Social media analytics Monitoreo y análisis de información en redes sociales

Transcripción

1 Social media analytics Monitoreo y análisis de información en redes sociales Universidad Católica San Pablo Sociedad Minera Cerro Verde Rico Pollo La Ibérica Elaborado conjuntamente con:

2 Índice de contenidos Introducción Análisis general Sentimiento según red Tag Cloud 10 Actividad mensual (día y hora) 11 #hashtags más usados 1 Influyentes en twitter y 16 Ubicación de tweeteros Posts con impacto en facebook Seguidores y fans Análisis semántico

3 Introducción El monitoreo de redes sociales es el seguimiento activo de las plataformas sociales de internet, con el objeto de obtener información acerca de la imagen de una empresa u organización, o los productos/servicios que puedan ofrecer. Al hacer un seguimiento de los diversos tipos de medios, como blogs, wikis, sitios de noticias, microblogs (como twitter), sitios de redes sociales (como facebook), sitios para compartir fotos o videos, foros, tablones de mensajes, etc., se puede determinar el sentimiento online que las personas pueden tener sobre una marca o tema, así como el volumen de interacciones respectivas. El monitoreo de redes sociales es también muy útil para usuarios que están en necesidad de medir la visibilidad de una marca en particular o el impacto de campañas de marketing. Asimismo, permite evaluar la actividad de la competencia y da señales de alerta sobre crisis inminentes. Finalmente, este tipo de análisis puede proporcionar información valiosa sobre nuevas tendencias en los consumidores, así como opiniones, tanto de clientes actuales como potenciales, acerca de diversos temas, marcas o productos específicos. El acceso a este tipo de información está revolucionando la manera en la que las empresas hacen seguimiento a sus mercados e interactúan con sus consumidores o grupos de interés. En este informe se presenta un estudio y análisis de los comentarios publicados en redes sociales para cuatro importantes empresas de la Región Arequipa, utilizando la herramienta de monitoreo de Quantico Trends y el análisis de Aurum Consultoría y Mercado. La información utilizada proviene de las redes sociales y es de acceso público. El objetivo del presente informe es mostrar la aplicabilidad y utilidad de algunas de las herramientas de social media analytics en información real de empresas del medio. 0 Social media analytics

4 Glosario de términos Menciones: Número de veces que los usuarios de un medio virtual hacen referencia a una marca. Fuentes únicas: Menciones creadas por usuarios únicos. #hashtag: Etiqueta que se crea para hacer alusión a un tema en particular, la cual enlaza comentarios relacionados de otras fuentes. tweet: Mensaje público enviado por un usuario a través de la plataforma twitter. retweet: Mensaje de twitter que ha sido reenviado o compartido por otro usuario. Total únicos twitter: Menciones creadas por usuarios únicos en twitter. Audiencia potencial en twitter: Número de usuarios que podrían ver un determinado tweet. People talking about that o PTAT: Número de personas que se encuentran hablando de algún tema relacionado a una marca, en un momento dado. Fan page: Página en facebook creada por una marca para conectarse con sus fans. Page engagement rate: Indicador de facebook que representa el total de interacciones (likes, comments y shares) entre el total de fans, en un día dado. Post: Publicación de un usuario en la plataforma facebook. Like: Indicador de agrado que se manifiesta en facebook. Share: Acción de compartir contenido en facebook, como posts o links. Comment: Comentarios que un usuario escribe sobre un post en facebook. 04 Social media analytics

5 Análisis general Ejemplo: Sociedad Minera Cerro Verde Evolución del número total de menciones y de la salud de la marca Total de menciones según tipo 160 Menciones Salud de la marca 10.0% % 80.0% 508 6% 47 5% % 40.0% 0.0% 0.0% 1,917 Registros usados 1,058 Fuentes únicas 78 Total únicos twitter 44 91% influencia estándar 17 4% influencia media 17 4% influencia alta Audiencia potencial,746,001 twitter 05 Social media analytics Entre el 01 de febrero y el 08 de junio de 015 se mencionó o se hizo alusión a Cerro Verde un total de 1,917 veces en las redes sociales de facebook, twitter y otros medios digitales. El 6% de estas menciones fueron negativas, el 5% fueron positivas, indicando satisfacción con las operaciones de la empresa o el sector, y el 49% fueron neutras o juicios sin ningún tinte % Positivas Neutras Negativas Notas: Las menciones corresponden a la cantidad de veces que se registró el nombre de la empresa, la marca o alguna otra palabra relacionada en los medios monitoreados. La salud resulta de un cruce entre las menciones positivas y negativas en el total de menciones.

