Los líderes de las marcas comparten los principales consejos para hacer un buen uso de la inteligencia social

Synthesio organizó recientemente un seminario web especial con cuatro líderes de marcas que compartieron los principales consejos para iniciar y ampliar un programa de inteligencia social, así como sus perspectivas sobre el papel de la IA, y para qué sirve realmente... ¡o no!

La conversación fue sincera, animada y repleta de citas. Le animamos a que vea la repetición completa aquí (se requiere un breve registro). Pero para abrir el apetito, he aquí algunos puntos clave y destacados. Si está empezando o revisando su programa de inteligencia social, son una gran lista de control.

Y si tienes curiosidad por saber cómo se está adoptando la inteligencia del consumidor basada en la IA, la última sección sobre el papel de la IA ofrece algunas pistas sobre el enorme impacto que tecnologías como la PNL y el aprendizaje automático están teniendo o tendrán en los proyectos de marketing e información de marcas de todo tipo y tamaño.

Tip #1: Saber qué caso de uso es más importante de resolver (primero)

Escuchamos esto todo el tiempo. Conozca el problema que está tratando de resolver. Los casos de uso de la escucha social y la AICI son muy diversos. Sólo en este panel, escuchamos a los líderes compartir una amplia gama de usos para la inteligencia social, incluyendo: comprensión de la audiencia y el mercado, monitoreo de la marca/salud de la marca y comunicaciones de crisis. Además de la creación de contenidos/rendimiento, el análisis de temas y la comprensión de incógnitas. En general, el grupo estuvo de acuerdo en que los datos sociales son especialmente valiosos para "responder al por qué", y a menudo pasan a primer plano en un momento de cambios en el mercado o en la sociedad.

Tip #2: Posicionar las redes sociales como un medio para facilitar la inteligencia del consumidor, no para sustituirla

Social data provides unique insights and context. Yet it’s just one part of your ! Los datos sociales proporcionan una visión y un contexto únicos. Sin embargo, es sólo una parte de su universo de datos. El panel compartió una amplia gama de consejos para posicionar los datos sociales, y crear apoyo para un nuevo programa de inteligencia social, que incluyó:

• Tómese el tiempo necesario para reunir los requisitos: realice entrevistas con los futuros usuarios.
• Cuando elija nuevas herramientas, realice primero una auditoría tecnológica para determinar las características y capacidades de las herramientas existentes.
• Haz una prueba piloto de lo que puedes ver con la inteligencia social, impulsada por los principales casos de uso.
• Sé honesto con las limitaciones de los datos sociales y cómo complementan otras fuentes (como las encuestas o los datos de búsqueda)
• Sé realista sobre las conversaciones de tu marca y el volumen de menciones que deberías esperar
• No dé por sentado que los usuarios conocen la analítica.

Tip #3: Impulsar la adopción y la escala a través de la reutilización y la repetición

Al igual que cualquier otra iniciativa tecnológica, pasar de los primeros usuarios a los más ocasionales es fundamental para generar un retorno de la inversión en su programa de inteligencia social. El panel ofreció algunos consejos para alcanzar este punto de inflexión, en el que las redes sociales se convierten en parte de la caja de herramientas de la inteligencia del consumidor:

• Muestre su información social en contexto, con comparaciones con otras fuentes
• Permitir a los expertos construir las primeras consultas y filtros, y luego capturar/promover (en una "biblioteca de consultas"), para que otros usuarios puedan utilizarlas como punto de partida
• Adoptar una visión centrada en el tema de su análisis (por ejemplo, en torno a las percepciones de los consumidores sobre los vehículos eléctricos) frente a una visión centrada en el canal o en los datos.
• Formar a los usuarios para que sepan qué datos están disponibles y cómo, cuándo y por qué deben utilizarse (para qué preguntas).

Tip #4: Invierta en IA, pero no sobreestime lo que las máquinas pueden hacer 

Synthesio lleva promoviendo el valor de los “equipos hombre-máquina” desde que entramos a formar parte de la familia Ipsos. Sí, como se discutió en el panel, la IA es fundamental para ayudar a resolver las preguntas que no sabías hacer; y es genial para sacar a la luz incógnitas, y para limpiar y procesar grandes conjuntos de datos.

Pero puede preocupar cómo una herramienta de IA o un bot han dado una respuesta (la AI explicable se ocupa de esto), y con volúmenes de datos cada vez mayores, si la IA puede escalar. El panel estuvo de acuerdo en que el Topic Modeling es bastante impresionante (¡estamos de acuerdo!), pero que para poner las cosas en contexto, o entender los pequeños matices, o interpretar los diversos roles que los consumidores juegan (eres un consumidor o un influenciador), todavía necesitamos humanos en el bucle.

Para saber más, puedes registrarte para ver la repetición completa de nuestra conversación haciendo clic en este enlace.