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¿Por qué debes usar datos en una estrategia de contenidos en redes sociales?

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La analítica para redes sociales es fundamental en nuestros tiempos. ¿De qué manera el Big Data ayuda a generar mejores contenidos para redes sociales?

La era digital se caracteriza por generar grandes volúmenes de datos. De acuerdo a Arsys, cada minuto se suben a YouTube 500 horas de video, se envían 41 mil millones de mensajes por WhatsApp y se suben 147 mil fotos a Facebook. Esta información, sin duda alguna, le permite a las marcas conocer el comportamiento de los usuarios en las redes sociales y detectar las tendencias que se vienen posicionando en el mercado. 

Sin embargo, debido al inmenso tamaño de la información, los macrodatos solo pueden ser procesados por herramientas de analítica para redes sociales. Pero, ¿cuáles son sus principales beneficios en una estrategia de contenidos?

Permite realizar un seguimiento de la actividad

Gracias a los datos, las empresas pueden realizar un seguimiento de la actividad de su público objetivo y organizar la publicación de su contenido en base a sus horas de conexión. Por ejemplo, si el target corresponde a estudiantes universitarios, lo más probable es que los picos de actividad se encuentren durante la noche. Entonces, publicar durante ese rango horario, será más efectivo que en otro momento del día. 

Análisis predictivo 

Con apoyo del Big Data, se puede predecir el comportamiento de los consumidores de una forma más precisa que las técnicas convencionales de marketing. Es más, los servidores modernos cuentan con herramientas de análisis predictivo para conocer cuáles son los productos que tienen mayor probabilidad de venta. Por ejemplo, cuando un consumidor realiza una compra en línea, existe la posibilidad de que retire alguno de los productos al final de la transacción. Los sistemas de Big Data almacenan esta información, la cual es usada por las empresas para emplear estrategias de contenidos digitales que ayuden a vender ese producto. 

Por otro lado, los macrodatos también permiten pronosticar el comportamiento de los usuarios de acuerdo a las reacciones que tuvieron anteriormente. Además, son una gran fuente de información para identificar las últimas tendencias, ofreciendo la posibilidad de crear contenido viral y generar mayor visibilidad.

Permite segmentar a la audiencia

Las herramientas de analítica para redes sociales permiten analizar el comportamiento y preferencias de los consumidores, y dividirlos por categorías. Esta segmentación se conoce como microtargeting, lo que facilita la creación de contenido especializado con el propósito de obtener mejores resultados. 

Menores costos

A comparación de las técnicas convencionales para recabar datos, como las encuestas o los focus group, la analítica para redes sociales es mucho más económica. Además, se debe tomar en consideración que el procesamiento del Big Data se realiza de manera digital, mediante sistemas de inteligencia artificial, por lo que el margen de error será mínimo. 

Potencia la innovación

A través de los sistemas de datos en redes sociales, se puede acceder al histórico de campañas y analizar los resultados a través del tiempo. De esta forma, se pueden identificar las publicaciones más populares y cuáles fueron aquellas que no tuvieron el efecto esperado. Esta información permitirá diseñar estrategias más efectivas y tomar mejores decisiones.

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