La tecnología sigue siendo una de las industrias de más rápido crecimiento, con dispositivos más pequeños, velocidades más rápidas y mayor capacidad. Un área en la que siguen surgiendo novedades es el Internet de las Cosas, y se ha convertido en un tema y una audiencia que estábamos ansiosos por investigar. Nuestro objetivo era encontrar sus influencers y sus comunidades, y luego explorar acerca de qué otros subtemas de nicho estaban conversando, y generar una audiencia que pudiéramos activar en una campaña.
Internet de las Cosas (IoT en inglés) es un término que se utiliza para describir la conexión, o red, entre objetos físicos que están integrados con una tecnología que les permite compartir sus datos con otros sistemas y dispositivos a través de Internet. A medida que la tecnología continúa evolucionando rápidamente, la cantidad de "cosas" que entran en este grupo está aumentando. Desde sensores inalámbricos hasta aprendizaje automático y dispositivos domésticos inteligentes. Sin embargo, esto conlleva muchas preguntas sobre la privacidad y la seguridad.
Entonces, cuando queremos adentrarnos este extensivo tema y audiencia, ¿qué hacemos?
Dentro del vasto océano de voces y vocabulario relevante sobre “Internet de las Cosas”, y las múltiples direcciones que esto podría tomar, comenzamos con una lista de 500 personas influyentes dentro de la esfera de IoT, proporcionada por nuestros amigos de Onalytica. Subimos la lista a Audiense y lanzamos un informe de segmentación.
Las comunidades, como era de esperar, presentaban algunos cruces, pero aún se podían distinguir los siguentes segmentos: Speakers/Authors, Cybersecurity/FinTech, Professors/Researchers, Marketers/Bloggers, y French Digital.
Teniendo en cuenta que estamos ante una red basada en influencers, no debería sorprendernos que el segmento más grande esté compuesto predominantemente por autoproclamados profesionales de la industria. Incluso a nivel de audiencia general, es gente que proviene del mundo académico o de las noticias, en lugar de los ingenieros y desarrolladores detrás de esta tecnología. Y considerando los niveles de profundidad de exploración que alcanza el IoT, tiene sentido que los influencers provengan del campo del conocimiento y puedan proporcionar a sus audiencias información sobre los últimos desarrollos y tendencias.
Como audiencia general, el 75% son hombres y el 25% utiliza "IoT" en su biografía además de definirse a sí mismos con otros hashtags relevantes. Se trata de individuos que probablemente se encuentran en LinkedIn y Medium antes que en cualquier otra red social.
Este informe nos brinda información sobre la audiencia y sus comunidades, e identifica quiénes influyen en nuestra lista original de influencers. Esto nos permite expandir nuestra audiencia original mediante la identificación de sus similares (lookalikes). Podemos activar esta nueva lista y distribuir contenido a escala a través de estos influencers amplificadores.
Otra función del informe de segmentación es ver cuáles de los influencers de Onalytica (la audiencia original) son los más influyentes en cada segmento. Al cambiar a "Custom Ranking" y usar la lista de Onalytica, podemos ver que solo 252 perfiles son realmente relevantes para el segmento de Ciberseguridad / Fintech.
Existen algunas formas en las que podemos explorar y encuadrar los datos que nos brinden la mejor visión de lo que queremos lograr.
En el siguiente paso, identificamos las conversaciones de nicho y los subtemas añadidos por esta audiencia. Usamos una plataforma de escucha social para crear paneles de monitorización de autores, con los influencers de la lista de Onalytica y los lookalikes proporcionados por Audiense.
La lista de personas influyentes de Onalytica y explorando sus conversaciones durante este año hasta la fecha (mediados de octubre de 2020) nos llevan en la dirección de los temas en los que esta audiencia está participando online. A su vez, nos desvelan qué debemos poner delante de ellos si queremos ser relevantes en contenido y mensaje.
Cuando miramos las palabras clave que ha usado esta audiencia, parecen estar relacionadas con la esfera de su industria, pero también resulta una conversación algo ruidosa y vaga, particularmente con la crisis del coronavirus en el panel de keywords negativas. Aunque, en general, el uso de emojis sugiere una comunidad positiva, alegre y festiva.
Al mirar los principales hashtags, #iot aparecía entre los dos primeros para esta comunidad, tal y como se podría esperar. Esto validaba aún más a la audiencia, así como también confirmaba un filtro potencial para usar en las conversaciones, ya sea para poner o quitar el foco de ello. Al profundizar en cualquiera de los hashtags de mayor rendimiento, cambian las palabras clave y los hashtags circundantes y se centran más en el tema, y esto se puede utilizar para informar la estrategia.
En esta etapa, nos valía la pena usar nuestro propio "aprendizaje humano" para seleccionar nosotros mismos en qué hashtags queríamos profundizar y continuar eliminando parte del ruido superficial.
Tomando la #cybersecurity como ejemplo, en las principales palabras clave negativas, podemos ver que los piratas informáticos, los delincuentes, el malware y los riesgos son lo más importante, y entre las palabras clave positivas encontramos que los científicos constituyen un gran tema.
Teniendo en cuenta el potencial de leaks masivos de datos personales, particularmente en una serie de dispositivos que operan dentro del Internet de las Cosas, un tema como la ciberseguridad es de gran importancia. Al utilizar esta metodología de filtrado, podemos seguir muchos caminos para localizar áreas de conversación que queremos analizar en mayor profundidad.
Con este enfoque, mezclando datos basados en "aprendizaje humano", podemos ver a la audiencia como seres holísticos, no desprovistos de otros intereses o conversaciones de importancia para ellos. Entonces añadimos otro paso. Comenzamos a preguntarnos '¿qué es en lo que más piensan?' Para encontrar la respuesta, volvimos a esos hashtags principales iniciales, seleccionamos los que eran únicos y ocupaban los primeros puestos del ranking, y los usamos como un filtro en la audiencia, y a continuación echamos un vistazo más de cerca a las nubes de palabras.
Un paso importante en este proceso fue evaluar los datos nosotros mismos. Aunque #ai, #artificialintelligence #machinelearning y #ml se usaban con mayor frecuencia, eran en su concepto el mismo tipo de cosas. De manera similar, las palabras clave que los rodeaban eran genéricas, por lo que decidimos reconocer esto y luego enfocarnos en áreas que serían más útiles en un contexto del mundo real.
Esta rueda de datos representa los temas de mayor importancia para los influencers del Internet de las Cosas. Son datos extraídos de sus propias conversaciones: sus tweets originales. Los segmentos interiores son las principales categorías de temas y los segmentos exteriores son subtemas, y el volumen más grande refleja mayor número de menciones. A pesar de que la conversación sobre #ai es la que más ruido hace, no aporta el mayor valor cuando el objetivo es encontrar temas únicos y relevantes que valgan la pena, por lo que lo movimos al nivel externo.
Además de esto, vimos cómo se han desarrollado estas conversaciones a lo largo del tiempo. Un par de puntos de interés son los que incluyen el pico de #robotics a finales de febrero y el aumento gradual de las conversaciones sobre #5g en los últimos meses.
El Internet de las cosas es claramente un tema amplísimo, con grandes subtemas también. Y la metodología que hemos presentado aquí podría usarse en cualquiera de estas comunidades o conversaciones para seguir investigando e informar la estrategia.