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Channel: Social Analytics – Analítica web

Cómo medir el rendimiento de tu campaña en 2 minutos

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Se lee en 3 minutos

Veíamos como a principios de año Brandwatch actualizaba sus recursos para mejorar la experiencia del analista con el desarrollo de los Dashboards Wizard (de los que ya se ha hablado en anteriores posts) facilitando con ellos, no sólo la extracción del dato, sino también el desglose del mismo.

Todo empieza con la creación de una query, es decir, en términos sencillos, el conjunto de páginas que hablan sobre mi marca o sobre un tema concreto. Para ello, utilizamos los Boolean Operators (criterios de búsqueda que la herramienta emplea para mostrar únicamente los datos que nos interesan). Pero no vamos a enrollarnos hablando de queries y booleans, etc., el tema que nos ocupa es el “Dashboard de campañas”.

Una vez tenemos a nuestra disposición toda la información, es hora de crear el dashboard y proceder a analizar los datos. Hablaremos más concretamente del Campaign Tracking, que como su nombre indica, nos dará la información necesaria para medir el rendimiento de nuestras campañas en redes sociales.

Acotar el tiempo de extracción de los datos es muy importante, como también lo es la calidad de los mismos. Brandwatch lo sabe, y por esta razón, a través de sus Dashboards Wizard, nos permite, en menos de 2 minutos, crear tableros con información suficiente para hacer un primer análisis.

Como primer paso, debemos abrir un nuevo dashboard, en este caso, y como ya se ha comentado, nuestro objetivo es el tablero de campañas.

Brandwatch

Se abre una pequeña pantalla con una serie de pasos a seguir para completar la información que la herramienta necesita, con el objetivo de mostrarnos más adelante todos los datos segregados.

  • Indicamos, por una parte, los hashtags o links que personalizan nuestras campañas.

Brandwatch

  • Desglosamos (si fuera de nuestro interés) la propiedad de los posts. Esta posibilidad nos facilita la lectura del rendimiento, teniendo en cuenta no sólo el contenido generado por nosotros, sino también el generado por terceros, así como su feedback.

Brandwatch

Hasta aquí el proceso de creación de nuestro tablero. Como veis, es un procedimiento muy rápido y sencillo que nos va a permitir acceder a toda la información relevante de nuestras campañas.

Ya sabemos que no siempre el número de “RTs” y “Me Gustas” son el objetivo principal de todas las campañas, por lo que Brandwatch nos proporciona una información basada en el feedback de nuestra audiencia. Nos muestra, por un lado, un overview de las últimas 24 horas (muy efectivo para poder identificar posibles crisis casi en tiempo real) y un resumen de la tendencia que está experimentando dicha campaña (para tener, así, la información más relevante a golpe de vista). En los siguientes tabs nos ofrece, al detalle, el sentimiento, las características de la audiencia, nuestro contenido propio y las menciones y búsquedas.

Volumen de menciones

Sentimientográfica 3

 

 

 

 

 

 

Pero, ¿qué pasa si la configuración de nuestro dahsboard no es del todo completa?, ¿y si la información que nos muestra no está lo suficientemente acotada? Para ello se nos facilitan multitud de opciones dentro del propio dashboard, como la edición de nuestra segmentación, el cambio de las fechas e, incluso, la eliminación e incorporación de nuevos tabs o componentes.

Desplegable

Exportar los datos en formato PowerPoint también es una opción, como lo es la posibilidad de exportarlos en bruto en formato Excel o CSV.

Ahora ya estamos preparados para hacer un primer análisis del rendimiento de nuestra campaña, saber si la audiencia es o no la adecuada o, incluso, si nuestro contenido es el apropiado.

La explotación de dicho dashboard tiene distintas aplicaciones, entre las que podemos destacar:

  • Atajar posibles crisis: por ejemplo, si nuestra campaña se interpreta de una forma errónea o incluso ofensiva.
  • Medir con mayor precisión las interacciones y la influencia: no sólo tenemos acceso a las de nuestro propio perfil social sino, también, a la detección y análisis del feedback en plataformas de terceros.
  • Segmentar con mayor profundidad nuestra audiencia: por ejemplo, nuestra campaña puede no estar funcionando de forma correcta a pesar de contar con los KPI’s adecuados, y el problema puede tener su origen en la segmentación de nuestra audiencia.
  • Evaluar el sentimiento: la calidad, en la mayoría de los casos, es mejor indicador que la cantidad. Por eso, el sentimiento va ligado siempre a la imagen de marca. No sólo necesitamos más “RTs”, sino que nuestra marca sea vista con buenos ojos.

Finalizada esta lectura ya debes tenerlo claro, si tienes una o varias campañas que medir, ¡este es tu dashboard!

 

*Fuente de las imágenes: Brandwatch


Medición de vídeos: YouTube iframe API

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Se lee en 6 minutos

Hace unos meses que mi compañero Miguel Angel C. nos proporcionaba un ejemplo, con código muy detallado, de medición de vídeos de Youtube, haciendo uso para ello de la API de YouTube para iframe.

En esta ocasión, sin embargo, nos centraremos en aspectos básicos de su funcionamiento, del funcionamiento propiamente dicho de la API, claves para entender y depurar cualquier código cuya finalidad sea recoger información acerca de las interacciones de usuario con cualquier vídeo insertado en mi página web.

Introducción

La API de YouTube para iframe nos permite insertar y controlar un reproductor de vídeo de YouTube. Su finalidad más clara es funcional. La que nos interesa a nosotros, análisis.

Una vez alcanzado un cierto desarrollo digital, y con una implementación mínima que te permita entender cómo interactúan tus usuarios con tu página web, es el momento de dar un paso más, añadir complejidad a la implementación, y por qué no, implementar el seguimiento de vídeos.

Así pues, nos ponemos manos a la obra…

Mi vídeo es un iframe

Entramos en la página y analizamos su contenido.

Una vez detectado el vídeo, inspeccionamos el contenido HTML, y para nuestra sorpresa, descubrimos que en realidad se trata de un iframe.

Que no nos engañe, no va a suponer ninguna dificultad técnica.

Una de las formas más comunes de insertar vídeos de YouTube es haciendo uso de su API, que nos permite publicar contenido (vídeos), en una etiqueta iframe de página. Sea o no el caso, dicha API está diseñada específicamente para tratar con iframes, existen versiones específicas de la misma para Flash y para JavaScript.

Parámetros del reproductor: enablejsapi y origin

A la hora de insertar un vídeo en página haciendo uso de la API de YouTube para iframe, podemos indicarle una serie de parámetros que nos permitirán personalizar la experiencia del usuario, habilitando por ejemplo la reproducción automática, o haciendo que el vídeo se reproduzca en bucle.

En nuestro caso, nos centraremos en dos parámetros clave para nuestra finalidad, analítica.

Uno de estos parámetros es el ‘enablejsapi’, que habilita el uso de la API de YouTube sobre el elemento. En caso contrario, no podremos utilizarla para controlar el vídeo.

Otro parámetro que puede aparecer y que es bastante importante cara a lo que nos preocupa es el ‘origin’.

En este caso, se trata de un parámetro opcional de seguridad, diseñado para evitar que terceros puedan tomar el control de tu reproductor y que debe contener por lo menos el protocolo y dominio completos de tu página web.

Las consecuencias de estos dos parámetros son bastante directas:

  • Si no existe el parámetro ‘enablejsapi’, no podremos utilizar la API de YouTube para iframes.
  • Si el parámetro ‘origin’ existe, pero está incorrectamente seteado, podría impedirnos tomar el control del vídeo, que a efectos prácticos es como si no pudiésemos utilizar la API.

