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La Importancia de los Canales de los Medios Sociales y la Medición del Impacto del Social Media Marketing en las Ventas Usando Técnicas Analíticas de Gama Alta

20 de septiembre de 2012 Deja un comentario Go to comments

La importancia de los canales de los medios sociales y la medición del impacto del Social Media Marketing en ventas Analítica de alta gama para el social mediausando técnicas analíticas de gama alta.

Con el tiempo la importancia de los medios de comunicación social ha crecido de manera significativa. Hoy en día, el social media se ha convertido en uno de los canales más importantes para la publicidad. Aquí me gustaría citar algunos hechos que fortalezcan mi argumento de como en que forma los canales de medios sociales han crecido con el tiempo. Aproximadamente el 20% – 30% del tiempo en línea se atribuye a sitios web de redes sociales de los medios. Alrededor del 80% de los hogares estadounidenses usan sitios de redes sociales de comunicación. El crecimiento promedio de tiempo que una persona en los Estados Unidos gastó en Facebook supera en el crecimiento de la categoría general. Algunas de las empresas incluso han pronosticado que el social media marketing llegará a 3,1 mil millones de dólares en 2014. Este hecho ha hecho que las empresas se den cuenta de la importancia del marketing en los medios sociales. Hoy en día, los medios sociales no es sólo un medio para interactuar en línea, sino que se ha convertido en el estilo de vida de la juventud. Los medios de comunicación social están dominados por los jugadores más importantes, como Facebook y Twitter, pero muchos otros están próximos con el tiempo (como Pinterest).

Las personas utilizan las redes sociales para interactuar con la gente, publicar sus puntos de vista acerca de los problemas, así como para construir la base de contacto. Antes había métodos tradicionales de la publicidad como la publicidad digital, banners, folletos y publicidad boca a boca. Las empresas con el tiempo se han dado cuenta de que pueden mejorar significativamente su valor de marca, por lo tanto aumentar las ventas mediante la creación de un zumbido a través de la publicidad en estos canales. Así que aquí queremos citar las técnicas de análisis a través del cual podemos medir el efecto casual de la publicidad en las ventas. Mayormente la técnica analítica que se utiliza es el análisis de regresión multivariante para la misma. Para entender el impacto de los gastos de ventas, en primer lugar tenemos que identificar las Analitica de alta gama para el social mediavariables independientes que pueden afectar a las ventas. Por favor, tenga en cuenta que el análisis será mejor si el nivel de los datos es tan bajo como sea posible y el tamaño de los datos es enorme. Para agregar pocas variables puede ser en un canal, en el tráfico, en los clics, en las impresiones, en los seguidores, en los gastos. También tenemos que tener cuidado de los factores tales como la estacionalidad y los indicadores macroeconómicos como el PIB, la tasa de desempleo. Podemos realizar un análisis de regresión multivariante* mediante cualquier paquete de software estadístico, como SAS, SPSS, etc.

Por favor, tenga en cuenta para el cuidado de todos los supuestos de la técnica de regresión lineal y analítica rectificarlos en caso de que ocurran. Hay otras formas en que se puede ver el impacto de la incorporación del marketing en los medios sociales en las ventas. Supongamos que disponemos de los datos, tanto para el período anterior a la incorporación del Social Media Marketing y el período post. A continuación, puede analizar el impacto usando la conocida técnica de RCT es decir, ensayo controlado aleatorizado y otros.

El objetivo fundamental del estudio del impacto de los canales de publicidad en las ventas es entender qué canal está proporcionando el máximo impacto en las ventas. También para clasificar los canales basados ​​en el orden de impacto en las ventas, de manera que los funcionarios de la empresa pueden optimizar el gasto en los diversos canales, incluyendo canales tradicionales también. También, podemos ver haciendo un estudio continuo, cómo el impacto de un canal en particular está realizando con el tiempo, simplemente incluyendo un componente de tiempo en el análisis. Para que podamos obtener la idea de si el impacto de la publicidad en un canal en particular se ha alcanzado un nivel de saturación o todavía está en fase de crecimiento. Esto conducirá a una comprensión del horizonte de tiempo hasta que un canal particular sea eficaz.
Esta técnica analítica significativa ayuda a los funcionarios de la empresa a entender cómo redistribuir el gasto a través de varios canales con el fin de conseguir el máximo valor en términos de ventas y valor de marca. para más información visite la página web: http://www.meltdata.org/

