'Redes Sociales - El siguiente reto en publicidad y marketing' (BuzzMetrics)

Buscando por internet sobre la influencia de las redes sociales y blogs he encontrado una explicación muy buena sobre una herramienta muy útil tanto para empresas como para la política.
El pasado martes 30 de septiembre Marc G (Caldo Casero) asistó a las 'Jornadas Nielsen 2008' en Barcelona.
En este post nos explicara la ponencia de Gustavo Núñez, director general de Nielsen Online, que tenía como título:
'Redes Sociales - El siguiente reto en publicidad y marketing'

Gustavo Núñez empezó comentando que no le gustaba el concepto 'red social', él prefiere hablar de 'Internet social'.
Después de hacernos cerrar los ojos a todo el mundo y de hacernos relajar un poco explicó que, según datos de Nielsen, un 44% de los internautas crean contenido y/o publican comentarios, (entiendo que son datos a nivel mundial).
Personalmente creo que este 44% es una cifra un poco alta, especialmente si lo comparamos con las cifras de los Estados Unidos y de Europa (que tenéis disponibles en este post) que son alrededor del 37% en los Estados Unidos y del 10% en Europa. Si bien, es cierto que el dato de Nielsenes de este septiembre '08, por lo que es un dato muy reciente y que, aunque no estoy del todo seguro, supongo que sólo se refiere a los internautas de los países donde Nielsenhace estudios, esto es básicamente Norteamérica, Europa (no toda), parte de Asia y pocos países más.

Por otra parte, el 26% del contenido de las 100 principales marcas mundiales que aparecen en Google es contenido creado por los internautas, (es lo que Gustavo Núñez como Content Generated Media, CGM).
Y eso sólo es la punta del iceberg, dado que sólo una pequeña parte de los consumidores son los que acaban publicando contenido; la mayoría de dichos consumidores de una marca no publican contenido pero están identificados (positivamente o negativamente) con esta marca.
Gustavo Núñez dio 3 razones por las cuales conviene darle atención al CGM:

1. Los consumidores confían en los otros consumidores, (una encuesta de Nielsen del 2007 decía que un 78% de los consumidores confiaban en lo que decían los otros consumidores, un 63% confiaban en lo que decían los diarios - este porcentaje era bastante alto especialmente en los países asiáticos donde los diarios tienen una alta reputación - y un 61% hacían caso a los comentarios on-line de otros consumidores.
2. Actualmente Internet es la principal fuente de información tanto para el consumidor como para el profesional.
3. El consumidor es el principal activo de una marca dado que su opinión es la más valorada por su credibilidad, además, los efectos del CGM son virales (hay que ir con cuidado ya que esta viralidad puede reforzar aspectos positivos pero también puede empeorar los aspectos negativos).

Internet es la principal fuente de información tanto para el consumidor como para el profesional. El consumidor es el principal activo de una marca dado que su opinión es la más valorada por su credibilidad. ¿Por suerte (especialmente para la gente de Nielsen Online) todo eso se puede medir, como? con la herramienta BuzzMetrics

La traducción de la palabra 'buzz' sería 'ruido', pero 'ruido' en un sentido positivo...
Lo que hace esta herramienta es 'escuchar' la voz de la masa de Internet, o sea, a partir de grandes volúmenes muestrar y extraer la información que interesa.
¿Cómo funciona? Actualmente BuzzMetrics analiza 78 millones de blogs de todo el mundo, 100.000 comunidades on-line y más de 3 billones de comentarios. A partir de esta base la información transcurre por 3 niveles, como si fuera una pirámide, primero está el nivel de Content Discovery, después el nivel de Content Mining y acaba en el punto más alto de la pirámide con el nivel de Inteligencia, el nivel donde se proporciona la información qué estamos buscando.
Según Gustavo Núñez, con BuzzMetrics podemos resolver acciones a priori bastante complicadas, como por ejemplo:

• Conocer el volumen de comentarios relacionados con una determinada marca.
• El porcentaje de reach de estos comentarios, o sea, no sólo conocer la cantidad sino saber qué peso tiene sobre el volumen total de comentarios.
• Saber la dispersión y la viralidad de estos comentarios.
• Conocer qué temas están involucrados.
• Saber la percepción de los comentarios, es decir, si son positivos, negativos o neutros.
• Paralelamente a la percepción tenemos el concepto de emoción, esto es si está satisfecho, insatisfecho...
• Listar las fuentes.
• Evaluar el posible impacto.
• Conocer a los autores.

Además, este tipo de análisis se puede hacer retrospectivamente, a partir de datos viejos que están en la web, y también se puede hacer predictivamente, es decir, hacer una previsión de una determinada marca en función de los comentarios que está recibiendo actualmente.
Como ejemplo puso el análisis de diferentes marcas de coches a nivel español.
El periodo referenciado era del 03/03/08 al 14/09/08.
La mayoría de marcas tenían un volumen de comentarios pareciendo excepto en el caso de Seat. Esta marca duplicaba con creces las apariciones del resto de marcas; de hecho, en este periodo la marca Seat aparecía referenciada en 573.878 comentarios y, además, se podían explicar las puntas que había en una línea temporal.
Es evidente que hacer éste análisis en España y coincidir con el lanzamiento del nuevo Seat Ibiza justifica la mayor aparición de esta marca por encima del resto.
Además, se pueden diferenciar los comentarios positivos, los negativos, los neutros ...
Y podemos saber qué conceptos son los más comentados, es decir, qué conceptos se asocian más. Por ejemplo en el caso del Seat Ibiza aparecían los conceptos de 'motor' y 'diseño' mucho por encima del resto. A partir de aquí, los responsables de comunicación de la marca tendrían que ver si estos conceptos son los que querían incidir en las campañas de comunicación.
De hecho, una de las funcionalidades que más me gustaron de la herramienta es la representación gráfica de la información relacionada con una determinada marca, es lo que ellos nombran Brand Association Map. Por ejemplo, en la web de BuzzMetrics encontramos este ejemplo realizado sobre la base de la marca Nike:

(Aquí teniu disponible el post original escrit en català)
Traducido por: Caldo Casero.