Mitos y realidades del análisis y la inteligencia social

A principios de 2022, Synthesio consideró este año el "año de la AICI". En muchos sentidos, esto era cierto: vimos cómo un número cada vez mayor de clientes adoptaba la combinación de fuentes de datos online y offline (como social + encuesta o búsqueda), y la escucha social "creció" aún más. El valor de los datos sociales siguió yendo más allá de los equipos de marketing social para potenciar a los profesionales de insights, marca e incluso innovación. Y las empresas asignaron más presupuesto a los datos sociales: The Social Intelligence Lab informó en su informe State of Social Listening 2022 que el 33,5% está gastando $ 100K o más en herramientas de datos sociales cada año (frente al 10% en 2019).   Pero a pesar del crecimiento de la inteligencia social, todavía escuchamos muchos conceptos erróneos sobre lo que es y la mejor manera de usarlo. Así que para concluir 2022, nos gustaría disipar algunos de los mitos más comunes:

Mito 1: "Los datos de las redes sociales no sirven para nada: son datos de Twitter y no me dicen nada"

La realidad: Los datos de Twitter a veces pueden dominar los resultados, si se lo permites. Y a veces son muy útiles para las marcas; incluso el microblogging, el texto corto y dulce, tiene valor, sobre todo por su volumen. Pero los datos de Twitter no son adecuados para todas las preguntas o enfoques. Del mismo modo que en un proyecto de investigación cualitativa o cuantitativa hay que considerar cómo construir una buena muestra, al recopilar datos de redes sociales es importante tener en cuenta el "universo de datos". Es necesario acceder a una amplia variedad de fuentes en la plataforma elegida antes de poner en marcha un programa de investigación en medios sociales. En varias ocasiones, los blogs y foros especializados son más perspicaces que Twitter (por ejemplo, las empresas sanitarias/farmacéuticas pueden sacar más partido de las comunidades de salud de Reddit o de foros dedicados como MedHelp). También es fundamental tratar los datos procedentes de diversas fuentes como una masa heterogénea. Un tuit sobre "Tesla", por ejemplo, tendrá una capa de significado muy diferente en comparación con una reseña sobre la experiencia de uso de "Tesla" o un post de "Tesla" en un foro sobre el futuro de la movilidad. Aquí es donde entran en juego los analistas experimentados: pueden dar vida a estos datos, más o menos de la misma forma en que dividiríamos y comunicaríamos los datos de nuestras encuestas comparando grupos objetivo, criterios socioeconómicos o de actitud.

Mito 2: "Social Intelligence sólo sirve para entender los esfuerzos de relaciones públicas y marketing en las redes sociales y para gestionar crisis"

La realidad: Los datos y la inteligencia de las redes sociales pueden ser útiles en esos casos, pero hay muchas más cuestiones en las que pueden ayudar. Los hemos utilizado de forma fiable en muchos casos, por ejemplo para orientar y complementar la segmentación y la comprensión de la audiencia; para entender el panorama del mercado y el contexto más amplio; para comprender las señales de las macrotendencias y profundizar en las microtendencias y nanotendencias; para comprender por qué la gente se interesa (o no) por determinados productos y servicios; para entender los momentos específicos de la marca que conforman una experiencia de marca; y para obtener una imagen clara de lo que hace vibrar a la gente y de lo que les molesta en una amplia gama de temas. No se trata en absoluto de una lista exhaustiva, pero son enfoques que hemos adoptado una y otra vez para obtener información práctica.

