitorización

A lo largo de nuestra carrera profesional, hemos visto algunas crisis importantes que han dañado a determinadas marcas porque no dieron importancia a los comentarios que se producían y, finalmente algunas incluso hoy en día, continúan con su reputación online bastante dañada.

Pero, hoy os traigo el caso contrario, un ejemplo de cómo una posible crisis de Bimbo se convirtió en una nueva oportunidad de negocio utilizando el social media intelligence.

Todo comenzó con uno de los productos más populares de Bimbo en México, un pastelito de chocolate llamado Gansito.

En la escucha se detectó un sentimiento negativo de la comunidad online mexicana hacia el producto, que poco a poco iba creciendo, algo que sorprendió mucho a la marca dado que se trataba de uno de los productos más querido y valorado en México. Por tanto saltaron las alarmas poniendo en marcha la maquinaria para analizar los motivos:

Bimbo lanzó en EEUU “Gansito Red Velvet”, una edición especial limitada del pastelito con un sabor diferente, adaptada a sus gustos y la reacción de los usuarios mexicanos no se hizo esperar.

Cuando los clientes mexicanos se enteraron de la noticia se enfadaron con la marca por no haber lanzado este nuevo pastelito en su país y comenzaron las múltiples quejas en las redes sociales hasta hacerse viral.

caso-de-estudio-bimbo

Bimbo utilizó Brandwatch Analytics y Vizia para escuchar, interpretar y  reaccionar ante las críticas y comentarios en tiempo real sobre el nuevo pastelito y la marca fue capaz de transformar los datos aportados por la herramienta en una nueva oportunidad de negocio.

Al llevar la nueva fórmula del pastelito a México, la acogida fue fantástica, llegando a ser una de las campañas de mayor éxito de la marca en sus 72 años de existencia.

Os dejo el caso práctico completo con todos los datos, estrategia y gráficos, que podéis descargar en ESTE ENLACE

Y el vídeo donde desde la agencia y la herramienta explican cómo se desarrolló.

No cabe duda que anticiparse a las crisis y escuchando a nuestras comunidades, podemos innovar, mejorar nuestros productos  o encontrar nuevos nichos de mercado antes no pensados.

Evolución de las Redes Sociales en 2016

Cuando comienza un nuevo año, es interesante hacer un repaso a  las noticias, trucos, estudios cambios y novedades que se han producido en 2016 para saber la evolución en el Marketing Digital y en las Redes Sociales.

Para ponernos en situación, nada mejor que ver el  Mapa de las Redes Sociales iRedes 2016  y una infografía con los Usuarios activos 2016 en las principales redes sociales

Si por algo se ha caracterizado 2016 es por la fiebre Pokemon y la invasión del streaming en directo al alcance de todos los usuarios. No hay red social que se precie que no haya lanzado o mejorado sus retransmisiones en directo.

todas las redes sociales

Pero veamos un resumen de las novedades que se han producido en estos doce meses:

Twitter

evolucion-de-las-redes-sociales-2

Facebook

Instagram

Linkedin

Snapchat

Aunque parece que en los últimos meses Snapchat está perdiendo la batalla frente a Instagram Stories, convenía hacer un repaso sobre todo lo que debemos saber sobre esta plataforma

Reputación Online

Sabemos la importancia de la reputación online, pero muchas veces opinamos antes de asegurarnos de la veracidad de las noticias y continuamos viendo cómo las marcas tropiezan una y otra vez.

Estudios

En cuanto a los Estudios publicados que más han destacados a los largo de 2016 encontramos:

Pero también hemos tenido Momentos divertidos en imágenes y memes

Un año lleno de lanzamientos y cambios que sirven como lanzadera de lo que nos espera en el año que acabamos de estrenar.

Para finalizar, os dejo una infografía de Robert Katai sobre la evolución de Instagram en 2016

infografia-evolucion-instagram-2016

4 claves del análisis semántico y emocional de las conversaciones en redes sociales

Hace un tiempo, os presentaba en este mismo blog Séntisis, una empresa de tecnología de análisis, que, entre otras cosas, analiza  las conversaciones en Twitter, Facebook, foros y blogs y nos facilita datos cualitativos y segmentados, analizados en idioma español.

Desde entonces me ha fascinado bucear en este tipo de soluciones capaces de efectuar análisis semánticos y emocionales de las conversaciones, pues, estoy convencida, que son decisivos para mejorar la relación de una marca con los usuarios y en definitiva, para mejorar nuestros planes de marketing.