Así pues, nuestro primer paso será comprobar cuántos vídeos existen en página y que su parametrización sea la correcta.

Parámetro enablejsapi_medicion_vídeos_youtubeLa librería, su carga y el callback onYouTubeIframeAPIReady

El siguiente paso será el de cargar la librería de YouTube, disponible en: https://www.youtube.com/iframe_api

Si lo hacemos de manera asíncrona para evitar que interfiera en la carga de nuestra página web, necesitaremos saber cuándo podemos empezar a usar los métodos que en ella hay definidos.

Es por ello que se nos provee con el método onYouTubeIframeAPIReady, que es ejecutado inmediatamente una vez que la librería ha terminado de descargarse y ejecutarse.

Una primera consideración aquí es, que si por alguna razón, dicha librería es cargada previamente en página, – normalmente para los fines que comentaba al inicio, y que no tienen nada que ver con la analítica -, es que, aunque nosotros la volvamos a cargar dicho método, no volverá a ejecutarse. Por lo que la manera de actuar aquí es comprobar la existencia de la misma. Caso de no existir se carga, y ella misma al terminar llamará a la función onYouTubeIframeAPIReady para indicárnoslo. En caso contrario simplemente llamamos nosotros manualmente a dicha función.

El objeto YT.Player, su definición, y cómo sobreescribir una primera inicialización

Una vez cargada la librería, y disponibles los métodos en ella expuestos, es el momento de construir un objeto YT.Player asociado a cada vídeo, y que representa nuestra interfaz con la API.

En su creación se especifican, entre otros, o el id del elemento HTML o el elemento del DOM en sí como referencias unívocas al vídeo, permitiendo hacer la asociación. También se especifican las funciones que se ligarán a los diferentes eventos, eventos que ocurren al interactuar con el vídeo y que se ejecutarán cuando estos ocurran. Nos estamos refiriendo a los eventos ‘onReady’, ‘onStateChange’ y ‘onError’.

Es en las funciones ligadas a esos eventos donde estará toda la lógica para medir los vídeos.

Un paso importante es revisar la variable en donde almacenamos dichos manejadores, pues podríamos no estar asociándolos correctamente.

También es importante analizar la carga de la página, pues si en la misma se apoyan en la API de YouTube para iframe para insertar el vídeo, cargándola, y construyendo el objeto previamente, cualquier intento de crear un nuevo manejador para el mismo vídeo resultará en errores en tiempo de ejecución al intentar acceder a los diferentes métodos disponibles, obteniendo el mensaje de error ‘is not a function’, que nos podría llevar a pensar de manera equivocada que no he cargado la librería.

Un ejemplo podría ser, al registrar una interacción – evento onStateChange -, intentar acceder al valor de tiempo de reproducción.

Para ello accedemos a la variable que almacena la instancia del objeto YT.Player y llamamos a la función getCurrentTime. En el caso expuesto, obteniendo el error <variable_que_almacena_el_manejador>.getCurrentTime is not a function at <cualesquiera_que_sea_la_funcion_ligada_al_onStateChange>.

medicion_vídeos_youtube

La manera de actuar, en estos casos, en los que el objeto ha sido previamente construido, y en los que queremos asociar nuestra propia función, – función que incluye el código de seguimiento para vídeos -, cuando previamente se ha asociado otra función, o la función que se ha asociado no es la que queremos que se utilice es accediendo a la variable en donde se ha almacenado la instancia del objeto YT.Player y sobrescribiendo la función que ha sido asociada.

Básicamente, se traduce en llamar al método JavaScript addEventListener, asociando nuestra nueva función al evento en cuestión.

medicion_vídeos_youtube

medicion_vídeos_youtube

Es importante pues que el objeto, al crearlo, quede disponible para ser accedido desde un ámbito global, o al menos que nosotros podamos acceder al mismo.

Otra peculiaridad, y que también es importante tener en cuenta, es que si el objeto ha sido previamente construido sobreescribir la función en sí – su funcionamiento -, no sirve.

Por clarificar, supongámonos que en la creación he asociado una función custom, que he denomidado ‘onYoutubePlayerStateChange’, al evento ‘onStateChange’, y que dicha función lo único que hace es mostrarme un mensaje por pantalla. Si a posteriori redefiniera dicha función, sobrescribiéndola, sería completamente inútil. La versión de la función que se ejecutaría sería la primera.

Manejando varios objetos

Un tema importante, y sobre el que hemos pasado un poco por encima, es cómo gestionar los casos en dónde tenemos presencia de múltiples vídeos en página.

En este caso lo único que hay que tener en cuenta es que tendremos que crear un objeto de tipo YT.Player por cada vídeo, almacenándolo en un array de variables, y que tendremos que gestionar referenciando en cada momento el manejador correspondiente.

Ventanas modales

Una de las casuísticas más comunes es la de un vídeo que se muestra a través de una ventana modal que aparece de manera dinámica en pantalla.

Es importante tener en cuenta en estos casos que hasta que el elemento en cuestión, es decir, el vídeo, no exista en el DOM, no tendremos una referencia en la que apoyarnos, y por tanto no podremos crear el objeto YT.Player, tendremos que esperar, normalmente asociando un escuchador a la aparición de la ventana modal en la que se carga.

Otra problemática a tener en cuenta es, que cuando el usuario cierre el modal, perderemos la referencia al vídeo, referencia fijada mediante el objeto que habíamos creado previamente. Por lo que para futuras mediciones deberá volver a procederse como si de un vídeo nuevo se tratara.

Documentación oficial

Por último, quisiera referenciar la documentación oficial, de obligatoria lectura previo manejo de la API para iframes de YouTube.

Social Media como factor de inteligencia competitiva

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Se lee en 5 minutos

En conversaciones con clientes y entre profesionales del sector, es habitual escuchar argumentos sobre el desconocimiento que, aún a día de hoy, muchas empresas tienen sobre las ventajas de invertir en social media y el tipo de retorno que este canal puede ofrecer. En publicaciones anteriores ya profundizamos en ese desconocimiento presentando al social media como “el patito feo del Marketing Digital”.

Por ello, os queremos hablar de las ventajas de incorporar entornos de social media como fuente de datos en una estrategia de inteligencia competitiva (IC).

Según la American Marketing Association, la inteligencia competitiva se define como “la recolección sistemática de datos e información sobre aspectos clave, relacionados con las acciones de marketing y negocio de los competidores, con el objetivo de formular planes y estrategias y ser un soporte empírico para la toma de decisiones”.

En otras palabras, consiste en entender qué sucede alrededor de un negocio o marca para garantizar que pueda competir de forma efectiva en su entorno competitivo y cambiante.

Ventajas del análisis competitivo a través de redes sociales

Más allá de tener monitorizadas la presencia y las acciones de nuestros competidores en distintos entornos social media, las redes sociales mueven miles de conversaciones diarias entre usuarios y marcas. La correcta explotación de estos datos permite la extracción de insights accionables que revierten en beneficio de nuestras marcas, campañas, productos y, sobre todo, respecto a nuestra relación con los clientes.

La irrupción de la digitalización de la información, la explosión en el uso de redes sociales y la incorporación de marcas y productos a estos entornos, han democratizado el acceso a la información de competidores y agilizado los tiempos y de recolección, procesado y análisis de la información.

