Big Data para redes sociales, lo que debes saber

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La tercera generación de la versión de internet, o Web 3.0, es una era en la que los datos se han convertido en protagonistas para brindar mejores servicios digitales, con aplicaciones que se conecten entre sí para personalizar la navegación.

El desarrollo de tecnologías como el Big Data ha impulsado la evolución del internet para volverlo más rentable para las organizaciones. Además, en la Web 3.0 los datos no solo son interesantes para las grandes organizaciones, sino que los mismos usuarios pueden acceder a ellos, o tener beneficios con su uso.

Hoy en el blog de IBSO analizaremos el uso del Big Data para redes sociales, sus beneficios, importancia y cómo aplicarlo en las estrategias de marketing.

¿Qué es el Big Data?

El término Big Data se refiere a un conjunto de datos complejos, de gran tamaño y que proceden de diferentes fuentes y que, en ocasiones, son tan voluminosos que no se pueden gestionar con un software convencional, sino con herramientas especializadas para extraer la información, analizarla, obtener estadísticas o informes y crear estrategias basadas en ella para tomar decisiones estratégicas.

Análisis que pueden hacerse con Big Data

Con el uso de Big Data, las organizaciones pueden hacer cuatro tipos de análisis:

  • Predictivo. Conocido también como ciencia de datos, es un tipo de análisis que realiza predicciones sobre patrones encontrados en la información.
  • Prescriptivo. Es un tipo de análisis que se enfoca en las posibles consecuencias de cada acción empresarial, por lo que es de gran ayuda para elegir estrategias adecuadas, que generen mejores resultados.
  • Descriptivo. Este análisis tiene el objetivo de brindar información a partir de datos históricos sobre una situación presente.
  • Diagnóstico. Permite analizar la evolución de acciones o estrategias para realizar ajustes a las campañas o procesos actuales.

Usos del Big Data en redes sociales

En la actualidad, las redes sociales forman parte de la vida cotidiana de millones de personas en todo el mundo, ya que brindan la posibilidad de interactuar con amigos, desconocidos, familiares y formar comunidades de forma rápida y fácil.

El análisis de Big Data se ha convertido en una herramienta muy importante para la gestión de redes sociales, gracias a que ayuda a construir una imagen de marca sólida, creando contenido que genere conversiones y que aumente la rentabilidad de las organizaciones.

Las redes sociales utilizan el Big Data para el reclutamiento y selección de personal, con el fin de determinar si un candidato realmente cuenta con las habilidades, valores y conocimientos para el perfil de empleado que están buscando.

También se usa el Big Data para definir el target en las campañas de marketing con el fin de crear mensajes publicitarios más atractivos, que influyan en las decisiones de compra de los clientes.

¿Cuál es la importancia de su uso en nuestras redes sociales?

Las empresas pueden identificar tendencias y patrones de comportamiento a través del análisis de datos para conocer y comprender mejor a los usuarios, de modo que puedan crear campañas personalizadas, efectivas y rentables.

Por ejemplo, se puede analizar los hábitos de navegación y visualización de publicaciones en redes sociales de un target en especial, que puede ser mujeres de entre 25 y 40 años. Con base en estos datos, las empresas pueden crear estrategias de marketing más efectivas, personalizadas, que despierten su interés y respondan a sus necesidades y gustos.

Gracias al uso del Big Data en redes sociales, las marcas pueden conocer y medir su impacto en el mercado. De nada sirve tener miles de seguidores en TikTok, o que se comparta miles de veces tu contenido en Facebook, o si recibes decenas de menciones en Twitter.

Si no tienes una visión completa del mercado, no podrás saber realmente la posición que ocupas con respecto a tus competidores, ni evaluar el rendimiento de la marca.

Social Big Data, ¿Qué es?

El término “Social Big Data” se refiere a la recopilación, análisis y uso de grandes volúmenes de datos generados en las redes sociales, los cuales incluyen la información generada por los usuarios en forma de publicaciones, comentarios, compartidos, reacciones, imágenes, videos, entre otras interacciones en redes como Facebook, Instagram, LinkedIn y TikTok.

El Social Big Data aporta información detallada y valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los usuarios de redes sociales, que puede ser aprovechada por las organizaciones y empresas del siguiente modo:

  • Análisis de opinión. Las empresas pueden utilizar el Social Big Data para hacer análisis de opinión que les permite comprender y conocer lo que los clientes piensan sobre sus productos, servicios y marcas, a través de la monitorización de comentarios y conversaciones en redes sociales.
  • Segmentación de audiencia. Las empresas pueden identificar a su público objetivo y segmentarla con base en sus intereses, datos demográficos y comportamiento en línea, lo que facilita la personalización de las campañas publicitarias y la creación de contenido enfocado en los usuarios.
  • Detección de tendencias. El Social Big Data permite identificar las tendencias emergentes y temas populares en las redes sociales, lo que hace que las organizaciones estén al tanto de los cambios en la opinión pública y adaptar sus estrategias para seguir conquistando a sus seguidores.
  • Marketing de influencers. Identificar a los influencers relevantes en las redes sociales es de gran utilidad para las empresas que se interesan por realizar colaboraciones y campañas de marketing con personas de gran influencia en su sector.
  • Medición del rendimiento. Con el uso de métricas como el alcance de las publicaciones, la participación de los usuarios, las interacciones y conversiones, las empresas pueden evaluar el impacto de sus campañas de marketing y adaptarlas para lograr mejores resultados.

