Las redes sociales se han convertido en uno de los canales más eficientes a la hora de establecer la comunicación entre consumidor y marca. Cuando se revisa el costumer journey que los clientes realizan al hacer una compra, en estos canales se puede conocer el comportamiento del consumidor en tiempo real. Tal es así que, teniendo en cuenta que más del 80% de las personas entre 18 y 55 años tienen redes sociales, el social listening se ha convertido en la mejor herramienta para monitorizar todos los comentarios y conocer qué opinión tiene de una marca su público objetivo.
Su función principal es medir la efectividad y la frecuencia de todo lo que se dice acerca de una marca en las distintas redes sociales, blogs o reseñas, y evaluar el impacto que estas interacciones tienen en su reputación. Asimismo, esta técnica permite conocer qué dicen los usuarios de la competencia y del mercado en general. Otra de las ventajas que aporta el social listening es la oportunidad de interactuar con los clientes, ya que las marcas pueden mantener conversaciones con su público objetivo en tiempo real. Por otro lado, podemos ver qué grado de aceptación ha tenido un producto o servicio entre los usuarios y el alcance que ha tenido dentro y fuera de una comunidad.
El social listening facilita el seguimiento de una marca en redes sociales, y gracias a esto, se puede extraer sugerencias o conocer cuáles son las necesidades de los clientes para poder implementar los cambios que se consideren necesarios. Esta técnica acerca toda la información disponible para adaptar la oferta a la demanda del público objetivo y poder así, personalizar los productos que más se adapten a sus demandas. Lo importante es contar con herramientas y técnicas que faciliten el uso de todos esos datos y ayuden a explotar todas sus posibilidades para que la marca obtenga beneficios.
En este sentido, el machine learning y el data driven, aportan numerosas ventajas al sector del marketing. Por un lado, el machine learning consigue detectar patrones dentro de un gran volumen de datos y hacer predicciones a partir de ellos, mientras que el data driven se encarga de tomar decisiones estratégicas basadas en el análisis y la interpretación de los datos. Asimismo, permite a las marcas examinar y organizar sus propios datos para que, de ese modo, puedan atender y servir de una forma más eficiente a sus clientes. Con estas técnicas y herramientas, se puede crear modelos predictivos en marketing que tengan como objetivo:
- Aumentar el engagement. Gracias a los datos es más sencillo reconocer las campañas que mejor funcionan, conocer mejor la audiencia o perfeccionar la forma de comunicar y personalizar las estrategias de marketing. Además, se podrá adaptar mejor a las necesidades del target, ser afín a él y a sus expectativas. De este modo, se conseguirá su fidelización y se obtendrá feedback respecto a la marca.
- Fidelización del cliente. Si un cliente está satisfecho es más fácil que vuelva a comprar. Anticiparse a los deseos de los clientes supone una ventaja respecto a los competidores. Asimismo, es importante recordar que conseguir un cliente nuevo es más complicado y costoso que retenerlo, por eso es tan importante fidelizarlo.
- Conseguir leads más valiosos. Cada cliente tiene un valor en función de su engagement con la marca. Estas herramientas pueden medir el grado de interés de cada uno. Así se podrá ofrecer al cliente el mejor mensaje, por el canal más adecuado y en el momento más oportuno.
Predecir el comportamiento del cliente no es tarea fácil pero no imposible. Conocer sus expectativas es cada vez más importante para las marcas, y poco a poco también más sencillo.
