Image Insights herramienta para detectar logos de marcas en imágenes compartidas

Brandwatch acaba de anunciar el lanzamiento de Image Insights una revolucionaria herramienta capaz de reconocer y analizar los logotipos que aparecen en las imágenes compartidas por los usuarios de Internet, a través de la inteligencia artificial, sin necesidad de que la marca sea mencionada.

Cada día miles de usuarios de redes sociales compartimos imágenes en nuestros perfiles personales, donde, en muchos casos, aparecen productos de consumo y marcas comerciales, pero más de un 80 % de las imágenes que contienen el logo de una marca, no referencian el nombre de la marca en el texto que acompaña la mención.


Reconocimiento logos en fotos

Imagínate por ejemplo que vas a tomar algo con tus amigos y para recordar el momento haces una foto y la subes a Instagram. En el texto relatas la experiencia y mencionas a tus amigos, pero en ningún caso hablas de la marca de bebidas que estáis consumiendo. Hasta ahora, esa marca comercial no sabía que consumías su producto y que indirectamente les estabas haciendo publicidad, porque en la imagen aparece la marca (muchas veces en primeros planos), pero a partir de este momento la marca podrá detectar todas aquellas imágenes compartidas en red donde aparezca su producto sin que nadie les mencione en el texto.

De esta forma, la marca podrá, además de monitorizar y analizar los textos, medir, analizar e intervenir en las imágenes compartidas, si así lo viera procedente según el plan establecido para relacionarse con consumidores y clientes.

Monitorización de logos

Para las marcas comerciales

Podremos realizar escucha social yendo más allá del texto y empezar a ver la marca a través de los ojos de nuestros consumidores

  • Image Insights nos permite recoger y analizar imágenes que contienen nuestro logo
  • Detectar el logo de la compañía en cualquier lugar: ropa, complementos, graffiti, vallas, tatuajes, televisión,…
  • Conseguir toda la información: cómo, cuándo y dónde los consumidores ven el logo de la empresa

Estadísticas imágenes en fotos

  • Entender a nuestra audiencia conociendo cómo son nuestros clientes y cómo utilizan nuestros productos.
  • Conocer todo lo que se piensa de nuestra marca, sea bueno o malo antes de viralizarse
  • Podremos descubrir a los influencers de nuestra marca
  • Hacer benchmark, encontrando nuestro “share of eye”.
    Image Insigts para analizar logos de fotosLa inteligencia artificial da un paso más en la monitorización para saber más sobre nuestros clientes y nuestros productos.

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.

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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

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  • 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.

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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.

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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.

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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.

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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.

 

Herramientas para poner a punto nuestras Redes Sociales

Ahora que ha llegado el verano y en breve tendremos por fin tiempo para nosotros, nada mejor que aprovechar para poner a punto nuestras Redes Sociales. Con el tiempo vamos añadiendo personas a nuestros perfiles que quizás hayan abandonado la red y permanecen inactivos desde hace tiempo, con otros no hemos interactuado en años, otros realmente no nos aportan nada en lo personal ni en lo profesional… en definitiva vamos tejiendo redes que realmente terminan por ser ingobernables y poco efectivas.

herramientas optimizar Twitter

Imagen:proofhq

Para poder empezar a la vuelta con nuestras cuentas saneadas, nada mejor que sacar el kit de herramientas y dejar todos nuestros perfiles sociales en perfecto estado de revisión, para gestionar mejor nuestro tiempo y tener a nuestros verdaderos contactos mucho más cerca. Lo primero que tenemos que hacer es analizar nuestras comunidades. Empecemos con Twitter: Para Twitter hay varias herramientas que nos ayudarán a tener una red actualizada, activa y cuidada.

  • Twtrland Herramienta muy interesante para analizar nuestra comunidad, por países, ciudades, influencers, skills… También nos indica los usuarios que más interactúan con nosotros
  • Twitonomy Podremos saber en cuantas listas está incluido un usuario, desde cuando seguimos una cuenta, quién interactúa con nosotros…
  • Untweeps: Escanea hasta 7.500 cuentas que sigamos. Nos permite crear una “lista blanca” para incluir usuarios que no queremos dejar de seguir pero que están casi inactivos. También nos permite incluir cuentas en listas y ver a qué usuarios hemos bloqueado. Eso si cuidado porque solo permite tres búsquedas gratuitas.
  • ManageFlitter: Esta herramienta gratuita nos pone al día sobre personas que seguimos y no nos siguen, pero lo más interesante es que detecta aquellas cuentas a las que seguimos que están inactivas, mostrándonos la fecha en la que dejaron de tuitear. Os sorprenderéis cuánta gente que empezó hace años en esta red la ha abandonado por completo.
  • Socialbro: Además de otras muchas funcionalidades, Socialbro nos indica cuántas personas seguimos y no nos siguen. En este apartado hemos de tener cuidado porque hay veces que nos interesa seguir a determinadas personas aunque no nos sigan, Al igual que ManageFlitter, nos indica qué cuentas seguimos están inactivas, los usuarios con un ratio de seguidores/seguidos muy bajo, las cuantas que llevan poco tiempo tuiteando…
  • Hootsuite: Este gestor de redes sociales nos aporta un dato importante sobre nuestra cuenta y es el número de listas en el que nos han incluido otros usuarios. Pensemos que muchos usuarios no leen su TL, solo siguen listas, por tanto podemos tener miles de seguidores pero realmente nos leen muy pocos. Una fórmula para saber si nuestra cuenta es relevante para la comunidad es estar entre el 8 y el 10% de nuestro número de seguidores. Es decir, si tenemos 1.000 followers, deberíamos estar al menos en 80 o 100 listas.