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Datos que aporta el Social Big Data

El Social Big Data proporciona un gran volumen de información valiosa obtenida de las interacciones de usuarios en las redes y plataformas de medios sociales. Dentro de los datos clave que aporta el Social Big Data encontramos:

  • Datos demográficos. El Social Big Data permite conocer información sobre la edad, género, ubicación geográfica, entre otros de los usuarios que interactúan en las redes sociales. Esto con el fin de segmentar audiencias y personalizar las estrategias de marketing.
  • Intereses y preferencias de los usuarios. A través del Social Big Data, las empresas pueden conocer mejor los intereses, gustos y preferencias de los usuarios en las publicaciones y páginas que siguen. Esto ayuda a personalizar los contenidos y ofertas que se lanzan para conquistar a los seguidores.
  • Tendencias y temas populares. Con el Social Big Data se puede identificar temas y tendencias que generan conversación en las redes sociales para mantenerse al tanto de las estrategias que son relevantes y, de ese modo, adaptar las estrategias de contenido y marketing para que sean más rentables.
  • Percepción de la marca. A través del Big Data se puede evaluar si las percepciones de los usuarios son positivas, neutras o negativas, y así mejorar la imagen de la marca.
  • Participación y engagement. Métricas como las reacciones, veces que se comparte una publicación y comentarios permiten evaluar el engagement de la audiencia.
  • Análisis de competencia. Las métricas de Social Big Data permiten medir las actividades de la competencia en las redes sociales, así como comparar su rendimiento y posición de la marca en el mercado.
  • Rendimiento. Las métricas de datos cuantitativos, como alcance de publicaciones, conversiones, retorno de inversión, entre otros indicadores, permiten medir el rendimiento de las campañas en redes para mejorar las estrategias y tener mayor rentabilidad.

¿Cómo aplicarlo en nuestras estrategias de marketing?

Aplicar el Big Data en una estrategia de marketing en redes sociales implica recopilar, analizar y utilizar grandes volúmenes de datos para crear estrategias informadas, exitosas y rentables. A continuación, te contamos cómo puedes aplicar el Big Data en una campaña en redes sociales:

Recopilar datos

Con el uso de herramientas que recopilan los datos en tiempo real de las plataformas de redes sociales se pueden rastrear menciones de marca, comentarios, compartidos, entre otros que sean relevantes.

Integración de fuentes de datos

Las herramientas combinan datos de diferentes fuentes, tanto en redes sociales como en sitios web, CRM, entre otras plataformas de marketing, para tener una visualización completa del comportamiento de los usuarios.

Segmentación de la audiencia

Las herramientas usan datos demográficos para segmentar a la audiencia en grupos específicos con el fin de crear campañas personalizadas y enfocadas en usuarios con características particulares.

Tiempo óptimo de publicación

Esta métrica brinda datos de interacción para determinar el momento ideal para publicar contenido en las redes sociales, con el fin de incrementar las vistas, reacciones, participación y engagement de los usuarios.

La aplicación efectiva del Big Data en las redes sociales amerita la combinación de tecnología avanzada y una buena estrategia de marketing. A medida que se recopilan y analizan más datos, las organizaciones pueden refinar sus estrategias y mejorar la interacción con su audiencia en las redes sociales, lo que puede llevar a un aumento en la eficacia de las campañas y una mejor comprensión de los clientes.

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En IBSO somos una empresa de análisis de datos y con gusto podemos ayudarte a implementar una estrategia de Business Intelligence para tu empresa. Conoce más sobre nosotros a través de nuestra página web, o mándanos un mensaje al formulario de contacto, por WhatsApp al número 55 3028 2555, al correo electrónico info@ibso.mx o llámanos al teléfono 55 5254 3376. Con gusto te atenderemos. Solicita más información sobre visualización de datos con nosotros.

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    Johnny Turquie
    Johnny Turquie
    Soy ingeniero Industrial y de Sistemas por el Tecnologico de Monterrey. Además, tengo un Diplomado en Data Monetization Strategies de MIT. Mis más de 10 años de trayectoria en analítica de datos me han llenado de experiencia y pericia que compartiré para tus proyectos.