¿Sabes cómo analizar a tu competencia con las últimas tecnologías?

En toda actividad humana, sin importar el cuándo, el dónde y por quién se haya puesto en marcha, siempre ha habido un cierto interés por analizar a la competencia.

Ya fuese la competencia por conseguir el alimento, por encontrar pareja… o el mismo fútbol puede ser un buen ejemplo de ello. Los entrenadores hoy en día disponen de muchísima tecnología, para preparar concienzudamente un encuentro. Y va mucho más allá del visionado de partidos de los contrincantes. El Big Data ha llegado a los deportes, si bien al final todo se decide en el terreno de juego. Pero no está de más ir bien preparado.

Este concepto de competencia lo tenemos aún más presente cuando se trata de actividades comerciales y en el marketing. En este contexto hoy en día tenemos a nuestra disposición también mucha tecnología para profundizar y sacar conclusiones.

Estamos en la era de la economía digital, en la que todo se digitaliza, y esa capacidad de almacenar información junto con la de analizarla nos puede colocar en una posición privilegiada.

Capacidad de anticipación: nuestra mejor arma si estudiamos a la competencia

Lo mejor de todo es que el análisis no sólo nos posibilita extraer información relevante sobre actividades pasadas. También nos permite anticiparnos a movimientos futuros. Y aquí la cosa empieza a ponerse interesante.

Esto se logra vinculando datos procedentes de fuentes muy diversas, ya sean datos estructurados, como información no estructurada:

• Información estructurada: son contenidos alojados en bases de datos en donde la información está, por así decirlo, en filas y columnas. Cada cosa en su sitio y siempre el mismo tipo de información: nombres, direcciones, fechas, importes… Puede ser por ejemplo nuestro ERP o nuestro CRM.
• Información no estructurada: es la que no está organizada, que no tienen una estructura identificable. Pueden ser los textos de una carta, un correo electrónico, un archivo PDF, una hoja de cálculo, un fichero de audio o un video. Y también todo lo que nos encontramos en las redes sociales como, por ejemplo, los comentarios.

La importancia de la escucha social

Qué bueno sería poder conocer las tendencias del mercado casi en tiempo real, ¿verdad? Y todo mientras las conversaciones se van desarrollando en las redes sociales, o en las búsquedas en la web. Y no sólo lo que van escogiendo los clientes, sino también qué marcas y productos comentan, qué prefieren, qué es lo que está más de moda (interactuando con influencers). O incluso qué es lo que echan en falta… Y que se dispararan de forma automática alertas cuando debamos actuar o que nos identifiquen nuevos competidores que empiecen a tener relevancia entre nuestros targets.

Pues todo esto ya es posible.

Existen soluciones de escucha social disponibles para los responsables de marketing que combinan funcionalidades en la nube capaces de ayudarnos a tomar las mejores decisiones fusionando nuestra información empresarial (ERP, CRM…) con conocimientos prácticos y totalmente reales obtenidos de Internet y de los medios sociales. Así hacen posible, por ejemplo, poner en marcha consultas preconfiguradas que analicen por ejemplo hasta los últimos 30 días de los contenidos de redes sociales, o hasta los últimos 15 meses de tendencias de búsquedas en Internet.

No sólo nos permiten escuchar a nuestro target analizando detalles tan relevantes como pueden ser los temas de conversación, el idioma, el sexo de los participantes, la ubicación geográfica e incluso el sentimiento… sino además intervenir en las conversaciones compartiendo contenido.

Un ejemplo: las campañas en redes sociales a menudo giran en torno a un término específico como por ejemplo un hashtag. Si configuramos un tema de búsqueda para este término, las herramientas con funcionalidades de market insights nos pueden ayudar a comprender rápidamente el rendimiento de nuestra campaña.

Podemos analizar el sentimiento para reforzar nuestra marca

La Inteligencia Artificial ya está presente en estas soluciones. Hacen posible identificar tendencias o intenciones de compra mediante algoritmos ya programados.

El análisis de la competencia mediante el sentimiento en este tipo de herramientas calcula el valor del sentimiento de las publicaciones en redes sociales mediante el procesamiento en lenguaje natural y técnicas de machine learning. Ese valor de sentimiento es el sentimiento positivo, negativo, neutro o desconocido que se percibe en una publicación.

Ocasionalmente, es posible que el algoritmo pudiera identificar partes positivas y negativas de una determinada frase y así calificar esa publicación como neutra, porque la cantidad de texto positivo o negativo se equilibra entre sí. Aun así, podríamos editar y confirmar valores de sentimiento en publicaciones/post individuales para, de esta forma, beneficiarnos del aprendizaje adaptativo con el que podríamos personalizar el algoritmo de sentimiento de nuestra propia organización.

Una vez categorizado todo esto, es posible vincularlo:

• históricamente en el tiempo
• geográficamente
• por tendencias
• quiénes son los más críticos
• o quiénes son nuestros mejores fans

Las acciones que podemos poner en marcha a partir de ahí no tendrán desperdicio. ¿Te lo estás perdiendo?