Hace unas semanas tuve la oportunidad de ver cómo ha evolucionado en este tiempo la información que pueden aportarnos y he querido que nos expliquen desde dentro todas las innovaciones que nos pueden ayudar el análisis semántico y emocional  y así mejorar nuestro trabajo del día a día.

4 claves para entender la innovación en una tecnología de análisis de la conversación

1) Análisis semántico

El ejercicio más importante al que se enfrentan las empresas dedicadas al ‘social listening’ redunda en la idea de accionar los datos, de monetizarlos y que se conviertan en un ahorro de tiempo o beneficio económico.

En esta labor es fundamental llegar solo al dato inteligente, al que aporta valor dentro de la cadena de trabajo en la que cada profesional se encuentre inmerso. Un esfuerzo dedicado a la simplificación de la escucha para resumir el ‘Big Data’ a referencias cualitativas con las que tomar decisiones trascendentes para una marca.

Toda esta secuencia se traduce en el NLI (Natural Language Intelligence) cuya misión es extraer inteligencia humana del lenguaje frente a la simpleza del NLP (Natural Language Processing) que solo procesa la información. Si únicamente conoces las entidades que contiene un mensaje y las veces que aparecen (NLP) solo puedes cuantificar. Si sabes que un cliente va a cambiar de compañía y la causa asociada, actúas (NLI).

La solución es dividir la conversación en áreas temáticas a partir del análisis semántico, del empleo de patrones que reduzcan todo a objetivos estratégicos. Este proceso permite conocer aspectos relevantes en cada industria (contexto) como los servicios que funcionan mal en una entidad financiera, el deseo de consumo asociado a productos de alimentación o la atención al cliente en retail dentro de las etapas del Customer Journey.

El análisis semántico en redes sociales tiene dos aplicaciones directas:

  • Configuración semántica: ¿Todos los mensajes que recibe una marca tienen la misma relevancia? Dentro de una compañía, cada equipo necesita acceder a unos datos concretos con los que desarrollar valor, no a todos. Por ello, utilizar las categorías semánticas para filtrar la escucha desde un inicio es la clave para ahorrar tiempo y recursos humanos.

Solo el 30% de la conversación del sector financiero radica en la valoración de clientes. Ahorrar un 70% del trabajo humano en localizar y separar la información irrelevante de la experiencia de los usuarios con las entidades es una ventaja diferencial

tuit-sentisis

 

  • Encuentro de oportunidades: además de filtrar la conversación, el análisis semántico permite hacer zoom en los datos para agilizar el trabajo y ajustarse a la planificación de objetivos.

Las incidencias hacia una marca pueden no ser muchas pero sí la causa que desestabilice su reputación. Encontrar 1.500 menciones entre 35.000 no debería ser el trabajo de un humano, sí producir con ellas la mejor respuesta en tiempo real para los clientes con los datos reflejados en el zoom.

ejemplo-sintesis

Detectar leads cualificados en una industria o derivados de un mal feedback hacia la competencia puede suponer un reto mayúsculo. Una mención concreta en el sector automovilístico puede tener una estimación de 20.000 euros si se complementa con una buena estrategia de marketing.

tuit-sentisis1

2) La importancia del tono del mensaje (las emociones)

Es como el fin del análisis del sentimiento utilizado hasta la fecha.

La evolución del ‘social listening’ es vertiginosa y demanda nuevos escenarios continuamente. Sin embargo, uno de los entornos más estables es el interés por el estudio del sentimiento, su fiabilidad y precisión.

El análisis semántico permite abordar esta tarea con la mayor de las garantías entendiendo el significado como la base de cualquier comunicación. Junto al significado, atender a razones como el contexto orienta cada sentimiento en la dirección correcta en función del sector, área temática, país o incluso del tipo de perfil que emite el mensaje. El primer paso: dar un sentimiento correcto en cada situación, está dado.

No obstante, con la cantidad de información de la que disponemos, el sentimiento es solo una variable más y no siempre la más oportuna. Al fin y al cabo, no deja de ser una opción reducida a sólo tres valores: positivo, negativo y neutro. En la carrera por obtener información cada vez más relevante y accionable es necesario apostar por la extracción de mucho más valor a partir de la expresión de una emoción por parte del usuario o cliente. Algo que ocurre permanentemente y que nos permite situarnos en cabeza para tomar decisiones más concretas y diferentes a las que tomaríamos solo con el sentimiento tradicional.

