LA HERRAMIENTA DE SOCIAL LISTENING MÁS INTELIGENTE DEL MERCADO

METODOLOGÍA UTILIZADA

Análisis de Brandwatch

Género, intereses y profesión: el género, los intereses y la profesión se evalúan mediante el aprendizaje de la cuenta del usuario o la información del perfil, así como mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático.

Reglas y categorías: las reglas de Brandwatch, que se basan en la lógica booleana, permiten a los usuarios separar conversaciones específicas en categorías concretas. Las reglas pueden entenderse como “búsquedas dentro de las búsquedas”.

Detección de emojis: Brandwatch puede detectar el uso de emojis de cualquier sistema operativo.

Muestreo: se utilizó una muestra estadísticamente precisa del 10% para recopilar los datos. Esta muestra fue extrapolada 10 veces en el informe para ofrecer una estimación precisa de lo que sería la cobertura total.

Selección de marcas

El informe analiza 500 marcas en total. Las 500 marcas fueron seleccionadas a través de dos procesos. Primero, examinamos las listas de ingresos y resultados, publicaciones sobre industrias y datos de las redes sociales para compilar una lista. Luego, hicimos referencias cruzadas con marcas conocidas y presentes en clasificaciones como Fortune 500, Interbrand Best Global Brands y Social Outlook Report.

Iris

Iris es una forma más inteligente y rápida de descubrir insights a través de Brandwatch. Analiza automáticamente los picos en los conjuntos de datos y explica qué causó el crecimiento de la conversación. Así es como funciona Iris:

1. Detección. Iris comienza analizando tus datos en busca de picos significativos. Lo hace calculando la media diaria y luego verifica si los picos son significativamente más altos que esa media.

2. Análisis. Después de detectar los picos, Iris rastrea automáticamente las causas que provocan el pico. Iris busca:

• Tuits con un volumen significativo de retuits.
• Hilos de Facebook con un gran volumen de comentarios.
• Hashtags que se utilizan más de lo habitual.
• Enlaces más compartidos en los tuits.
• Videos mencionados más de lo normal.
• Artículos más mencionados.

Una vez que Iris detecta un tuit, hilo, hashtag, etc. de gran volumen, comparará instantáneamente ese pico con los de datos históricos de 20 días. Esta comparación le permite a Iris determinar si la mención es significativa.

Por ejemplo, si un artículo recibe 200 shares durante el pico, y registra un promedio de 5 shares, Iris lo reconocerá como significativo.

3. Display. Después de calcular las causas más significativas, Iris las presentará en la barra lateral de tu gráfico.

Los picos se etiquetan como A, B, C, etc., en función de su importancia. El pico etiquetado como “A” será el pico con la mayor desviación de la media diaria. La barra lateral contendrá hasta seis causas o motivadores diferentes.