Datos y emociones: los insights y el text mining

En varios de los cursos que he impartido en las últimas semanas, y en un debate de #MarketerosNocturnos ha surgido un tema que cada vez tiene más relevancia. Las emociones como mecanismo de conexión con el cliente y los datos. La mayoría de las personas que me preguntan ven dos realidades paralelas (ya saben que nunca se cruzan) pero la realidad es que los datos son una potente lupa sobre el comportamiento y las motivaciones profundas del consumidor.

Este trabajo de Social Bro muestra algunas cosas simplemente con seguir la etiqueta de los premios Goya en Twitter.

Hay numerosos ejemplos de herramientas para analizar los contenidos de Redes Sociales o foros: atlasti, de pago, es el más conocido, pero está R commander y su biblioteca de text mining entre los que son gratuitos.

¿Qué conseguimos? Básicamente conocer a nuestros posibles clientes: de qué hablan, qué les preocupa, con qué lenguaje. Es una mina para un profesional del marketing.

Los datos se pueden enriquecer mucho más con el Big Data al poder categorizar en tiempo real una enorme cantidad de datos y añadir imágenes y no sólo textos al análisis.

Para uno de los cursos que debo impartir, he preparado un análisis sobre lo que dicen las madres sobre determinados alimentos.

Primero se descubre que hay un enorme porcentaje de palabras que se agrupan en la categoría alimentos y bebidas en los mensajes. Luego se pueden descubrir nuevos usos a publicitar para determinados productos (qué toman las embarazadas por ejemplo) y sentimientos. De preocupación por la salud, de culpa por determinados consumos o la necesidad de contar con tiempo para ellas mismas… Pongo dos twits como ejemplos, pero muestran algo más, hay una lista de palabras y de veces que se nombran y de personas que influyen en otras y de temas tratados…

“Creo que no he bebido más zumos que embarazada. Y vosotras, ¿cómo os cuidabais?”

“Descansar... Dedicarte tiempo a ti misma... Sentarte...‬‬”

Si se analizan los textos con etiquetas adecuadas, podemos localizar motivaciones profundas de las decisoras de compra en productos de alimentación. Y unir mensajes. Por ejemplo: “Date un respiro. Y además son sanos”.

Pero si unimos los análisis de redes sociales, foros (con técnicas de netnografía), imágenes compartidas con los comportamientos de compra y una capa de geolocalización de clientes potenciales, entonces estamos ante una casi personalización del mensaje.

Algo así hizo el equipo de campaña de Barack Obama hace cuatro años. Conocía dónde estaba cada público y cuáles eran sus motivaciones profundas. Y ajustaba el mensaje en entrevistas y publicidad en esos medios a esos insights, a las motivaciones profundas que al consumidor –en este caso al elector- le llevan a tomar una decisión.

Luego los datos y su análisis dejan de ser una realidad paralela a las emociones y la motivación de los clientes. Son una potente lupa para comprenderlos y actuar en consecuencia.

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