TwitterCounter

  • TwittCounter, Twitter Audit. Estas dos herramientas nos darán pistas sobre cuentas que parecen muy importantes pero que realmente se dedican a comprar followers. TwittCounter nos ofrece la gráfica de crecimiento de cualquier cuenta, por lo que podremos observar saltos cuánticos cuando un usuario haya comprado followers. Twitter Audit hará una auditoría de cualquier cuenta que queramos analizar.
  • Bot or not: Interesante para saber si una cuenta es automatizada por herramientas de programación o bots y si compra followers

Pero tan importante es hacer limpieza como incorporar nuevos usuarios a nuestra red. Si queremos encontrar usuarios que puedan ser relevantes para nuestros intereses en Labs Teads, encontraremos un ranking, que se actualiza mensualmente, con los mejores blogs de cada sector.

  • Wefollow: Encontraremos usuarios interesantes por temáticas.
  • Tweepi: Además de indicarnos seguidores inactivos, nos dice cuántos seguidores tenemos que no tienen ni siquiera avatar, nos descubre nuevas cuentas con nuestros mismos intereses.
  • Followerwonk Nos dice quiénes son nuestros seguidores, de dónde son y cuando han tuiteado por última vez. También nos permite buscar nuevo usuarios y conectarnos con influencers de nuestro nicho de mercado.
  • Twitter Analytics No olvidemos que la herramienta de analítica de Twitter nos ofrece muchos datos de nuestra comunidad que nos ayudará a conocerla mejor.

Herramienta paginas facebook

En cuanto a  Facebook:

Seguro que os habéis hecho fan de cientos de páginas.

Unas porque son de amigos, otras porque os han pedido el favor y otras tantas porque realmente os interesan. Estas últimas son las realmente importantes y nos damos cuenta que nos llegan pocas actualizaciones, escapándose contenidos que realmente pueden ser de valor para nosotros. La forma de solucionarlo es sencilla. Más allá del EdgeRank de Facebook que solo muestra las actualizaciones a un pequeño porcentaje de personas, muchos usuarios desconocen que podemos seleccionar “Recibir Notificaciones”. De este modo, cada vez que la página publique, recibiremos una notificación y con ello evitaremos perdernos el contenido. como ver una pagina de Facebook

  • Por lo que respecta a herramientas, Smétrica y LikeAlyzer os ayudarán a analizar si una página concreta publica contenidos verdaderamente relevantes para la comunidad.

En cuanto a Google+

  • La mejor herramienta es CircleCount Con esta herramienta podemos analizar nuestra comunidad y explorar nuevos usuarios segmentados que sobresalen en temáticas concretas.

Herramientas Google Plus Para Instagram En Instagram seguro que hemos añadido usuarios que conocemos de otras redes sociales, pero al observar sus imágenes nos damos cuenta que ni son bonitas, ni tienen calidad, ni nos aportan nada. Seguir por seguir se vuelve un poco absurdo porque nos impide ver realmente el contenido que sea de calidad. Para analizar nuestra cuenta hay una herramienta muy interesante Seguidores + Con ella podemos saber qué seguidores no han interactuado nunca con nosotros, cuáles son los que más interactúan con nosotros, encontrar nuevos perfiles interesantes por temáticas y hashtags… Gestionar cuenta Instagram InstaDesck para administrar nuestro círculo de amigos, seguir o dejar de seguir a un usuario o realizar operaciones sobre un grupo de personas al mismo tiempo, previsualizando la información de cualquier usuario sin necesidad de entrar en él

Una vez que ya hayamos revisado nuestras cuentas,  ordenaremos nuestras listas en Twitter y Facebook y nuestros círculos en Google Plus.

En Facebook crearemos listas de amigos, familia y aquellos temas de intereses concretos para poder segmentar los temas que nos interese compartir por temáticas concretas.

En Twitter, las listas se vuelven esenciales para optimizar nuestro tiempo. Si somos capaces de crear listas específicas de usuarios ahorraremos mucho tiempo, pero sobre todo podremos centrarnos en temas concretos que nos interesen en cada momento.  Lo mejor de Twitter es no solo podremos incluir a quienes ya seguimos, sino a todas aquellas personas que no tenemos un interés especial en seguir, pero que pueden aportarnos contenidos concretos,

En Google+ los círculos van intrínsecos con la herramienta, algo que es de gran utilidad porque desde el principio tendremos ordenada nuestra red por intereses.

Si somos capaces de dedicar unas horas a poner en orden nuestras redes, sacaremos mucho más rendimiento a nuestras redes sociales.