07.05.17 |

Cuatro trucos prácticos para medir correctamente resultados en redes sociales.

El reporting es fundamental en el análisis de la estrategia de Social Media. Con él podemos hablar el mismo idioma que nuestro cliente, lo cual facilita la presentación de nuevas propuestas de generación de valor.

Uno requiere conocer el impacto de los contenidos en la marca para poder entender los resultados reales y tangibles que le estamos generando a nuestro cliente. Esto se consigue a través del reporting. Usualmente, este documento consiste en la entrega de un informe mensual con las principales métricas de desempeño.

Por ejemplo, entender un me gusta o una reproducción de video cobra sentido cuando se les calcula un retorno de inversión. O entender un ratio de interacción es interesante si se analiza cómo repercute directamente en el posicionamiento de una marca a comparación de su competencia. Este tipo de hallazgos los encontramos en los informes mensuales.

Sin embargo, el reporting es muy delicado, por lo que es muy fácil concluir insights erróneos que podrían afectar los resultados a largo plazo.

El hecho de manejar data cuantitativa implica tener un nivel de cuidado alto. Para poder evitar la mayor cantidad de insights erróneos, uno debe tener un manejo de buenas prácticas de medición que evite la aparición de errores en nuestros informes.

A continuación, enumerare cuatro trucos prácticos para medir correctamente en redes.

1. Usar la relevancia para no tratar a todas las interacciones por igual.

Existen métricas universalmente conocidas y relevantes. El engagement rate es una de las más importantes para la medición de resultados en redes sociales. La fórmula es la siguiente:

    Engagement Rate = Usuarios que interactuaron / Alcance total de la publicación

Muchas empresas centran su estrategia en obtener el mayor porcentaje de interacción posible. Sin embargo, si nos centramos en el usuario, práctica obligatoria bajo la metodología de LIQUID, nos empiezan a surgir algunas dudas: ¿si una persona coloca me gusta a una publicación tendrá el mismo peso emocional que si comparte la misma publicación? Según el engagement rate sí; según nuestro usuario no. ¿Si una persona comenta una publicación tendrá la misma relevancia en la vida de una persona que si simplemente le da play a un video? Según el engagement rate sí, según el usuario no. ¿Si una persona le da like, comenta y comparte una publicación tendrá el mismo peso que si simplemente la comenta?

Por esta razón, dentro de LIQUID hemos decidido complementar el engagement rate clásico con otros indicadores. Uno de los más importantes es nuestro indicador de relevancia. Este permite tener una visión holística del impacto del contenido en el objetivo de la empresa. Actualmente, utilizamos la siguiente fórmula de relevancia para poder obtener la mayor cantidad de entendimiento sobre el impacto que tuvo una publicación en nuestra comunidad:

    Relevancia de una publicación = (Likes totales * Valor al asignado al like) + (Comments totales * Valor asignado a los comments) + (Shares totales * Valor asignado a los shares)

Idealmente, cada cuenta debería tener un valor diferente para cada una de las interacciones posibles, basado en la data de la industria a la que pertenece. De esta manera, atendiendo correctamente los resultados de relevancia, podemos darnos cuenta cuándo el engagement rate es engañoso. Ahorrarse una conclusión falsa como esta es importantísimo para obtener insights reales y funcionales.

2. Segmentar la data para resolver misterios

Para ejemplificar la necesidad de segmentar la data para resolver misterios utilizaremos un ejemplo específico. Uno de nuestros clientes detectó una problemática: su comunidad en redes sociales se encontraba decreciendo mes a mes. Esto era muy extraño porque habíamos llevado a cabo una investigación grande acerca de los intereses y preocupaciones del público objetivo de la marca. Habíamos entrevistado a muchas personas para realizar una correcta estrategia de contenidos. Adicionalmente, los contenidos que subíamos a las redes eran muy bien recibidos y generaban una muy alta relevancia.

Para resolver la problemática se decidió profundizar y segmentar la data. Fue ahí donde se encontró el siguiente patrón:

Ejemplo de segmentación de data por edades donde se muestra la cantidad de interacciones positivas y negativas.  Fuente: Elaboración propia.