Las acciones de inteligencia competitiva tradicionales se basan en la recolección de información procedente de las acciones de marketing tradicionales como, por ejemplo, la presencia en ferias, el análisis de productos, las publicaciones en revistas especializadas, los informes financieros o las relaciones con proveedores.

La aplicación de técnicas de IC en entornos social media complementa y enriquece las metodologías de IC tradicionales, permitiendo una comprensión del entorno competitivo en tiempo real y en base a las opiniones espontáneas de usuarios y clientes respecto de sus percepciones. Esta combinación de factores permite a las empresas adoptar un enfoque proactivo en relación a su presencia digital y la de sus competidores en lugar de uno reactivo.

La monitorización sistemática de nuestro entorno competitivo con presencia en social media, nos permite disponer de información relevante que facilita a las empresas la posibilidad de optimizar su experiencia de consumidor a través de todo el customer journey, así como la detección de ventajas competitivas, de posicionamiento de marca y el lanzamiento de nuevas campañas y productos de sus competidores.

Retorno de la inteligencia competitiva en redes sociales

Share of voice

Consiste en comparar el porcentaje de menciones que se atribuyen a nuestra marca con respecto a las atribuidas al resto de competidores o mercado.

Share of voice

Este tipo de análisis también puede aplicarse a otros niveles más allá de marcas, como productos, categorías de productos o mercados. Imaginemos, por ejemplo, que nuestra empresa es una inmobiliaria. Podríamos analizar qué inmobiliarias tienen una mayor notoriedad en redes sociales comparando el volumen de menciones y establecer un ranking, pero también podríamos analizar solo la conversación sobre pisos de alquiler en determinados barrios o ciudades para detectar cambios en las tendencias de la demanda. Esta información nos permitiría tomar el pulso al mercado y ser capaces de detectar dónde existen mayores posibilidades de negocio o qué orientación deben tomar nuestras campañas.

Percepción de marca

El análisis de percepción de marca lleva un paso más allá el estudio de share of voice. Básicamente, consiste en discernir qué opiniones proceden de usuarios espontáneos frente a otras puramente informativas, y aplicar un factor de sentimiento en función de su significado.

Esto permite responder varias preguntas sobre nuestra marca y nuestro entorno competitivo, como: ¿cuál es la percepción de la marca por parte de la audiencia?, ¿qué sentimiento despierta?, ¿cuál es el grado de satisfacción con los productos o servicios?, ¿cuáles son los valores que los usuarios asocian a una marca?

Algunas de las aplicaciones concretas son la monitorización del sentimiento, de la experiencia de compra (física u onlineo el estudio de la evolución de la intención de compra. Este tipo de análisis monitoriza las conversaciones a lo largo del tiempo y permite cuantificar e identificar las tendencias en relación a marcas, productos, categorías o mercados generadas de forma espontánea o como consecuencia de acciones concretas de marketing. Además, permite también detectar las razones subyacentes al deseo de compra de nuestros productos y de la competencia.

Share of voice

Insights de productos

La monitorización de la conversación en torno a productos o categorías de productos, permite la obtención de insights relevantes en torno a las valoraciones de uso o consumo por parte de los usuarios, proporcionando información relevante sobre cómo mejorar nuestros productos, conocer qué atributos son valorados tanto en nuestros productos, como en los de la competencia, y poder reforzar nuestro mensaje en base a factores diferenciales frente al resto de productos en el mercado.

De este análisis pueden surgir, por ejemplo, la detección de problemas de funcionamiento, de expectativas o de nuevos momentos y formas de consumo que como marca no nos habíamos planteado inicialmente. Por ejemplo, en el caso de un producto con un momento claro de consumo como “en casa durante el desayuno”, podría relevarse la tendencia del consumo “por la tarde y en la oficina”. En el caso de que se trate de una tendencia suficientemente robusta o una oportunidad real de crecimiento para la empresa, ésta podría tomar decisiones sobre nuevas campañas de comunicación o en relación al packaging para favorecer su transporte.

Análisis de la efectividad de campañas, relaciones públicas, eventos propios y de la competencia

Estas acciones se pueden analizar tanto una vez finalizadas, como en tiempo real. Aunque ambas lleven a las mismas conclusiones, tanto en el rendimiento como en el grado de comprensión y cobertura obtenido entre nuestro público objetivo y el mercado, es en el caso del análisis en tiempo real el que nos permite detectar oportunidades de mejora y aplicarlas a medida que avanza la acción. Se trata de un enfoque proactivo que permite una mejora constante de las acciones en marcha e incrementa las posibilidades de consecución de los objetivos fijados, al tiempo que incrementan las garantías de que el mensaje transmitido ha llegado y ha sido comprendido por la audiencia.

Análisis de la efectividad de campañas

Conocimiento y comparación de audiencias

Finalmente, la aplicación de técnicas de IC en social media permite obtener información sobre los usuarios que interaccionan con diferentes marcas. Esta información nos permite segmentar audiencias en base a sus intereses y compararlas entre competidores.Conocimiento y comparación de audiencias

Con esta información podemos adaptar la forma en que la marca se comunica con sus clientes, adaptando un tono concreto, asociándose a unos determinados valores alineados con su público objetivo y obteniendo mayor profundidad sobre los diferentes perfiles de clientes potenciales y sus intereses.

Existe un mar de datos abiertos y disponibles en las redes sociales que solo esperan ser utilizados en beneficio de las empresas. Sus aplicaciones pueden ser muy amplias, pero la información que contienen puede ser fundamental, tanto a nivel estratégico, como a nivel táctico en cualquier organización.

Fuente de las imágenes: Brandwatch

Claves para optimizar el rendimiento en vídeos

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Se lee en 4 minutos

Hoy en día las palabras ya no son suficientes en el marketing empresarial. Los medios visuales se están volviendo cada vez más populares e importantes y la incorporación de vídeos en la estrategia online ayuda a alcanzar los objetivos deseados.

Pero antes de invertir tiempo, esfuerzo y creatividad en estos vídeos, quizás deberían plantearse algunas preguntas: ¿cuánto tiempo deberían durar los vídeos?, ¿qué tipo de palabras clave y etiquetas se deben usar?, ¿qué tipo de personas miran los vídeos?, ¿dónde están incrustados?, ¿alguien hace clic en las anotaciones?

Hay herramientas de analítica que pueden ayudar a responder estas y otras pregunta, pero antes vamos a comenzar a seleccionar cuáles son las métricas que nos aportan la información necesaria para mejorar el rendimiento de estos vídeos y así, descubrir cuál es el tipo de vídeos que animará al público a tomar decisiones.

Visualizaciones

Una de las métricas principales para conocer si los vídeos son exitosos son las visualizaciones. Existen varias maneras de rastrearlas como, por ejemplo, a través de un seguimiento periódico o en tiempo real.

En estos seguimientos se puede ver dónde están los picos y si corresponden al lanzamiento de algún vídeo. De ser así, se tendrá en cuenta que ese vídeo fue importante.

También se puede conocer si un vídeo obtiene visitas de forma más rápida que otro realizado un seguimiento de estas visualizaciones a través de los horarios y periodos de publicación. Es importante ser constante en ello para que los resultados sean significativos.

Tiempo de reproducción

La métrica anterior es uno de los datos importantes para determinar el éxito de los vídeos. Sin embargo, las visualizaciones por sí solas no dan la información suficiente para realizar las mejoras que necesitamos en los vídeos. Por ello, deben analizarse junto con una de las métricas más importantes: el tiempo de reproducción. Los minutos totales de visualización de los contenidos son más importantes que el propio dato de las visualizaciones sin procesar.