Si estudiamos en profundidad las incidencias que sufre un servicio digital, los contenidos que más gustan en un programa de televisión o el tipo de noticia emitida por un medio sobre una empresa, ¿el sentimiento no se convierte en una variable predecible y de poco interés?

Es entonces cuando cobran protagonismo las emociones; cuando más allá del sentimiento podemos precisar si las incidencias del servicio digital provocan enojo, asombro o indignación, que pueden ser las causas más cercanas de una cancelación del servicio contratado o temas reputacionales más perjudiciales como una demanda a la compañía. Este ejercicio puede ser aún más preciso y asociar cada emoción a una consecuencia media.

Cuando entender la risa, emotividad o aburrimiento que generan los contenidos permite mejorar el guión o la estructura de un formato audiovisual. Incluso detectar el odio o pasión que despierta un personaje, así como decidir que un sentimiento negativo hacia un protagonista no tiene que ser perjudicial si la emoción asociada es la expectación.

“Como adoro a @adrianmartinveg , me emociona mucho como es tan feliz en el escenario, desde levántate estoy siempre viendo sus actuaciones”

“Me meo con Mario😂 #LevantateFinal”

“@TaliJavi @CharlySpears @levantatet5 a mí es que de anónimos con padre/madre e hijos me parecía un rollo al no conocerlos, ni lo vi”

En último lugar, estudiar el feedback a los titulares escogidos por un medio para referirse a una empresa puede conducirnos a entender el impacto, en tono de emoción, que provoca en la opinión de los usuarios.

tuit-de-vogue

 

polemica-zara

El tono del mensaje (no solo el sentimiento) es decisivo para el entendimiento humano, para entrar en la cabeza de los clientes, y una parte muy relevante a la hora de crear un sistema automático de respuesta.  No tiene nada que ver responder a un usuario enfadado que a uno que utiliza un tono de broma. En este último caso incluso podríamos preguntarnos si se trata de una ironía o no.

3) Predicción a través del histórico de la conversación

La segmentación de la conversación por objetivos vuelve a ser un concepto diferencial a futuro, en este caso asociada a la predicción de oportunidades.

Anticiparse a cualquier fenómeno, incluido la actuación de los usuarios en redes sociales, supone un reto. Un ejercicio basado en el estudio cualitativo de la comunicación para advertir pequeñas variaciones en la expresión del comportamiento online.

La clave en esta materia no es el análisis único de una temática sino su relación con otros conceptos simbólicos del sector. Predecir la actitud inestable que lleva a un cliente concreto a cambiar de compañía y manifestarlo en redes sociales no es realista, por la propia singularidad del individuo, su relación ‘privada’ con la marca y los permanentes cambios en la actualidad de la entidad. En cambio, sí es posible detectar periódicamente los temas que surgen en la conversación como desencadenantes en la pérdida de clientes. Por lo tanto, el cruce de temáticas es la llave del proceso.

La unión entre diferentes ejes de una escucha permite crear una estructura entrelazada de correlaciones, de hilos tensores, con los que trabajar a futuro. Si conocemos las principales causas o efectos que llevan a un cliente a cambiar de compañía en cada sector, podemos vigilar, analizar variaciones en su volumen, estudiar la viralidad de los contenidos y vincular alertas para anticiparnos a cambios y evoluciones.

El crecimiento sostenido o la variación inusual de una de estas causas detectadas con anterioridad alertaría de una inminente pérdida de clientes. Uno de los hilos examinados tensaría la cuerda conectada a nuestro objetivo para darnos la señal de alarma.

Veamos un caso:

Si los tres temas más vinculados a la baja contractual en el sector energético son:

1) Problemas con las facturas: trámites y errores

2) Cortes prolongados o recurrentes en el suministro

3) Reputación: suplantación de la identidad de comerciales o conversación sobre ‘puertas giratorias’ (ámbito político).

Analizar la evolución de cada corriente y sus picos de actividad nos permite actuar en tiempo real ante un nuevo conflicto que cumpliese las condiciones estudiadas para la predicción que buscamos.

4) Automatización en respuestas: Chatbot

La automatización en el análisis y división de la conversación ya es una herramienta por sí misma que ahorra tiempo y dinero. Pero esta tecnología puede ir mucho más allá, puede no solo ser una herramienta sino la solución a problemas concretos como el servicio de atención al cliente.

El expertise en el conocimiento por industria y los patrones de conversación humanos, ahondando en cuestiones clave como el contexto, la temática o el tono del mensaje, posicionan esta tecnología como una opción muy interesante para trabajar también en la automatización de la respuesta.