Para recoger los datos del social media necesitaremos herramientas como éstas:

  • PageLever.com: Las Facebook Fan Pages insights y analítica en un solo lugar.
  • PeopleBrowsr.com: Uno de los mejores para planear estrategias de marketing así como para monitorizarlas.
  • kyoo.com: No es ninguna de las clásicas pero les dará ideas acerca de las keywords que se están usando en el momento.
  • SiteTrail.com: Te permite conocer al detalle lo que opina la competencia y que es lo que van a hacer
  • TwentyFeet.com: Todos los datos que tengas de social media, sin importar cuales redes sociales, en un único lugar.
  • Tiny.ly – Tiny.ly: acortador de URL (como Bit.ly) pero ofrece tiempo real de las búsquedas y las conexiones
  • Tweeb: una app para iPhone que te da acceso a Twitter analytics.
  • SimplyMeasured.com: Analiza la competencia de forma totalmente gratuita.
  • CrowdBooster.com: Aplicación de escritorio que permite tener todo a mano
  • Social Tracking Plugin desde Google: Para Google, y sobre todo para los que aman la IU del gigante.

*Nota explicativa:

Se conoce como análisis de regresión multivariante al método estadístico que permite establecer una relación matemática entre un conjunto de variables X1, X2 .. Xk (covariantes o factores) y una variable dependiente Y. Se utiliza fundamentalmente en estudios en los que no se puede controlar por diseño los valores de las variables independientes, como suele ocurrir en los estudios epidemiológicos y observacionales.

Los objetivos de un modelo de regresión puede ser dos:

  • Obtener una ecuación que nos permita “predecir” el valor de Y una vez conocidos los valores de X1, X2 .. Xk. Se conocen como modelos predictivos.
  • Cuantificar la relación entre X1, X2 .. Xk y la variable Y con el fin de conocer o explicar mejor los mecanismos de esa relación. Se trata de modelos explicativos, muy utilizados cuando se busca encontrar qué variables afectan a los valores de un parámetro fisiológico, o cuáles son los posibles factores de riesgo que pueden influir en la probabilidad de que se desarrolle una patología.

La disponibilidad y facilidad de uso del software que permite la construcción de modelos de regresión nos ha hecho olvidar que se trata de técnicas complejas, que requieren un cierto conocimiento de la metodología estadística subyacente, por lo que nos encontramos con excesiva frecuencia una pobre utilización de las técnicas de regresión y una peor descripción de cómo se emplearon en cada caso concreto, e incluso una ausencia total de esa explicación, y se comunica los resultados como si la propia ecuación de regresión fuera sin más un “artículo de fe” que no necesitara de una cuidadosa validación.

Un problema fundamental que se plantea a la hora de construir un modelo multivariante es qué factores X1, X2 .. Xk incluir en la ecuación, de tal manera que estimemos el mejor modelo posible a partir de los datos de nuestro estudio. Para ello lo primero que habría que definir es qué entendemos por “mejor modelo“. Si buscamos un modelo predictivo será aquél que nos proporcione predicciones más fiables, más acertadas; mientras que si nuestro objetivo es construir un modelo explicativo, buscaremos que las estimaciones de los coeficientes de la ecuación sean precisas, ya que a partir de ellas vamos a efectuar nuestras deducciones. Cumplidos esos objetivos es claro que otra característica deseable de nuestro modelo es que sea lo más sencillo posible.

En próximos artículos expondremos algún ejemplo práctico sobre este análisis. SI TIENE ALGO QUE APORTAR, por favor hágalo en los comentarios. Muchas gracias.

 

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  1. 3 de octubre de 2012 en 9:22 PM

    Keep on working, great job!

  1. 19 de febrero de 2016 en 2:18 PM

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