No obstante, el tiempo de reproducción y las visualizaciones son datos útiles cuando se analizan junto con otros que pueden ayudar a mejorar la calidad del contenido de los vídeos.

Ubicación de reproducción

Conocer dónde se están reproduciendo los vídeos pueden ayudar a comprender cómo la audiencia está descubriendo el contenido. Es decir, ¿buscan los vídeos desde alguna plataforma como es YouTube o a través de webs externas?

Al revisar qué ubicaciones están rindiendo mejor se puede determinar tanto la popularidad de los vídeos en los sitios web donde están integrados como en sites externos. Esto es un indicativo para saber si se necesita dedicar más tiempo a la optimización de la plataforma de vídeos o de otros sites.

Audiencia

Es importante conocer quién está consumiendo los vídeos y tener esta información clasificada por edad, sexo, geografía o dispositivo. Con esta revisión de la audiencia podemos obtener información para la creación de futuros vídeos para una edad o ubicación específica.

A su vez, es importante retener esta audiencia. Hay que averiguar dónde perdieron la atención los espectadores y qué pudo haberlos obligado a abandonar, lo que ayuda a evitar errores similares en el futuro. A través de esto, se puede identificar ciertos comportamientos del espectador. Una buena idea es analizar varios vídeos para llegar a localizar patrones de problemas que pueden abordarse e intentar capturar a los espectadores antes de perderlos.

Interacciones sociales

Las redes sociales y aplicaciones de mensajería juegan un papel importante en el rendimiento de los vídeos. Por tanto, es muy beneficioso analizar quién está compartiendo el contenido y cómo lo está haciendo.

Hay que realizar un seguimiento de los recursos compartidos que ha recibido cada vídeo a lo largo del tiempo en las distintas plataformas sociales. Si alguno de los vídeos fue compartido a través de aplicaciones de mensajería privada no se puede realizar un seguimiento, por lo que hay que tomar medidas e incorporar el contenido del vídeo en la estrategia de medios sociales para aumentar el rendimiento.

Los comentarios son otro componente clave. Controlar quién está comentando y lo que dicen, puede ayudar a aumentar la participación del vídeo u otro contenido. Es necesario ver la frecuencia y las fechas de los comentarios, así como conocer la cantidad total de los mismos en cada vídeo.

Los datos anteriores son interesantes, pero también es útil interactuar con la audiencia y obtener comentarios cualitativos, ya que es un buen indicativo para hacer un vídeo atractivo frente a los espectadores.

Por último, los “Me gusta” y “No me gusta” ejemplifican los comentarios de los espectadores sobre sus vídeos. Al analizar estas reacciones a lo largo del tiempo es importante prestar atención a lo que no le gusta al público para intentar minimizarlo. No obstante, este dato debe de verse en relación con la cantidad de “me gusta” que el vídeo ha recibido.

Si los vídeos reciben muchas reacciones negativas hay que plantearse preguntas como: ¿el vídeo no cumplió con lo prometido en el título?, ¿está llegando a la audiencia equivocada?, ¿se necesita mejorar la calidad de producción? A veces, las respuestas a estas preguntas se suelen encontrar en los propios comentarios.

Herramientas de seguimiento

Todas las métricas que hemos comentado anteriormente se pueden monitorizar a través de distintas herramientas para ayudar a su comprensión y saber si se acercan o alejan de los objetivos fijados. Estas son algunas de las herramientas:

  • YouTube Analytics: si los vídeos están subidos a esta plataforma, es el mejor lugar para comenzar con un análisis en profundidad de forma gratuita. En ella se pueden realizar revisiones estadísticas para toda la información comentada en el post y mucho más.
  • Google Analytics: permite rastrear la interacción de la audiencia con los vídeos integrados en sitios web. Se puede conocer desde si el público reproduce los vídeos hasta realizar un seguimiento de la frecuencia con la que los visitantes ven el vídeo hasta el final. Incluso se pueden rastrear las pausas y algunos otros eventos.
  • SocialBlade: obtiene información sobre el rendimiento de competidores o socios potenciales. Por ejemplo, puede comparar la audiencia de hasta tres canales de YouTube obteniendo los datos en bruto más importantes y otros aspectos como proyecciones futuras en gráficos.
  • vidIQ: es una extensión de Chrome con la que se puede analizar un canal de YouTube y brindar información significativa con la que poder tomar decisiones procesables. Por ejemplo, ofrece un análisis de los vídeos para conocer cómo interactúan los usuarios entre sí.logos-videos

¿Tienes alguna otra estrategia para medir el rendimiento de tus vídeos? ¿Qué herramienta utilizas para realizar el seguimiento de tus vídeos? Déjanos un comentario para así seguir compartiendo consejos.

Analítica digital aplicada a los videojuegos

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La analítica digital permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos: mejorar la experiencia de los clientes, reducir costes, incrementar ventas, etc. La industria de los videojuegos no es una excepción, y mucho menos si tenemos en cuenta que, en la actualidad, es un 95% digital, por lo que tiene un potencial enorme.

Además, los videojuegos han pasado de ser simples métodos de entretenimiento a convertirse en deportes o incluso herramientas de marketing y publicidad. Es una de las industrias con más y mejor crecimiento en los últimos años, llegando a superar en ingresos a sectores más antiguos y asentados como son el cine, los libros o la música. La estimación de la facturación de este sector es de unos 100.000.000.000$ para 2018. Por ponerlo en contexto, es prácticamente igual que el PIB de Croacia.

grafico

Aunque de primeras, la relación entre videojuegos y analítica digital puede no ser muy clara, debemos pensar que no deja de ser una industria que vende un producto, pero con la particularidad (para bien) de que es un producto digital, por lo que la extracción de información y su análisis no tienen una ventana de tiempo limitada, si no que se puede extraer y analizar información antes y después de la venta y durante el consumo del producto.

La información que se puede extraer de un videojuego no difiere demasiado de la de otros productos digitales. En este diagrama se puede observar, a grandes rasgos, algunos de los conjuntos de información más importantes que se pueden obtener y analizar:

grafico2

  • Datos de los jugadores: estos son los típicos datos asociados a cualquier persona. Se refieren, por ejemplo, a la edad, el género, el origen geográfico, etc. Ayudan en la toma de decisiones de negocio para crear una mejor relación entre el videojuego y sus jugadores, y permiten filtrar y estudiar en qué segmentos poblacionales funciona mejor un juego u otro.
  • Datos del dispositivo / Sistema: este tipo de datos tienen un carácter un poco más técnico que comercial, pero aún así mantienen una parte enfocada al negocio muy interesante. Se refieren a toda la información que se puede obtener del dispositivo en el que se ejecuta el videojuego: recursos utilizados, temperatura, tipo de dispositivo, ancho de banda, FPS, etc. La aplicación más directa de esta información es la mejora del rendimiento técnico del videojuego, pero también contiene una información interesante de cara a negocio. Por ejemplo: si en un juego sus jugadores más recurrentes son aquellos con un ancho de banda alto, entonces su lanzamiento en otros países estará condicionado por este dato, haciendo que sólo se lance en países con una infraestructura de comunicaciones adecuada.
  • Datos de las sesiones de juego: se refiere a la información recogida de los usuarios mientras juegan al juego. Pueden ir desde algo tan básico como el tiempo de sesión media de juego, hasta información tan compleja como el análisis del recorrido de un jugador en un determinado nivel, en función de cuantas vidas le quedan y cuánto tiempo lleva jugado. Aquí es donde realmente la analítica digital puede ayudar a la mejora de la experiencia de usuario de los jugadores y a crear productos realmente atractivos.