El proyecto consiste en detectar en tiempo real todas las particularidades de un mensaje, diseccionándolo según el conocimiento semántico para generar variables y convertirlas en la mejor respuesta posible a través de un Chatbot.

De esta manera, una consulta asociada al tiempo de espera no debería tratarse igual a una relacionada con el stock de un producto. Aún más preciso, una consulta airada sobre el tiempo de espera en la recepción de un pedido no debería enfocarse igual que una simple consulta en un contexto similar. El primer caso denota incidencia en el servicio dado a un cliente y el segundo simplemente es un potencial lead con una duda sobre las condiciones del servicio de entrega.

Evidentemente, esta conclusión no solo es propia de un robot, también de un ser humano, pero éste no tiene por qué disponer del tiempo necesario para procesar la información, evaluarla correctamente y responder en directo, algo fundamental en el servicio de atención a clientes. El humano incluso podría ir desviando su respuesta paulatinamente, desmarcándose de los protocolos establecidos para cada caso en la compañía.

buying-experience

Un robot puede automatizar ese proceso y reducirlo exponencialmente permitiendo que la empresa dedique el potencial humano a labores más decisivas como pueden ser analizar los casos más importantes de la atención al cliente para mejorar el proceso integral.

El resumen del empleo de chatbots se traduce en 55 horas mensuales por cada 10.000 mensajes analizados de forma automática. Un ahorro importante para los equipos de ATC. Pero, sobre todo, la utilización de esta herramienta permite trabajar con plenas garantías en un entorno actual asfixiante, por la exigencia de trabajar 24 horas los 7 días de la semana ante la demanda de los usuarios y el crecimiento del entorno digital.

Muchas gracias a Miguel Goyanes por explicarnos cada paso y dejarnos entrar en el core tecnológico de Séntisis.

 

Tweet.Cat nueva aplicación gratuita para integrar y automatizar tareas de Twitter

Se acaba de lanzar Tweet.cat, una nueva aplicación móvil  española, que permite  gestionar y automatizar múltiples perfiles de Twitter, desde un mismo lugar.

Dentro de la aplicación, podemos cambiar de una cuenta a otra sin volver a introducir las contraseñas. Una vez seleccionado uno de los perfiles que administremos, se visualiza el resumen de toda la cuenta, con las últimas acciones y su historial.

Tweet.Cat1

Lo primero que encontramos al abrir la aplicación, son los datos absolutos de nuestra cuenta (tuits enviados, número de seguidores y de cuentas que seguimos, “me gusta” que hemos realizado y número de listas que han añadido a nuestra cuenta). También nos mostrará cómo hemos evolucionado desde la última vez que accedimos desde tweet.cat.

Esta herramienta, nos ofrece la posibilidad de automatizar algunas acciones rutinarias y  además nos aporta un detallado informe de las acciones realizadas.

Tweet.Cat1.png3

  • Resumen de la cuenta
  •  Últimas acciones
  • Programar tuits
  •  Autofollow
  •  Autoreply
  • Autoretuit
  • Automatización de contenidos a través Feeds RSS

 

 

Tweet.Cat nos permite programar un número ilimitado de tuits para que se envíen en la fecha y hora que deseemos, de forma fácil y sencilla, añadiendo el texto del tuit, además se puede acompañar de un link, una imagen tomada en tiempo real o seleccionarla desde la galería de nuestro smartphone . Los tuits programados serán siempre visibles y podemos editarlos o eliminarlos.

Autofollow Esta funcionalidad permite seguir usuarios en función de keywords simples o combinadas, los usuarios seguidos mediante esta función dejarán de ser seguidos si no se produce el followback.

Tweet.Cat automatizar Twitter

Autoreply Tweet.Cat permite responder automáticamente a los usuarios de Twitter que utilicen un término, frases o concatenación de términos, la herramienta buscará en Twitter los tuits que mencionen el término(s) que hayamos introducido, e iniciará una conversación con el usuario. La respuesta se selecciona aleatoriamente entre las respuestas configuradas por el usuario (Multirespuestas), también es posible filtrar la autoreplay en función del idioma.

Autoretweet  permite retuitear de forma automática tuits de otros usuarios. Hay dos opciones: Término y Cuenta Por Término, se buscarán en Twitter los tuits que mencionen los términos introducidos y  se retuitearán automáticamente todos los tuits de una cuenta en concreto.