Ejemplo de segmentación de data por edades donde se muestra la cantidad de interacciones positivas y negativas.
Fuente: Elaboración propia.

Previamente, se habían realizado contenidos a los que respondía bien un segmento de entre 13 y 17 años. Ese segmento no le interesaba a nuestro cliente, dado que no era su público. De esta manera, al mejorar nuestros contenidos empezamos a atraer al público que más nos interesaba (mayores de 25 años) y estábamos perdiendo al público que no era de nuestro interés. Lo cual demuestra que no siempre un indicador negativo es señal de que algo malo sucede.

3. Usar el ICE para detectar el contenido controversial

El contenido controversial es complicado de descubrir. Usualmente, una de las formas más conocidas es observando el sentiment o sentimiento detrás de los diferentes comentarios encontrados en la publicación. Ahí, se podrá descubrir una cantidad de comentarios positivos y negativos que nos podrán indicar qué tanto porcentaje de ambos tipos de comentarios existe.

Sin embargo, existe otra manera de medir el impacto controversial del contenido en nuestra comunidad.

Un contenido controversial suele generar que exista una suma de nuevos usuarios interesados en formar parte de la comunidad, pero también generará que muchos otros decidan abandonarla. Este tipo de comportamiento no se puede ver fácilmente solo contando el crecimiento de la comunidad ya que no se observará un cambio notorio.

Uno debe profundizar y encontrar una fórmula que pueda descubrir este tipo de variantes. Así, el indicador ICE es una métrica que nos ayuda con este tipo de descubrimiento. La fórmula es la siguiente:

ICE-02

El ICE nos ayuda mucho a detectar contenido controversial que genera un alto aumento de comunidad, pero también una alta tasa de abandono. Por lo general, uno debe evitar cualquier tipo de contenido controversial por lo cual es muy necesario el ICE en el análisis del día a día.

4. Aplicar los descubrimientos y no dejarlos sobre el papel

Aplicar mejoras a partir de lo descubierto parece un paso obvio dentro de la estrategia de medición de contenidos de redes sociales. Sin embargo, uno siempre debe estar pendiente de que los aprendizajes que se descubran no queden en un informe mensual ni en una exposición al cliente. Uno debe velar por la aplicación de los descubrimientos dentro del día a día.

Para esto, se necesita informar a todo el equipo de los diferentes descubrimientos y del estado de las redes sociales mes a mes. Adicionalmente, todo el equipo debe tener interiorizadas las diferentes metas cuantitativas planteadas para generar sinergia en el cumplimiento de los objetivos de la cuenta.

Enfocar nuestra medición de resultados teniendo en cuenta el valor real que estos tienen para nuestro cliente, nos permite entender si nuestra estrategia está impactando realmente a la marca o si debemos ajustar algún aspecto de esta. La metodología de LIQUID funciona con una comprobación constante en todas las etapas del desarrollo de una estrategia:

Metodologia Centrada-01

De esta manera, es obligatoria la comprobación de nuestros descubrimientos en todas las fases de nuestro desarrollo de estrategia. El reporting es la principal herramienta para documentar este proceso de comprobación.

Conclusiones

Si es usado adecuadamente, la información de este artículo servirá para que analistas y estrategas de contenido puedan aprender nuevos trucos prácticos para evitar errores de obtención de conclusiones.

Asimismo, es necesario enfatizar la importancia del reporting en las actividades del día a día de una cuenta de redes sociales. Considero que los reportes mensuales son la herramienta principal de comprobación del planteamiento de una estrategia. Sin embargo, muchas veces no obtienen el peso que merecen dentro de las actividades del día a día, tanto del lado del cliente como de la agencia.

El reporting debe ser la guía principal del desempeño de la estrategia de contenidos de Social Media. Sin embargo, existen factores que impiden que esto sea posible: la extracción de insights erróneos por no profundizar con la data, la falta de aplicación de mejoras a partir de los resultados obtenidos y el poco interés que el reporting puede generar en el cliente si no se habla su mismo idioma. Las buenas prácticas de este artículo pretenden disminuir estos factores negativos.

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