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Cómo abordar una investigación en Social Media (III): el reto de los datos : Social Media Intelligence

Blog: Social Media Intelligence

El tercer y cuarto paso de la metodología Social Media Intelligence para hacer una investigación de marketing en medios sociales son: recopilación y tratamiento de datos, y obtención de conclusiones. Para llegar hasta aquí hemos debido pasar por dos etapas previas: la definición de objetivos y el diseño de la investigación. Es ahora cuando comienza la investigación propiamente hablando.

Recogida de datos: por dónde empezar

¿Pensabas que ya lo tenías todo preparado para comenzar a recabar información para tu investigación de mercado en social media? ¡Error! Queda un pequeño gran paso previo: crear el documento donde vas a recopilar todos los datos.

Mi recomendación es que utilices Excel, salvo casos excepcionales, por cuatro razones:

1.- La más obvia, es por la facilidad a la hora de operar con números y fórmulas.

2.- Otra razón es porque si se trata de una investigación que vas a repetir más adelante, todo el trabajo de organización de datos y fórmulas estará hecho: copia la hoja, elimina las cifras manteniendo la estructura, y ya tienes una plantilla personalizada.

3.- Además, cuando tengas que preparar una presentación con los datos más relevantes, puedes crear gráficos que “tiren” directamente de los datos de tu Excel.

4.- Y por último, pero no por ello menos importante, porque casi todas las estadísticas que puedas exportar de redes sociales (estadísticas de Facebook), apps de gestión (Hootsuite) o software de analítica (informes de Google Analytics) será archivos .xls o .csv, es decir, documentos para abrir y editar en Excel. Si ya trabajas en este formato, te será más sencillo incorporar los datos de dichos informes.

Si esta parte del estudio se realiza en equipo, y van a ser varias personas quienes estén introduciendo datos a la vez, considera la opción de trabajar en la nube: una de las plataformas que te lo permiten es Google Drive. Todo el equipo podrá trabajar simultáneamente y puedes establecer diferentes tipos de permisos para cada persona.

Google Drive

Ahora sí: es el momento de recopilar los datos y volcarlos en el documento de trabajo.

Si se trata de una investigación de cierta envergadura que implica un gran volumen de información, organízate:

1.- Hazte una lista de los programas y aplicaciones que necesites: no te obsesiones con las herramientas, utiliza sólo las que sean realmente imprescindibles.

2.- Prioriza: los datos más importantes, primero. Y si hay determinada información más complicada de obtener, que supone mayor esfuerzo investigador, ve a por ella desde el principio: las tareas engorrosas, cuanto antes de las quites de encima, mejor, las siguientes tareas te parecerán más sencillas y amenas.

3.- Reparto de tareas: define qué miembro del equipo se encarga de qué área de conocimiento, procurando que no haya duplicidades ni que se pisen el trabajo.

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Tratamiento de datos: homogeneizar, traducir y contextualizar 

El mayor reto en esta etapa es “hacer encajar” la información procedente de diferentes fuentes, ya que es habitual que haya un exceso de heterogeneidad en conceptos, métricas, etc.

Por ejemplo: si estamos recopilando datos de interacciones en diferentes redes sociales para calcular el Engagement Rate, tenemos:
– Me Gusta, Comentarios y Compartidos en Facebook
– Likes y Comments en Instagram
– Visualizaciones, Me Gusta, No me Gusta y Comentarios en YouTube

Y por si fuera poco, es frecuente que algunas exportaciones de datos sean en inglés, con lo que tenemos que unificar Me Gusta y Like, Alcance y Reach, etc.

Además, hemos de elaborar cálculos que nos permitan comprender mejor los datos, comparar con competidores y referentes del sector para contextualizar y, en el caso de estudios periódicos, evolución con periodos anteriores.

Por último, recuerda que una imagen vale más que mil palabras: algunos datos adquieren mayor sentido si se representan visualmente en forma de gráficos y diagramas.

Gráficos y Diagramas

 

Conclusiones: separar el grano de la paja

Llegamos al momento de la verdad: ni definir unos objetivos inteligentes, ni plantear un buen diseño de la investigación; ninguno de nuestros esfuerzos sirve de nada si nos enfrentamos a todos los datos y no sabemos extraer las conclusiones que cumplen el objetivo final del Social Media Intelligence: disminuir la incertidumbre en la toma de decisiones de marketing.

¿Cómo separar el grano de la paja? Revisa los objetivos de tu investigación y mira los datos intentando poner el foco en aquellos datos que te van a permitir alcanzarlos.

Por ejemplo, retomando uno de los posible objetivos que comentamos en posts anteriores, nuestra meta podría ser analizar los ckeck-ins en restaurantes, bares, comercios y otros locales de la zona, así como los perfiles de las personas que los han realizado, para valorar los beneficios de utilizar Foursquare para mi negocio físico.

En este caso, deberíamos fijarnos en qué tipo de locales tienen más ckeck-ins y ver qué acciones están haciendo para obtener un decálogo de best practices; podríamos hacer lo contrario e identificar las bad practices.

También nos fijaríamos en los perfiles de los usuarios de Foursquare que han interactuado con los locales, e intentaríamos establecer diferentes perfiles de usuarios por actividad, poder de prescripción, regularidad, gustos, etc.

De esta forma podríamos saber qué tipo de locales y prácticas encajan con los perfiles más interesantes, y evaluar si esta red social puede encajar en nuestra estrategia de marketing.

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Bonus track: tómate un respiro

Normalmente, cuando llegamos a la parte de extraer las conclusiones estamos muy contaminados por los datos: hemos bajado tan al detalle, que hemos perdido la perspectiva.

Mi consejo en estos casos: si los plazos lo permiten, deja pasar uno o dos días desde que terminamos el tratamiento de datos, hasta que nos volvemos a sentar frente a ellos y tratamos de sacar conclusiones. De esta forma nos habremos distanciado un poco, recuperado algo de perspectiva global y podremos abordar los datos con una nueva mirada.

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¿Estás interesado en hacer investigación de mercado en social media?

Si la respuesta es SÍ y quieres utilizar Social Media Intelligence para mejorar tu estrategia de marketing, quizás te interese leer:

Cómo hacer investigación en Social Media (I): elige unos objetivos inteligentes

Cómo hacer investigación en Social Media (II): diseño, tipo de investigación, hipótesis y fuentes de información



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