 

Feeds RSS La función Feeds RSS proporciona una forma de difundir contenido relevante. Con ella podemos enviar tuits de noticias extraídas de multiples Feeds RSS. Con esta función, la aplicación construye tuits con los contenidos sacados de nuestros RSSS. Esta función tiene múltiples posibilidades de configuración:

  • Nombre: utilízalo para identificar y distinguir cada feed.
  • URL: la dirección (URL) del feed.
  • Buscar actualizaciones cada X minutos
  • Tuits máximos enviados por actualización: número máximo de tuits que se enviarán cada vez que se busquen nuevas noticia
  • Incluir prefijo: texto que se incluirá en el tuits antes de la noticia que se recupere.
  • Incluir sufijo: texto que se incluirá en el tuit después de la noticia que se recupere.
  •  Sólo actualizaciones que incluyan…: sólo se tuiteará la noticia en caso de que en ésta se incluya un término específico.
  • Excluir actualizaciones que incluyan…: sólo se tuiteará la noticia en caso de que en ésta NO se incluya un término específico.
  • Incluir título: En el tuit se incluye el título de la noticia.
  • Incluir descripción: En el tuit se incluye la descripción de la noticia.
  • Incluir link: En el tuit se incluye un link hacia la noticia

Automatizar Twitter

Además, para que no tengamos problemas,  los textos de la app están traducidos a múltiples idiomas.

La aplicación es gratuita y podéis descargarla para IOS en Apple Store en este ENLACE y Google Play para Android en este ENLACE

Una completa herramienta que facilitará el trabajo de los Community Managers.

Twitter lanza Dashboard para programar tuits, analítica y gestionar cuentas

Twitter ha lanzado Dashboard, una potente herramienta diseñada para ayudar a las empresas a conectarse con sus clientes y su comunidad, programar tuits y analizar los resultados, todo desde un mismo panel.

Esta herramienta gratuita, se ha creado con el fin de ayudar a todas las empresas a utilizar mejor Twitter, a tener más información de su trabajo en un único panel y cuenta con aplicación web y también móvil de momento para iOS.

Twitter Dashbord permite monitorizar para saber qué se está diciendo, programar tuits y analizar nuestras KPI´s.

Twitter Dashboard.png1

 

Funciones de Twitter Dashboard:

  • Podemos interactuar con otros usuarios, creando un feed personalizado donde nos llegarán todas las menciones.
  • Crear un canal personalizado para recibir primero los tuits que más nos interesen
  • Permite programar y editar tuits programados, algo muy esperado por los usuarios, ya que hasta ahora teníamos que utilizar herramientas de terceros para programar, o bien TweetDeck.
  • Consejos de Twitter sobre cómo interactuar, qué temas tratar para identificar oportunidades

Twitter Dashboard

Pero vamos a ver cómo es esta nueva herramienta:

Una vez que accedemos a la aplicación, hemos de seleccionar qué tipo de negocio tenemos:

Twitter Dashboard.png2

 

 

A continuacíón nos enseña todos los tuits en los que se nos ha mencionado, para que no nos falte ninguna información y nada se nos pase.

Twitter Dashboard.png3

En tercer lugar nos permite incluir palabras o frases relacionadas con el nombre de nuestro negocio para poder capturar todos los tuits relacionados. Nos enseña una muestra de keywords para que escojamos las más apropiadas, indicando la popularidad de cada una de ellas, e incluyendo filtros avanzados para que excluyamos palabras no relacionadas con la empresa.

Y voilá, aparece nuestro nuevo Dashboard o Tablero para gestionar nuestras cuentas.

 

Mi Dashboard Twitter

 

En la parte superior encontramos

  • Home
  • Crear: Donde podemos crear nuestros tuits y programarlos

Programar tuits Twitter Dashboard

  • Analítica: Podemos ver todas las métricas de la última semana, los últimos 30 días y los últimos 60 días de nuestra cuenta y de cada tuit.

Audiencia Twitter Dashboard

En la parte inferior,  aparecen tres pestañas:

  • Tuits emitidos
  • Menciones que hemos recibido
  •  Time Line

Desde aquí también podremos editar las keywords o términos relacionados que queremos que nos muestren (cocina, viajes, marketing, rrhh…)

Por último en la parte de la derecha al lado de nuestro avatar, aparece un icono que nos avisa de los nuevos tuits que mencionan alguno de los términos que hemos seleccionado.

De momento Twitter Dashboard está disponible en beta para todas las empresas de EEUU (en mi caso tengo una cuenta internacional para publicidad) pero hay que estar preparados, porque pronto llegará a Europa.