Google Analytics + videojuegos

Para poder comprender mejor de lo que hablamos, y para los más curiosos, os mostramos un pequeño ejemplo práctico de Google Analytics en un videojuego.

Google Analytics se empezó a utilizar para analizar tráfico web, por lo que aquellos videojuegos basados en HTML5 tienen una integración sencilla y natural, igual que aquellos basados en Android o IOS, ya que Analytics se integró con estos sistemas operativos hace tiempo. Para el resto de tecnologías hay que crear soluciones personalizadas o, como en el caso de videojuegos basados en el motor Unity, utilizar estos plug-ins y API´s creados específicamente para ellos.

En el caso de un videojuego basado en Unity, para poder empezar a extraer información debemos completar 3 pasos muy parecidos a los de una página web o APP:

  1. Registrarse en Google Analytics.
  2. Registrar en Google Analytics el videojuego para obtener una huella única.
  3. Insertar la huella única en el código del videojuego.

Una vez realizados estos pasos hay que plantearse qué se va a medir. Por defecto, el motor de Analytics restringe la recopilación de eventos a uno por segundo, por lo que hay que pensar bien qué eventos vamos a recoger, ya que un videojuego puede generar varios por segundo.

Los principales datos que se pueden enviar desde un videojuego a Google Analytics son:

Control de sesiones: las sesiones representan un periodo determinado de interacción del jugador con el juego y sirven como contenedores de las diferentes actividades medidas. Para implementarlo se pueden utilizar las siguientes funciones:

public void StartSession();

public void StopSession();

Pantallas: representan aquello que los usuarios ven en el juego. Una vista consiste en un único campo de texto que se usa como nombre de la pantalla y que está directamente relacionado con el flujo de comportamiento de los usuarios. Conocer aquellas pantallas más vistas por los usuarios puede ayudar a decidir, por ejemplo, dónde poner publicidad, dónde colocar la información más importante, dónde emplear más esfuerzo para mejorar las interfaces.

googleAnalytics.LogScreen(new AppViewHitBuilder().SetScreenName("Main Menu"));

Eventos: son la forma de obtener información sobre la interacción de un usuario con los diferentes componentes del juego. Se componen de 4 campos: Categoría, Acción, Etiqueta y Valor. Un ejemplo interesante del uso de eventos podría ser medir cuándo se inicia un nivel, cuánto se “muere” en ese nivel y cuándo se termina correctamente ese nivel.

googleAnalytics.LogEvent(new EventHitBuilder().SetEventCategory("General").SetEventAction("Muerte en nivel").SetEventLabel("Muerte en dragón").SetEventValue(5));

googleAnalytics.LogEvent(new EventHitBuilder().SetEventCategory("General").SetEventAction("Muerte en nivel").SetEventLabel("Muerte en dragón").SetEventValue(5));

googleAnalytics.LogEvent(new EventHitBuilder().SetEventCategory("General").SetEventAction("Fin de nivel").SetEventLabel("Modo facil").SetEventValue(1));

Fallos y excepciones: para poder replicarlas y arreglar los bugs que pueda tener el juego (porque siempre tienen).
googleAnalytics.LogException(new ExceptionHitBuilder().SetExceptionDescription("Excepcion carga de pantalla").SetFatal(true));

Tiempos de usuario: la medición de los tiempos de usuario ofrece un método nativo para calcular un periodo en Google Analytics y puede ayudar, por ejemplo, a conocer los tiempos de carga de las pantallas
googleAnalytics.LogTiming(new TimingHitBuilder().SetTimingCategory("Carga").SetTimingInterval(50L).SetTimingName("Pantalla 2").SetTimingLabel("Primera carga"));

Interacciones sociales: permiten visualizar las interacciones con las diferentes redes sociales, como por ejemplo, compartir un logro en Facebook.
googleAnalytics.LogSocial(new SocialHitBuilder().SetSocialNetwork("Twitter") .SetSocialAction("Retweet").SetSocialTarget("twitter.com/googleanalytics/status/482210840234295296"));

Campañas: para poder atribuir el tráfico y los usuarios de un videojuego a las diferentes campañas de publicidad contratadas.

googleAnalytics.LogTiming(new TimingHitBuilder().SetTimingCategory("Carga").SetTimingInterval(50L).SetTimingName("Menu principal").SetTimingLabel("Primera carga") .SetCampaignName("Campaña vidas gratis") .SetCampaignSource("google").SetCampaignMedium("cpc").SetCampaignKeyword("juegos").SetCampaignContent("Vidas gratis").SetCampaignId("Vidas1"));

Métricas personalizadas: permiten asociar datos concretos a las diferentes métricas que utilicemos. Desde una pantalla a un evento.
googleAnalytics.LogEvent(new EventHitBuilder() .SetEventCategory("General").SetEventAction("Inicio de nivel").SetEventLabel("Modo facil").SetEventValue(5).SetCustomMetric(3, "200"));

Como podéis ver, este artículo es tan solo una aproximación a las posibilidades que ofrece la analítica digital y sus beneficios para la industria de los videjuegos. Tanto la implementación técnica, como las decisiones de negocio basadas en la información extraída, pueden ser muy complejas.

En futuros artículos podremos ver algunos ejemplos más concretos de cómo la analítica digital ha ayudado a mejorar y a conseguir el éxito de algunos de los videojuegos más conocidos del momento. Lo que esta claro es que la sinergia generada entre la analítica y videojuegos todavía le quedan muchas vidas por delante.

 

Tips para mejorar la medición social

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Se lee en 3 minutos

¿Cómo se sabe lo que está funcionando en las redes sociales y lo que no funciona? Muchas veces se pierde tiempo tratando de optimizar las publicaciones sociales buscando, por ejemplo, los hashtags perfectos o creando imágenes personalizadas. Aún así, siempre se queda la duda de que se puede hacer algo más para maximizar el rendimiento.

Las redes sociales proporcionan una gran cantidad de datos sobre las publicaciones. Toda esa información permite realizar un análisis social, el cual, es una parte muy importante para conocer si una campaña ha tenido éxito o si, por el contrario, hemos perdido tiempo y dinero.

En este post daremos algunos consejos para ayudar a invertir el tiempo sabiamente en el análisis de redes sociales con el fin de lograr resultados óptimos.

Fijar puntos de referencia

¿La próxima publicación tendrá un rendimiento superior al resto? Para conocer la respuesta, antes que nada, hay que dedicar un tiempo a analizar los últimos meses y tomar algunas anotaciones sobre el rendimiento medio por canal social.

En el caso de Facebook, Twitter o YouTube permiten guardar datos analíticos en distintos formatos, por lo que sería un trabajo rápido que no requeriría de mucho tiempo.

Se seleccionan los KPIs que se consideren más importantes para obtener esos promedios (seguidores, impresiones, clics, etc.) y ya se estaría en el punto perfecto para comenzar a aprovechar al máximo el análisis.

Audiencia

Es importante tanto el tamaño como el perfil de la audiencia.

Por una parte, es necesario que la audiencia vaya aumentando continuamente y es importante evaluar ese crecimiento semanalmente para compararlo con el de los competidores. Del mismo modo, hay que llevar una revisión de las personas que han abandonado alguno de los perfiles sociales.

