El futuro de la Social Analytics

En un entorno tan competitivo como el online, cada día hay unos mayores requisitos mínimos que toda empresa debe empezar a aplicar. Lo que antes buscaba maximizar la audiencia como era la tarea de un Social Media Strategist, ahora se ha convertido en algo orientado de forma más directa al negocio. Empieza a dar igual a cuánta gente se esté llegando o cuántos likes obtenemos.

“Las caretas se han caído en Social Media, lo que importa es vender”

Hubo un tiempo en que un tweet exitoso que causara furor suponía una felicitación por parte del superior y una historia que contar. Hoy en día tal vez sigamos teniendo una historia que contar, pero no una palmadita en la espalda si esa repercusión no se traduce en productividad empresarial a través de la consecución de objetivos o una mejora en la calidad del tráfico web.

La migración de datos desde redes sociales hasta la analítica web de la empresa es algo que se requiere para entender el ROI de cada campaña o la repercusión que el equipo de Social Media está teniendo en los resultados de la empresa.

¿Tenemos un personal o departamento de Social Media rentable?

Este tipo de reflexiones y análisis serían imposibles de emprender sin una adecuada migración de datos e información entre plataformas. Es necesario ir más allá del like, repin o share para centrarse en cómo ese usuario se ha comportado a nivel web, qué material ha consumido y cómo lo definimos a nivel comparativo con el resto de campañas o procedencias.

Entender cómo son los perfiles de usuarios que nos conocen por Google, Facebook, anuncios, Twitter o demás canales es un primer paso, pero el análisis debe ser mucho más exhaustivo y profundo para verdaderamente iniciar un proceso de optimización de las campañas online en Social Media o bien de los integrantes del departamento.

La migración de datos comparativa aporta un plus de calidad determinante. Ya no nos basta con saber qué contenidos tienen mayores probabilidades de compartirse, a qué hora tenemos mayor difusión o qué formato es el que gusta más a nuestra comunidad. Las preguntas deben ser de otra índole: ¿Estamos llegando a la comunidad que verdaderamente nos interesa? ¿Horarios con menor audiencia podrían ser más interesantes de explotar para nuestro negocio? ¿Qué tal van los tweets fuera de horario orientados a otros mercados con husos opuestos?

Y es que si un usuario clica en un enlace o conoce nuestra empresa gracias a las redes sociales debemos pasar a categorizarlo y darle el trato personalizado y adaptado que está buscando. Y si estamos atrayendo a un perfil de usuario que no busca lo que prometemos podemos estar en una doble mentira: la de compartir contenidos que no se adecúan a lo que vendemos exclusivamente para captar su atención.

“No queremos captar la atención del usuario para que infle nuestra tasa de rebote en la web y nos penalice el SEO, queremos un perfil de usuarios que se conviertan en potenciales clientes”

En este punto entrarán en juego las posibles estrategias de Inbound Marketing o categorización de leads, pero ese es otro capítulo. La migración de datos desde la analítica social hacia la analítica web es un paso que de cara a este año deberían afianzar o empezar a hacer una gran cantidad de empresas para no perder oportunidades reales de mercado sobre las que tomar óptimas decisiones de negocio.

Foto ilustrativa
Thanks to Tanja Scherm for the image.

Analísta Web, SEO y especialista de Content & Inbound Marketing

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2 thoughts on “El futuro de la Social Analytics

  • Cierto es. Esto no es más que una evolución de la aplicación de recursos de la empresa en este medio que es internet.

    Hemos pasado del magnetismo y fascinación de contabilizar (métricas) likes, seguidores, enlaces, comentarios…a contabilizar resultados tangibles; tantos likes, tantos comentarios…tantos leads y prospectos. La “empresa” ( ya sea comercial o un propósito personal) quiere resultados positivos en su cuenta de resultados.

    Y comenzamos a optimizar los recursos: nos concentramos en ese 20% que nos genera el 80% de los ingresos. Queremos menos cantidad de usuarios pero más usuarios de calidad.

    Eso quiere decir que hay que desechar a ese otro 80% de usuarios??
    NO, para nada. A simple vista, éstos nos permiten acceder a otros usuarios a través de sus redes sociales, a viralizar nuestros contenidos y mensajes, a crear “marca”… a pesar que “…infle nuestra tasa de rebote en la web y nos penalice el SEO…”; y si estudiamos su comportamiento, como accedieron, desde donde, horarios, patrones de comportamiento, … nos permite adaptar nuestro contenido y producto a las necesidades de nuestros usuarios.

    Toda esta analítica social y su posterior traslado a la analítica web nos permite prospeccionar y cualificar mejor a los futuros clientes potenciales.

    Cual sería el siguiente paso evolutivo? Quizás la venta de esas analiticas a empresas con el mismo target de cliente que no disponían del recurso “tiempo” aunque sí del recurso “económico”?

    Interesante cuestión, en tanto y cuanto significa por una parte ampliar la cantidad de parámetros sociales a analizar y por otra el método utilizado (teniendo siempre en cuenta la legislación vigente).

    • Antes de nada agradecer tu extenso y profesional comentario, estoy totalmente de acuerdo con tu aportación. En ningún caso centrarse en el tráfico de calidad (el que defines bajo la regla del 80/20) significa dejar de lado ese otro 80%, al contrario, hacer una analítica social y web cualitativa debe ir en la línea de entender las necesidades, gustos y prioridades de ese 80% que se nos está escapando para atraerlo hacia ese otro 20%, y poco a poco ir engrosando las cifras de tráfico cualificado que aporte valor a la empresa gracias a la reciprocidad de interés y valor.

      Esperamos seguir viéndote por el blog y muchas gracias de nuevo por tu comentario.
      Que pases un buen día,
      Roger.

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