Mito 3: "Uno puede simplemente buscar lo que es interesante dentro de todos los datos de las redes sociales"

Realidad: Con el tiempo y el dinero suficientes, es posible que lo consigas (y que consumas una cantidad increíble de electricidad), pero los recursos rara vez son ilimitados. Como dice el refrán: "Si uno no sabe a qué puerto navega, no hay viento a favor". Por lo tanto, es fundamental crear unos límites en torno a su investigación, para saber que ha encontrado algo interesante. Tu experiencia humana y tus conocimientos del sector te ayudarán a desarrollar algunos límites relevantes

Mito 4: Nadie habla de este tema tan específico y, por lo tanto, la inteligencia social no puede ayudar en la investigación. No puedo hacer ninguna investigación utilizando la inteligencia social

Realidad: A veces podemos ser demasiado específicos en nuestros requisitos. Esto es habitual en la investigación de marcas. Esto no significa que los datos de las redes sociales no tengan valor; de hecho, pueden ayudarnos a sumergirnos más en la realidad del consumidor. Puede que los consumidores no hablen del producto de una marca concreta -por ejemplo, una marca específica de guisantes congelados o de tomates en conserva-, pero sí de temas muy relevantes, como la forma en que cocinan en casa, sus sabores y platos favoritos, y lo que aspiran a aportar a la hora de comer.

Mito 5: "La inteligencia social es rápida y barata"

Realidad: Puede ser más rápida y barata que las metodologías tradicionales. También puede ofrecer una visión más profunda de lo que mueve a la gente, porque no se pide. Y los avances en IA, como nuestro Topic Modeling, están acortando aún más el camino entre los datos y la información. Sin embargo, dado que se necesitan varias capas de refinamiento para preparar un conjunto de datos sólido y relevante, así como una visión dirigida por humanos, una buena inteligencia social y analítica requiere un cierto nivel de inversión.

Mito 6: "La IA lo hace todo"

Realidad: El análisis de cualquier dato no estructurado estaría increíblemente restringido sin la IA. En primer lugar, sería casi imposible encontrar los datos que queremos revisar. El poder que tenemos como seres humanos es ser capaces de encontrar significado e importancia en los factores que la IA nos señala. La IA es poderosa y puede mostrarnos patrones que nosotros mismos podríamos no haber notado. Pero hace falta un ser humano que diga por qué es importante, suponiendo que sea un ser humano que entienda la pregunta y la categoría y el tema más amplios. Establecer expectativas en torno a la IA es un consejo clave que escuchamos de nuestros clientes en nuestro panel sobre la ampliación de la inteligencia social.

Mito 7: "Todas las herramientas son iguales"

Realidad: Cada herramienta tiene sus pros y sus contras, y siempre hay ventajas y desventajas en función de lo que se quiera hacer. Hay que tener en cuenta muchos factores diferentes, en función de lo que sea más importante para ti y tu organización: el origen de los datos, el nivel de limpieza, la facilidad de uso, los widgets integrados, el volumen de datos, el nivel de análisis e IA integrados, el idioma y la cobertura geográfica, etc. Además, estos aspectos cambian constantemente. Estar al tanto puede resultar abrumador, pero es importante revisar periódicamente las necesidades frente a lo que se puede obtener.

Mito 8: "Es muy fácil convertirse en un experto en inteligencia social"

Realidad:

Como cualquier enfoque de investigación, un poco de conocimiento puede ser peligroso. No es posible convertirse en un experto en todos los aspectos de la inteligencia y el análisis social. Pero es posible que una mente aguda y curiosa aprenda a sacar el máximo partido de los datos no estructurados y a realizar investigaciones y análisis fiables de los datos de las redes sociales.

También es cada vez más accesible (e importante) para los no expertos utilizar los datos sociales en su trabajo diario. Algunos de nuestros clientes han creado cuadros de mando de autoservicio para que sus compañeros puedan ver las métricas clave o comprobar rápidamente lo que dicen los consumidores sobre un tema concreto. Otros han vinculado los KPI de escucha social a sus métricas de ventas y otros KPI empresariales.

Pero la inteligencia social requiere rigor en la investigación (especialmente cuando se analizan múltiples fuentes de datos o se aplican modelos predictivos), razón por la cual muchos de nuestros clientes optan por un enfoque hibrido, que combina la tecnología SaaS con servicios de expertos.

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