A medida que va aumentando la audiencia, hay que revisar el perfil de la misma. En Twitter se puede generar un informe para ver qué categorías de personas forman parte de la comunidad. Facebook permite configurar un anuncio donde se puede ver cuántos de sus seguidores tienen un determinado interés. Este tipo de análisis se puede realizar en otras plataformas.

Canales

Se necesita saber qué canales de redes sociales funcionan mejor y cuales son las más utilizadas por la audiencia. De esta forma, se conoce que plataforma merece mayor atención y tiempo.

Para comprender qué canales son más valiosos lo mejor es realizar pruebas propias. Se pueden utilizar herramientas de análisis social para ayudar a determinar qué sitios están recibiendo mayor cantidad de tráfico.

Por ejemplo, los informes de Google Analytics son útiles para medir qué plataformas son las responsables de la mayoría de los clientes potenciales. Facebook o Twitter cubre todos los datos demográficos, Pinterest tiene más poder para promocionar productos físicos y LinkedIn es imprescindible si se haces cualquier tipo de marketing B2B.

Tiempo de publicación

¿Qué día de la semana u hora del día es mejora para publicar? La respuesta no es la misma para todos los negocios, por lo que la mejor solución es realizar pruebas propias y sacar nuestras propias conclusiones.

Es importante experimentar tanto la periodicidad como el horario en el que se publican los contenidos para conocer cuándo los seguidores están más activos. Más actividad significa más competencia por la atención, e incluso habrá sorpresas al conocer que ciertos días u horas que se consideran “muertas” en realidad producen resultados fantásticos.

Por tanto, en cuanto a la hora hay que tener en cuenta cuándo es más probable que la audiencia esté en línea y, si es el caso, las distintas zonas horarias donde está presente nuestra marca.

La frecuencia de publicación es más complicado de probar. Está bien publicar con frecuencia siempre y cuando se tenga contenido nuevo y relevante, pero todo depende de la plataforma. Incluso publicar el mismo contenido varias veces el mismo día en redes donde la línea de tiempo se mueva más rápido es otra de las posibilidades que podemos contemplar.

Influencers

¿Quién comparte tus publicaciones con su audiencia? Se debe apreciar a todos los seguidores por igual en las redes sociales. Sin embargo, no todos ellos ofrecen el mismo valor.

Una persona que comparte una publicación y su número de seguidores es mucho mayor que el de otra, tiene un peso más importante y esto presenta una oportunidad de alcance que no debe perderse. Para que sea extremadamente eficaz, una vez entablada la relación con personas influyentes hay que agradecerles su atención y trabajo.

No solo la cantidad de seguidores influye. También importa el compromiso del resto de seguidores. Aquellos que están entusiasmados con los contenidos y que son dignos de seguir, dejándoles comentarios o menciones en sus propias publicaciones para crear relaciones más fuertes. También hay que tener en cuenta si representan datos demográficos que coincidan con la audiencia. Como comentamos en puntos anteriores, este estudio se consigue utilizando herramientas de análisis social.

Hay que tener en cuenta que toda la información que se puede obtener de las redes sociales puede ser muy pesada si no se utiliza con herramientas adecuadas. Entonces, una vez se tenga claro qué lograr con las redes sociales, se puede buscar las herramientas y técnicas que le brinden los datos que necesita.

Estos son algunos consejos para intentar obtener un análisis social más provechoso. También podríamos entrar más al detalle en el rendimiento de las publicaciones de forma individual, rendimiento de cada uno de los canales o un rastreo  más completo de los clics. Pero todo esto lo dejaremos para próximos posts.

Google y Facebook: ¿escuchan nuestras conversaciones?

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Se lee en 4 minutos

Las omnipresentes Google y Facebook tienen acceso a una ingente cantidad de información sobre nosotros a través de nuestros perfiles en redes sociales y datos de navegación. ¿También escuchan nuestras conversaciones?

Una breve historia

Juan disfrutaba de una conversación distendida con los colegas. Hablaban sobre las humedades que tenía en el piso que compartió con su ex, y de que el deshumidificador de una conocida marca no les había servido para nada. Entonces, esa misma noche, mientras recorría Instagram taciturno observando las fotos de sus vacaciones en pareja en Vietnam, le atravesó un escalofrío: un anuncio de un deshumidificador… ¡y de aquella misma marca!

Podría ser el comienzo de un capítulo de Black Mirror low cost, pero es un microrrelato basado en hechos reales. Probablemente habréis escuchado multitud de historias similares.

Al grano: ¿nos escuchan a través de nuestro smartphone?

No es posible responder a esta pregunta de forma absoluta y definitiva, pero debemos estar al tanto de que es posible hacerlo. No creo que coja a nadie por sorpresa. Sin embargo, cuanta más información tengamos, mayor será nuestra capacidad para tomar decisiones y proteger nuestra privacidad, o para aquellos que trabajamos con datos, valorar la calidad de su origen, o incluso censurarlos si contuvieran información personalmente identificable.

En primer lugar, que nuestro smartphone nos “escuche” no es algo necesariamente malo. Es malo que lo haga sin nuestro permiso, o que se haga un mal uso de los datos recogidos. El principal uso que se le otorga a estas escuchas suele ser con fines estadísticos, para conocer el uso que se le da a las aplicaciones y mejorar la calidad del servicio. Suena muy trillado, pero es lo que defienden las empresas y yo me inclino a pensar que es así.

En la actualidad existen infinidad de aplicaciones, tanto para Android como para iOS, con capacidad para capturar audio a través de nuestro smartphone, tablet o asistente virtual para el hogar, y lanzarlo hacia la profundidad de la red. No se trata de un proceso complejo para un desarrollador de aplicaciones móviles, por lo que sería un error limitar la potencial autoría de estas prácticas sólo a las grandes compañías. De hecho, son las pequeñas compañías las que tienen la libertad de operar de esa forma sin exponerse demasiado. Aunque, por otro lado, para dotar de algún tipo de valor a los datos recolectados es necesario el desarrollo de una solución más compleja y costosa, lo que nos lleva al siguiente punto.

¿Qué valor tienen los datos procedentes de escuchas?

Vamos a asumir que nos escuchan de forma activa, incluso sin nuestro permiso, y también, pues en el 99% de los casos sería así, que el objetivo es construir y segmentar audiencias con nosotros para mostrarnos anuncios más relevantes, basados en aquello de lo que hubiéramos estado chapurreando con la familia o los amigos mientras nos tomábamos un café.

Teniendo eso en mente y remontándonos unas líneas atrás, ¿estaba Juan interesado en un deshumidificador?, ¿fue relevante el anuncio de Instagram basado en su conversación? En este caso, no. Evidentemente, es sólo un ejemplo, pero es un ejemplo bastante revelador sobre la fragilidad de estos datos si los comparamos con otros tan asentados como son los recolectados durante la navegación, donde el mero hecho de haber realizado una búsqueda lleva implícito el interés del usuario.

Top Formas de Busqueda a través del Movil

Pero, a pesar de todo, si todavía queremos seguir apostando por esta idea, podemos aderezar las escuchas con unas gotitas de machine learning y obtendremos un algoritmo capaz de diferenciar con precisión las conversaciones habladas relevantes de las irrelevantes… ¿o aún es pronto para eso?

Cuanto más, ¿mejor?

En la guerra por el poder de la información, el dato es el valor más preciado. Quien más datos posea, más probabilidades tiene de alzarse por encima de los demás, y escuchar las conversaciones de los usuarios, abre todo un nuevo universo de posibilidades y datos sin límites, para quien sepa, y pueda, gestionarlos.