Enlace a Twitter Dashboard en Apple Store

Enlace a Twitter Dashboard Web

Un estupendo paso para integrar por fin todas las funciones sin tener que utilizar herramientas externas si solo gestionamos cuentas de Twitter.

Actualización 18/7/2016: Dashboard ya está disponible para todas las cuentas de Twitter en España

Actualización 11/1/2017 Desde la cuenta de Twitter Dashboard anuncian el cierre de la herramienta el próximo día 3 de febrero. En un segundo tuit anuncian “En el futuro, esperamos traer las mejores características del tablero de instrumentos a la comunidad de Twitter” y dan las gracias a todos los usuarios que lo han utilizado hasta ahora.

cierra-twitter-dashboard

Fuente: Twitter  gracias a Christian Delgado por pasarme la info 😉

 

 

 

 

 

 

 

GryTics, herramienta para analizar grupos de Facebook

Hasta ahora, hemos dado mucha importancia a los análisis de las páginas de Facebook, ya que contamos con sofisticadas herramientas como Smétrica, LikeAlyzer o la propia herramienta de la plataforma Facebook Insights, que nos permiten desgranar toda la actividad de la página, el engagement con nuestra comunidad, detectar a los usuarios que más interaccionan, analizar de dónde provienen nuestras comunidades… pero en cambio, dedicamos poco tiempo a analizar los grupos, quizás porque aun muchas marcas desconocen el poder de comunicación de los mismos.

Hoy os traigo mi último descubrimiento GryTics, una herramienta de analítica para grupos, que nos ofrece KPI.s y estadísticas de gran alcance.

Grytics analiza grupos facebook

Con esta herramienta podemos medir la actividad no solo de un grupo que administremos, sino también de grupos abiertos (aunque no seamos miembros), identificar a los usuarios y embajadores que más contribuyen con sus publicaciones, el número de Me gusta de cada publicación… y todos los datos pueden ser exportados en CVS aunque también nos facilitan un Power Point, con publicaciones, comentarios y miembros, que nos sirve para incorporarlo directamente a nuestras presentaciones o informes para las marcas.

Para entrar, solo es necesario loguearnos con la cuenta de Facebook con la que administramos el grupo, o con nuestra cuenta personal, si vamos a realizar una búsqueda general de grupos abiertos.

Por defecto, GryTics nos facilita datos de las últimas 50 actualizaciones (si queremos periodos más amplios tendremos que pasar a la versión Premium)

Estos son los datos que encontramos una vez hayamos seleccionado el grupo que queremos analizar:

analizar grupos facebook

  1. Estadísticas Básicas (likes y comentarios, actividad del grupo, top mensajes, tipo de mensajes y últimos mensajes)
  2. Estadísticas de miembros Esta es una parte esencial de la información que nos proporciona GryTics, ya que detecta quienes son los usuarios más afines al grupo, quienes tienen mayor repercusión cuando publican. En este apartado tenemos dos posibilidades de análisis:- Global Identificando a los mejores likers, influyentes, los que más comentan y los miembros más comprometidos- Individual: A través de la “búsqueda de miembros” para obtener las estadísticas de un miembro en particular (su influencia, su cantidad de likes y comentarios…)
  3. Estadísticas de los mensajes Visión amplia de todos los mensajes, participación generada por lo miembros en cada mensaje, gráficos y tablas. Gráficos y tablas sobre actividad indicándonos días y horas en las que el grupo tiene mayor actividad. Estadísticas sobre comentarios, promedio de tiempo de respuesta, promedio de comentarios…Podemos ordenar y filtrar la información por número de comentarios o likes
  4. Comparar rendimiento a través de dos intervalos de fechas. No solo datos totales, sino también la evolución que nos permite medir variaciones en el tiempo. Clasificación de los contribuyentes y su evolución en un periodo concreto
  5. Exportaciones y reporting
  • Lista de miembros activos
  • Lista de comentarios
  • Lista de mensajes
  • Datos primarios en archivo CVS

análisis grupos facebook

Los gráficos se pueden exportar en PNG, JPG, PDF y SVG, así como en PPT y también podemos solicitar la historia del grupo, es decir, descargar el archivo completo del grupo desde su creación para analizarlo, pudiendo ordenar, organizar, filtrar, por mejores contribuyentes, mejores publicaciones desde el principio.

¿Conocéis más herramienta para analizar los grupos de Facebook?