6 Análisis general Ejemplo: Sociedad Minera Cerro Verde Cerro Verde: evolución del número total de menciones según tipo Positivas Neutras Negativas 5 Cerro Verde: total de menciones según fuente 9.4%.% % % % 611 Facebook Twitter Medios nacionales e internacionales Blogs y foros Otros Positivo: 5% Neutro: 49% Negativo: 6% En qué red social tiene mayor impacto su empresa? Cuál fue la evolución de menciones de su marca y a qué publicaciones se debieron? Las menciones fueron positivas o negativas? 06 Social media analytics

7 Sentimiento según red Ejemplo: Sociedad Minera Cerro Verde Cerro Verde: Menciones negativas, neutras y positivas según red Facebook Twitter Medios Online Webs Blogs 1.% 6.6% 5.8% 1.4% 5.% 7.9%.% 8.8% 46.7% 40.0% % Negativas Neutras Positivas.6% 5.4% % % 785 Conocer a detalle el sentimiento de sus stakeholders respecto a su empresa en las distintas redes sociales le permitirá orientar acertadamente sus acciones de comunicación. 18.8% YouTube 18.8% % 07 Social media analytics

8 Facebook: Evolución del número de personas que hablan de la empresa Ejemplo: Rico Pollo Evolución del número de personas hablando de Rico Pollo Gracias a este análisis usted podrá observar la evolución del número de personas hablando de su marca, producto o empresa, así como las publicaciones que causaron estas variaciones. 08 Social media analytics

9 Facebook: Evolución del número de personas que hablan de la empresa Ejemplo: La Ibérica La Ibérica: evolución del Page Engagement Rate 0.05% 0.19% 0.4% 0.6% 0.00% 0.19% 0.18% 0.16% 0.14% 0.07% 0.% 0.10% 0.0% 0.10% 0.19% 0.06% 0.16% 0.1% 0.07% 0.09% 0.09% 0.04% 0.5% 0.06% 0.11% 0.0% 0.19% 0.01% 0.06% 0.1% 0.5% 0.19% 0.17% 0.7% Page Engagement Rate es un Indicador de facebook que representa el total de interacciones (likes, comments y shares) entre el total de fans en un día dado y el total de posts en el mismo día. Nota: Page Engagement Rate es un Indicador de facebook que representa el total de interacciones (likes, comments y shares) entre el total de fans en un día dado y el total de posts en el mismo día. 09 Social media analytics

10 Tag Cloud Ejemplo: Universidad Católica San Pablo (UCSP) Con qué palabras asocian a su empresa? El Tag Cloud contiene las palabras más mencionadas dentro de comentarios o tweets que hacen referencia a su organización. Nota: Fuente: Corresponde Quantico Trends. a una muestra de 400 encuestados, que pasaron el siguiente filtro: Usted o los miembros de su hogar han pensado o tienen algún interés en adquirir una nueva vivienda o iniciar una construcción, Elaboración: Aurum entre ahora Consultoría y los próximos y Mercado. tres años? Fuente: Aurum Consultoría y Mercado, Estudio inmobiliario en la ciudad de Arequipa. Mayo de Social media analytics

11 Actividad mensual (promedio) según día y hora Ejemplo: UCSP UCSP: número de interacciones promedio según día y hora domingo sábado viernes jueves miércoles martes Quiere realizar una publicación importante en redes sociales y no sabe con exactitud qué día y hora tendrán una mayor cobertura y aceptación? El número de interacciones promedio según día y hora es la herramienta que le dará la respuesta. lunes domingo Nota: El tamaño de la burbuja representa el número promedio de interacciones. 11 Social media analytics

12 #hashtags más usados Ejemplo: UCSP Negativas Neutrales Positivas #orgullosanpablo 100.0% 5 #rumbosanpablo 100.0% 1 #arequipa 100.0% 8 #ayudadevida 100.0% 6 #finalesucsp 100.0% 5 #foroindustrialarequipa #postulanteucsp #communitypower #graciasprofesor #mesdemaria 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Si su empresa tiene #hashtags, monitoree su impacto. Si no los tiene, conozca con qué #hashtags asocian más a su empresa, para poder empezar a tomar acciones. 1 Social media analytics

13 Los más influyentes en twitter Ejemplo: Sociedad Minera Cerro Verde Cerro Verde: comentarios de los personajes más influyentes en redes sociales Negativos @IEPeruanos 40% 5% 100% 100% 60% Tweets: 4; seguidores: 118K Tweets: ; seguidores: 4.K Tweets: ; seguidores: 7.9K Tweets: 5; seguidores: 18.4K Tweets: 5; seguidores: 18.7K Con respecto a Tía María: La influencia de un personaje en twitter se califica tomando como base el número de seguidores que tiene y el grado de influencia de cada uno de los seguidores. Conozca con esta herramienta qué dicen y opinan sobre su empresa los personajes influyentes en redes 50% Tweets: ; seguidores: 8.8K Nota: K indica miles y M millones. 1 Social media analytics