Al menos eso es lo que parecen pensar muchas empresas, ¿pero es así realmente? Hay quien opina que no. De hecho, no tener control sobre los datos recolectados puede ser causa de muchos quebraderos de cabeza para las empresas.

El CDT (Centro para la Democracia y la Tecnología) sostiene que deberían establecerse unos principios legales que protejan a los consumidores de prácticas como estas, pero, de forma paralela, también busca convencer a las empresas de que recolectar información de forma controlada es para su propio beneficio. En la mayoría de casos, sólo se aprovecha una porción muy pequeña de todos los datos recolectados, convirtiendo el excedente en un potencial foco de filtraciones y problemas legales, como de hecho ya ha ocurrido.

Entonces, ¿cómo explicamos misteriosas coincidencias como la de Juan?

En realidad, podrían ser justamente eso: coincidencias. O podría ser una concatenación de situaciones, a pesar de que aquellos que han vivido estas situaciones afirmen de forma tajante que nunca antes habían buscado esos términos. Pueden no recordarlo, o pueden haberse conectado a la “red equivocada” y tener su historial de búsqueda contaminado por otro usuario… o quizá se acerque el invierno y con él las humedades, y es justamente el momento de anunciar deshumidificadores a varones de entre 30 y 50 años en Asturias…

En resumen

Es improbable que empresas del calado de Google o Facebook estén realizando escuchas sin consentimiento de los usuarios, y con consentimiento no me refiero a que durante la instalación de las aplicaciones “permitamos” que accedan al micrófono, cosa que la mayoría hacemos sin pestañear, sino a través de una comunicación formal y transparente a los usuarios sobre los cambios a aplicar en la política de recolección de datos. De no ser así, estaríamos asistiendo a un (nuevo) escándalo de violación de la privacidad que amenazaría seriamente a la reputación de estas empresas en un momento especialmente delicado.

Bonus: comprobar tu Actividad de Voz en Google

Google, en un alarde de transparencia, nos facilita una página web desde la que podemos revisar y escuchar todos los audios que hemos generado al interactuar con su asistente desde cualquier dispositivo conectado con nuestra cuenta de Google. Además, nos asegura que no utilizará nuestros datos con fines publicitarios.

Accediendo a la página de Mi Actividad en Google, únicamente tendréis que filtrar por “Voz y Audio” para ver los resultados ordenados por fecha. En mi caso, además de varios comandos de voz rutinarios para poner recordatorios, también me encuentro algunos audios ininteligibles que probablemente sean activaciones erráticas del servicio.


*Fuente de la imagen principal: Freepik
*Fuente de la imagen en el cuerpo: Stone Temple

Iris: la gran novedad de Brandwatch

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Se lee en 2 minutos

La escucha externa de las menciones que se hacen de nuestras marcas en redes sociales, blogs o medios de comunicación digitales puede convertirse en una ardua tarea, sobre todo cuando el volumen de dichas menciones es extremadamente alto. Como es prácticamente imposible monitorizar una a una todas las plataformas –además de una pérdida de tiempo considerable–, existen herramientas como Brandwatch, que nos facilitan esta tarea.

¿Cómo funciona Brandwatch?: las Queries

Podemos hacernos a la idea de que Brandwatch funciona como un gran buscador que recuerda lo que queremos. Estas búsquedas las conforman las queries, en las que indicamos qué es lo que nos interesa que se incluya en esa búsqueda. Para poder hacer una query que incluya toda la información que consideramos relevante es necesario usar unos operadores.

Brandwatch operadores

Los operadores que vemos en el cuadro de aquí arriba son sólo unos pocos, aunque de los más importantes, junto a otros como author, que nos permite filtrar menciones que se hacen desde unos perfiles concretos o at_mentions, que sirve para localizar las menciones que se realizan a un autor. Por ejemplo:

author: divisadero – nos permite localizar las menciones realizadas por Divisadero.

at_mentions:divisadero – localiza los comentarios en los que se cita el perfil de Divisadero.

 

¿Cómo visualizamos los datos?

El resultado de nuestras queries se plasma en los dashboards, que funcionan como contenedores de datos en los que podemos interactuar con ellos, creando filtros o visualizando los datos según lo que más nos interese: sentimiento, autores, topics, plataformas, demografía y muchos más.

Brandwatch Dashboards

Y de repente…¡llega Iris!

Hasta ahora, la visualización gráfica que nos ofrecía Brandwatch mostraba el volumen de menciones, pero ¿cómo podíamos saber a qué se debía ese pico negativo entre la marea de menciones? Las opciones eran las siguientes: bucear entre todas las menciones durante horas mediante filtros hasta descubrir cuál era el tema que había generado ese pico, o simplemente, hacer suposiciones. Esta última opción llevaba menos tiempo, pero las posibilidades de que nuestra bola de cristal funcionara eran bastante bajas.

brandwatch gráfico normal

Las cosas han cambiado con la implementación en cada uno de los gráficos de Iris, que nos ayuda a generar insights de la información que disponemos. Como vemos en el gráfico inferior, además de saber que se ha producido un pico en las menciones, sabemos exactamente su comportamiento; en este caso el número de menciones que utilizaron un mismo hashtag o el número de retweets. Esta información está disponible para cada pico que suponga un crecimiento anormal en las menciones, independientemente del sentimiento generado por dichos comentarios.

brandwatch grafico iris

Iris es capaz de detectar los retweets de un tweet concreto o las menciones que incluyen un determinado hashtag –como ya hemos visto en el ejemplo–, las menciones en un hilo de Facebook, el número de comentarios que han compartido un enlace concreto o un incremento en el volumen de menciones de vídeos y noticias.

Debemos tener en cuenta que la implementación de esta nueva herramienta se está llevando a cabo de manera gratuita y gradual, pero que necesita un mínimo de diez menciones para poder funcionar y no se puede exportar, por lo que solo es visible en la propia aplicación. Es destacable que Brandwatch no nos obligue a tener esta visualización por defecto, por lo que, si no te gusta o no te resulta útil, se puede desactivar en cualquier momento.

Y tú, ¿ya has probado el análisis de Iris en Brandwatch?


Checkout, ¿por qué llevas años esperando el último cambio de Instagram?

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Instagram acaba de presentar una nueva funcionalidad de compra sin necesidad de salir de la red social llamada Checkout. De momento, está disponible únicamente en Estados Unidos y para un determinado número de marcas destacadas en el sector de la moda como Adidas, Nike, Dior, H&M, Nike, NYX, Prada o Zara. Sin embargo, la idea es extenderla a nuevos sectores y mercados, por lo que desde Instagram se ha facilitado un enlace para las marcas que pudieran estar interesadas, cumplan una serie de requisitos y deseen sumarse a la fase beta de este proyecto.Checkout_Banner

Hazte esta pregunta antes de todo, ¿cómo puedo vender en Instagram?

A pesar de que muchos negocios se han hecho eco de la noticia y han visto en este anuncio una oportunidad para incentivar las ventas de sus productos abriendo nuevos mercados, hay que tener en cuenta que para poder vender en Instagram (además de que esta funcionalidad se encuentra en fase beta para Estados Unidos) hay que cumplir una serie de requisitos que no todas las marcas cumplen de antemano y que se resumen en los siguientes puntos:

  • Aceptar la política comercial de Facebook que pone restricciones a la venta de productos como alcohol, animales, armas o relacionados con la salud.
  • Tener un perfil de empresa en Instagram que a su vez esté conectado con una página de la empresa en Facebook y un catálogo comercial en esta red social. La creación de catálogo en Facebook puede realizarse de diferentes formas como, por ejemplo, mediante la integración de plataformas como Shopify o BigCommerce, así como adaptando la página de empresa a un template de shopping.
  • La marca ha de vender objetos y bienes físicos, por lo que dependiendo del tipo de negocio muchas marcas podrían verse afectadas e incapacitadas para vender sus productos en la red social.

