Analizar insights de audiencias no es la misma tarea para todo el mundo.
Algunas empresas pueden quedar satisfechas con sólo mirar algunos perfiles aquí y allá.
Sin embargo, las grandes marcas necesitan analizar miles (si no millones) de clientes y data points individuales antes de poder comprender realmente a su público objetivo.
Esto es exactamente lo que Maven Road tuvo que hacer para IBM.
Como empresa de inteligencia global establecida, Maven Road ya sabía unas cuantas cosas sobre cómo traducir datos en acciones y resultados.
Trabajando junto al equipo de Consumer Intelligence y Event Partnership de IBM, su objetivo era ayudar a la compañía a determinar qué eventos deportivos y de entretenimiento tenían más afinidad e interés para sus clientes.
No se trataba solo de descubrir qué eventos entusiasmaban a la audiencia de IBM, sino también si ciertos eventos no valían la pena. En resumen, IBM estaba ansiosa por saber qué eventos merecían su inversión y Maven Road era responsable de encontrar respuestas.
Retos
Comprender las afinidades de la audiencia es fundamental. Hacerlo te permite construir relaciones más sólidas con tus clientes y, de la misma forma, ofrecer a tu audiencia lo que quieren en términos de productos y experiencias.
Sin embargo, determinar la afinidad puede resultar abrumador cuando se trata de una variedad aparentemente interminable de clientes y data points. Maven Road tuvo que coger una muestra de datos masiva y darle sentido sin meterse demasiado los detalles.
IBM también estaba tratando de justificar su gasto en eventos existentes más allá de descubrir nuevos en los que invertir: estas no eran decisiones que debían tomarse a la ligera en términos de recursos. El hecho de que esta campaña se llevara a cabo en medio de la crisis de la COVID-19 también complicó el análisis, lo que requirió que Maven Road evaluara además la afinidad de los eventos virtuales frente a los presenciales.
Solución
Maven Road necesitaba datos precisos en tiempo real de docenas (si no cientos) de eventos de IBM y un medio rápido para analizarlos todos.
Es por eso que recurrió a Audiense. Maven Road se centró en tres pasos para lidiar con los datos de audiencia de IBM y responder las preguntas más urgentes de la marca:
- Crear una audiencia objetivo para el análisis en función de parámetros específicos
- Analizar las conversaciones en redes sociales en función de frases y términos específicos del evento, para determinar la afinidad
- Realizar un análisis más detallado de la audiencia anterior para descubrir afinidades e intereses adicionales relevantes para la marca
A continuación, mostramos un desglose de la metodología de Maven Road (y estadísticas sobre cómo las marcas y las agencias realizan análisis de audiencia para sus propios clientes):
1. Identificar y crear una audiencia objetivo basada en usuarios sociales concretos
No puedes determinar la afinidad hasta que tengas una audiencia con la que trabajar.
Maven Road comenzó creando una audiencia objetivo dentro de nuestra plataforma principalmente aprovechando las bios de los usuarios en redes sociales como punto de partida. A partir de ahí, usaron datos del censo de Estados Unidos para compilar una lista de empresas con más de 100 empleados. Al poner esos nombres en Audiense, identificaron sus trabajadores y ejecutivos.
“Queríamos llegar a los altos ejecutivos y comprender a quienes toman las decisiones”, señala Paul Herrera, director de operaciones y cofundador de Maven Road. "Con Audiense pudimos identificar a los ejecutivos que son directivos y vicepresidentes de las empresas más grandes de Estados Unidos".
Estos influencers desempeñarían un papel central a la hora de determinar qué eventos entusiasmaban más (y menos) a la gente.
Con Audiense, crear una audiencia objetivo como la que hizo Maven Road es pan comido. Desde palabras clave e intereses hasta roles laborales y bios, puedes centrarte en un conjunto muy específico de tu audiencia o trabajar con muestras más grandes para descubrir tendencias en toda la industria.
2. Profundizar en conversaciones de eventos específicos en redes sociales para determinar la afinidad
Una vez identificada la audiencia objetivo de IBM, llegó el momento de escuchar lo que estaban diciendo, a través de herramientas de social listening (como Meltwater, Pulsar, Brandwatch…).
“Queríamos identificar eventos en los que invertir y tratar de validar el patrocinio de eventos en los que IBM ya invierte”, contó Herrera.
Las menciones, los hashtags y las palabras clave de las conversaciones sociales en Twitter son invaluables para descubrir cómo se sentían las personas acerca de un evento determinado.
Con tanta transparencia y libertad, podría decirse que no hay mejor lugar para encontrar comentarios sin filtrar. Maven Road también quiso determinar si los usuarios estaban siguiendo cuentas específicas de eventos, para evaluar el grado de afinidad.
“Además de validar la decisión de patrocinar eventos en los que IBM ya invierte, verificamos si el público objetivo siguió los perfiles de los mismos”, dijo Herrera. "Si seguían a IBM, queríamos ver el nivel de brand awareness que IBM tiene con esa audiencia".
Herramientas como Audiense permiten a las marcas buscar a través de tales conversaciones en un instante, agregando datos de miles de tweets de usuarios relevantes, sin requerir que las marcas miren las cuentas individuales "a mano".
3. Descubrir afinidades e intereses adicionales de tu público objetivo
Además de la afinidad con los eventos, Maven Road profundizó aún más en sus datos utilizando Audiense para definir otros aspectos de sus usuarios, más allá de los eventos relacionados con IBM. Específicamente, miraron:
- Datos demográficos
- Edad
- Ubicación
- Cuentas seguidas
- Intereses
Con base en estos data points, Maven Road tenía una imagen aún más clara de lo que la audiencia de IBM estaba buscando en términos de eventos tanto presenciales como virtuales.
Hallazgos y resultados
¿Maven Road tuvo éxito en determinar en qué eventos deportivos y de entretenimiento estaba realmente interesada la gente?
¿La respuesta corta? Un rotundo "sí".
Aunque esta campaña se inició cuando la COVID-19 comenzó a extenderse, el momento en que se produjo en realidad creó una oportunidad única para que Maven Road analizara la afinidad con los eventos virtuales y presenciales que IBM podría patrocinar.
Según Herrera, Maven Road pudo identificar:
- Los 20 principales eventos deportivos con mayor afinidad entre el público
- Los 20 principales eventos artísticos y de entretenimiento para todos los públicos
- Los eventos virtuales más populares (en ese momento)
Maven Road aprendió que cuando hay un patrocinador presente en un evento, la gente prefiere encontrarse con un stand en el lugar físico. Esto crea una sensación de interactividad, algo que IBM buscará aprovechar cuando se reanude la organización de grandes eventos presenciales.
“Los insights que Maven Road proporcionó a IBM ayudaron a la empresa a tomar la decisión de no patrocinar eventos virtuales, al menos por ahora, porque los datos mostraban que su audiencia objetivo no estaba interesada en ellos”, comentó Herrera.
Conclusión
Si deseas descubrir oportunidades y evaluar si le estás dando a tu audiencia lo que quiere o no, los datos definitivamente están ahí para darte una pista.
Es solo una cuestión de sumergirse en ellos. Con herramientas como Audiense, realizar análisis en profundidad y descubrir conclusiones prácticas es posible para las marcas que desean abordar sus iniciativas de negocios con seguridad.