14 Ubicación y número de tweeteros Ejemplo: La Ibérica Tarapoto 1 Trujillo 1 Identificar el número de tweeteros en cada región del Perú le permitirá orientar mejor sus publicaciones en twitter. Lima 8 Arequipa 7 14 Social media analytics

15 Posts en facebook con mayor impacto Ejemplo: UCSP % % 0.007% Post Engagement Rate Post Engagement Rate Post Engagement Rate Post Engagement Rate % Nota: Post Engagement Rate es un indicador que representa el total de interacciones (likes, comments y shares) entre el total de fans en un día dado y el total de posts en el mismo día. 15 Social media analytics

16 Características de los seguidores y fans Ejemplo: La Ibérica Seguidores en twitter y fans en facebook, según género Sin género identificado Hombres Mujeres 54 79% 7 6% 69 15% Seguidores en twitter y fans en facebook, según sentimiento expresado 40 89% Positivo y neutro Negativo 50 11% Seguidores en twitter y fans en facebook, según intereses Estudiante Música Fútbol Universidad Redes Arte Comunicación Amor Blogs Leyes Ingeniería Turismo Dulces Libros Familia Deportes Política Literatura Creatividad Periodismo Innovación Moda Cine Gastronomía.6%.6%.6%.6%.6%.6%.6%.6%.5% 4 4.4% 5 5.% 6 5.% 6 5.% 6 Seguidores en twitter y fans en facebook, según rangos de edad Más de 45 años Entre 6 y 45 años Entre 6 y 5 años Menos de 5 años Menos de 5 años Entre 6 y 45 años 0.9% 4 1.1% 5 Entre 6 y 5 años Más de 45 años.8% % Cuáles son las características de sus seguidores en redes sociales? Quiénes son su público objetivo? Conocer esta información es fundamental para la adecuada gestión de las redes sociales donde tiene presencia su empresa. 16 Social media analytics

17 Análisis semántico Ejemplo: La Ibérica Por último, el análisis semántico es una forma visual y simple de identificar con qué palabras se asocian en mayor medida su empresa y marcas, para poder así explotar dichas asociaciones o prevenir asociaciones no adecuadas o buscadas. 17 Social media analytics 17

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19 Aspectos metodológicos Para la elaboración del presente informe se procesaron tweets, posts, comentarios y noticias provenientes de fuentes de internet abiertas y de acceso público a nivel nacional, publicadas entre el 15 de abril y el 0 de julio de 015. Las fuentes analizadas incluyen: Medios tradicionales online: Periódicos, revistas, canales de TV y radios. Otros medios online: Blogs y foros. Redes sociales: facebook, twitter, Foursquare, Instagram, Vine, etc. Portales del estado. Los comentarios fueron identificados y clasificados mediante un algoritmo elaborado por Quantico Trends, el cual se actualiza continuamente con la información proveniente de nuevos comentarios. Para la clasificación de los usuarios más influyentes se utilizó el Qloud Score, calculado sobre un universo de 1. millones de peruanos en twitter. El indicador va de 0 a 100 y se construye a partir de las dimensiones de popularidad, autoridad e impacto; a partir de esto, es posible categorizar a los usuarios de la siguiente manera: Qloud mayor o igual a 50 = Muy alta influencia Qloud entre 5 y 50 = Alta influencia Qloud entre 0 y 5 = Media influencia Qloud menor o igual a 0 = Influencia estándar El Post Engagement Rate se calcula como: El Page Engagement Rate se calcula como: Likes+comments+shares del día número de posts en el día Total de fans 100 Likes+comments+shares del día Total de fans 100 Este informe fue elaborado por: Paul Silva Socio gerente psilva@aurumperu.com Joaquín Alcázar Socio gerente jalcazar@aurumperu.com Ronal Arela Jefe de proyectos rarela@aurumperu.com Carlos Amado Analista camado@aurumperu.com Erick Silva Analista esilva@aurumperu.com 19 Social media analytics

20 Contáctenos Si tuviera alguna pregunta o comentario sobre este informe, o deseara información adicional, no dude en contactarse con nosotros. Teléfonos: (054) info@aurumperu.com Dirección: Calle Misti 607, Yanahuara, Arequipa Web: Blog: noticiasaurum.blogspot.com / Aurum Consultoría y Mercado Las opiniones expresadas en el presente informe pertenecen a sus autores y no necesariemente reflejan las opiniones de Aurum Consultoría y Mercado. Todas las marcas comerciales o marcas de servicios identificados en este documento son propiedad de sus respectivos dueños. El nombre de Aurum Consultoria y Mercado, y el logotipo, son marcas comerciales registradas. 015 Aurum Consultoría y Mercado. Todos Los Derechos Reservados.