Una vez realizados estos pasos, se requiere la aprobación definitiva por parte de Instagram para poder comenzar a vender, esta aprobación puede resolverse en cuestión de días o más tiempo si ha de revisarse en profundidad cualquiera de los puntos mencionados anteriormente.

checkout-anuncios

 

El problema de cómo medir rentabilidad en redes sociales

Desde la aparición de las redes sociales, uno de los grandes dilemas que han tenido las marcas a la hora de medir la rentabilidad de las estrategias de comunicación, publicidad y marketing en éstas, ha sido la incapacidad de determinar a ciencia cierta cuál era la contribución de las redes sociales en la generación de ingresos, la obtención de beneficios o el incremento de las ventas para las compañías.

A pesar de que ya en 2011 Avinash Kaunish planteó junto a su comunidad de lectores la creación de métricas personalizadas: tasas de conversión, tasas de aplauso y tasas de amplificación que tenían en cuenta las particularidades de cada red social con el objetivo de aportar soluciones para la medición de la efectividad y la rentabilidad de la estrategias de contenido realizadas por las marcas, ha sido común ver a lo largo de estos años cómo las marcas se centraban casi, en exclusiva, en analizar el volumen de seguidores de las páginas y su evolución en el tiempo.

Conseguir más seguidores era, y en muchos casos continúa siendo, uno de los grandes objetivos de las marcas (aunque se haya avanzado en este sentido), sin plantearse siquiera si el volumen cuantitativo de seguidores también es cualitativo y se adecúa al target objetivo o ha generado un engagement de valor lo suficientemente representativo con respecto a los contenidos publicados. Este es solo un ejemplo, aunque podrían mencionarse más conceptos de medición rebatibles utilizados por las marcas para determinar el éxito de una campaña o estrategia en redes sociales.

instagram analytics-checkout

La incapacidad de poder analizar hasta ahora el número de ventas que las marcas generaban a través de redes sociales al carecer estas de procesos transaccionales completos, ha supuesto un evidente desgaste en muchas de ellas.

En España, Twitter o Snapchat nunca lograron posicionarse como redes sociales prioritarias para lograr el éxito o notoriedad a través de campañas de pago. Lo mismo ha ocurrido con LinkedIn Ads (a excepción de campañas muy bien segmentadas enfocadas a la generación de leads en áreas formativas o escuelas de negocios). Vine, directamente desapareció cuando contaba con una comunidad de usuarios joven y bastante activa en sus inicios.

Únicamente Facebook y ahora Instagram han conseguido situarse en una posición privilegiada para competir con Google Ads consiguiendo que un porcentaje muy alto de las partidas presupuestarias para la comunicación y promoción en canales de pago, se destinara a estas dos redes dentro del plan de medios de las compañías.

Ahora con Checkout, Instagram se fija nuevas metas, no busca competir con las otras redes sociales, sino que ya se centra en portales como Amazon, Ali Express, Zalando o Privalia, por citar algunos. Las actualizaciones que la red social ha hecho el último año con la inclusión de hasta 5 tags de productos en imágenes y vídeos (20 tags en multi-imagen), así lo demuestra.

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Si hace unos años, observábamos como Google y Facebook conseguían retener a los usuarios al hacer clic en enlaces AMP (Accelerated Mobile Pages Project) e Instant Articles, ahora es Instagram la red que argumenta que con Checkout se simplifican los procesos de compra ya que no será necesario navegar ni logarte por múltiples páginas para comprar nuestros productos favoritos, todo se podrá realizar desde la propia app. Además, nos facilitan varios métodos de pago y prometen seguridad y privacidad con nuestros datos. Esto, indudablemente, acarreará beneficios a Instagram, a más tiempo de estancia del usuario en la red, mayores ingresos por publicidad.

Si finalmente la idea de Instagram se expande a todos los mercados o incluso se implanta en otras redes, el nuevo escenario se torna apasionante. Por un lado, los creadores de contenidos tendrán acceso a información sobre cómo sus publicaciones, creatividades o concursos repercuten en la generación de ingresos y en el incremento de las ventas para las marcas. Por otro lado, los departamentos de marketing y medios podrán justificar mejor sus inversiones. De igual forma, los analistas de datos podrán plantear nuevas criterios de medición y aportar KPI de más valor para los negocios.

¿Estamos ante el principio del fin de la pregunta: cuántas ventas hemos generado en redes sociales?


*Fuente de las imágenes: Instagram Blog y Freepik

WhatsApp, ¿una nueva plataforma de publicidad?

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El gigante entre las aplicaciones de mensajería instantánea, WhatsApp, desde el año de su fundación (2009), ha crecido exponencialmente hasta tener, hoy en día, estos números exorbitantes:

  • 1,5 billones de usuarios en el mundo, que hacen que sea la aplicación de mensajería más famosa del mundo por delante de Facebook (1.3 billones de usuarios).
  • 1 billón de usuarios activos cada día.
  • 450 millones de usuarios han utilizado la función status.
  • India es el mercado más grande con 200 millones de usuarios, seguido por Brasil (120M), mientras que EEUU es un mercado aún relativamente pequeño con 23 millones.
  • WhatsApp tiene la más alta penetración en países europeos: Países Bajos (85%), España (83.1%) e Italia (83%).
  • 23, es el número promedio de veces, por día, que un usuario entra en la aplicación.

La plataforma está cerca de empezar a explotar y monetizar todo su potencial. Como se ha confirmado en el Facebook Marketing Summit 2019 (FMS19) celebrado en mayo, en Rotterdam, WhatsApp pronto comenzará a mostrar anuncios publicitarios a los usuarios en la sección “Estados” de su aplicación. Los anuncios estarán disponibles entre una historia y otra de nuestros contactos, como ya ocurre en Instagram. Los usuarios podrán clicar en el anuncio y ser redirigidos a la página web del anunciante. Se espera la introducción de esta nueva funcionalidad para principios de 2020.

Facebook ha confirmado que los productos publicitarios de WhatsApp estarán disponibles desde su sección “Ads” para permitir a las empresas gestionar campañas publicitarias en tres plataformas a la vez (Facebook, Instagram y WhatsApp) desde una única herramienta.                    Aún no se sabe qué tipo de datos se utilizarán para personalizar los anuncios dirigidos a los usuarios de la aplicación, pero su introducción podría amenazar la privacidad y la seguridad de los usuarios de WhatsApp. Este cambio, además, podría dañar la experiencia de los usuarios de una aplicación que, desde su inicio, ha estado enfocada a la construcción de una experiencia de mensajería pura, sin publicidad para los usuarios.

¿Perderá WhatsApp su “appeal” por la introducción de los anuncios publicitarios o se transformará en una de las más potentes plataformas de Social Ads?


*Fuentes de referencia: Iqbal, M. (2019) https://www.businessofapps.com/data/whatsapstatistics/, Tambini, O. (2019) https://www.techradar.com/news/whatsapp-ads-to-appear-in-app-from-2020

*Fuente de la imagen destacada: Freepik

 





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