Este artículo, escrito por Luis Miguel Barral y por mi mismo en el número 124 de la revista Investigación & Marketing de AEDEMO, tiene como finalidad detenernos y reflexionar sobre el camino andado hasta hoy en el campo del Social Media Intelligence, cómo han evolucionado las diferentes metodologías de análisis, el potencial que nos ofrecen y qué podemos ofrecer los investigadores en este nuevo escenario.
«En algún lugar algo increíble espera ser descubierto» Carl Sagan.
Este artículo tiene algo de historia ultra-contemporánea y, sobre todo, es una invitación al optimismo porque vivimos rodeados de datos (incluso hay quien afirma que vales tanto como los datos que eres), y eso explica que sea cada vez más importante y más valorado el oficio del revelador de lo relevante.
Hoy contamos con nuevas posibilidades que vienen a complementar los métodos clásicos de investigación, como es el caso de las herramientas de monitorización del buzz. Estas son ingenios concebidos para detectar, extraer y almacenar de forma organizada los contenidos que se producen en Internet sobre el asunto que se esté investigando (lo que se llama “buzz” por el sonido de las abejas). Para hacer su trabajo, las herramientas necesitan unas instrucciones de búsqueda (keywords + booleanos) diseñadas por “alguien” que tiene que decidir lo que forma parte de lo relevante (y lo que no) en el objeto de estudio. Ese alguien a veces es un investigador social, a veces no.
Hoy por hoy, las herramientas son un aliado para los investigadores. Detectan, extraen y almacenan ordenadamente la información a la que pueden acceder. Pero están muy lejos aún de poder analizar y concluir como lo hace un ser humano entrenado para ello.
LA IRRUPCIÓN DE LAS HERRAMIENTAS
Desde que surgió la investigación en Social Media y sus diferentes etiquetas y metodologías, como el “análisis de reputación online” o “análisis del buzz”, se ha ido incrementando el interés por las herramientas de monitorización. Herramientas que, cuyo nombre indica, se dedican principalmente a monitorizar contenidos extraídos de la red, y que progresivamente van incorporando opciones de análisis que van desde la creación de nubes de palabras al análisis automático de textos.
Si alguien contrata los servicios de una herramienta de monitorización esperando, con ello, resolver su necesidad de datos relevantes que le provean de insights accionables, la historia tiene alta probabilidad de acabar en desilusión. El motivo principal es que las herramientas no comprenden el discurso, se pierden en el contexto, no pueden entender las motivaciones de las personas ni su jerarquía dentro de una conversación, no diferencian las emociones… Las limitaciones de una herramienta no solo residen en diferenciar la ironía, también en interpretar las conversaciones, la formación de las relaciones en la red o la riqueza de un ecosistema social.
Puede ser interesante conocer el porcentaje de conversaciones positivas o negativas sobre mi marca, o incluso si se habla de una temática genérica, pero esta información, ¿es realmente útil y accionable?, ¿es todo lo que podemos extraer de las conversaciones y contenidos que fluyen por la red, ya sea en forma de contenidos espontáneos o interesados?
Las herramientas son un aliado para los investigadores. Sin embargo, igual que pasa con un Formula 1, la mejor herramienta sin un buen piloto no puede ganar carreras. Las herramientas, para lucir, necesitan ese buen piloto que las conozca, que sepa diferenciar aquellas que aportan un mejor rendimiento a cada proyecto, que sea capaz de configurarlas de tal modo que lleguen a monitorizar todas aquellas conversaciones que sean relevantes para el asunto a estudiar, que sepa dónde explotar el análisis automático que ofrece la herramienta y dónde no, que sepa muestrear, analizar con rigor e interpretar esas conversaciones gracias al conocimiento de las personas, de los consumidores, y no nos olvidemos, de las dinámicas propias del social media.
Y todo esto es (mucho) más sencillo y rico cuando está realizado por personas entrenadas en la escucha y comprensión del “efecto sociedad”, porque el consumidor-ciudadano es social. Pero no porque haya llegado Internet a nuestra vida, sino porque nuestra especie es social, razón por la que nuestro comportamiento está fuertemente influido por el universo de creencias que emanan desde eso que llamamos “sociedad”, un conjunto sistémico de valores, normas, instituciones , aspiraciones, necesidades, liderazgos, etc…
Así, entender el comportamiento en Twitter de los fans del Real Madrid es más nutriente para esta marca si conoce también de qué sustancia está hecho el magnetismo del fenómeno social llamado “madridismo”, cuyo centro de gravedad es el concepto de grandeza. ¿Qué emoción predominante está movilizando a las personas que, cuando ven el gol de Ramos en la final de la Champions 2014, se están sintiendo parte del linaje más prestigiado del planeta fútbol? La respuesta a esa pregunta es el verdadero insight a transformar en valor para la marca. El dato de los millones de tweets, en cambio, se desvanece pronto por sí mismo.
O comprender que la mayor parte de los comentarios sobre una compañía tienen que ver con la atención al cliente, y ello es fruto de lo que significan hoy las relaciones de intercambio ético entre partes.
O entender el despegue exponencial en el uso de servicios como Airbnb, BlaBlaCar o las plataformas de crowdfunding (como Kickstarter) gracias al sentido que toman los datos de uso cuando se conocen las implicaciones sociales que tienen las nuevas relaciones peer to peer.
El madridismo, el cabreo con la compañía de turno o el atractivo de BlaBlaCar son fruto del “efecto sociedad” y necesitan una interpretación social. Las herramientas, solas, no alcanzan para extraer el sentido que habita en la información que extraen.
GENERANDO KPI’S RELEVANTES … AD HOC
Un KPI (Key Performance Indicator) es un parámetro relevante que nos da acceso rápido a la comprensión de un fenómeno. Por ejemplo, vas conduciendo y se enciende el piloto del combustible, “depósito en reserva”. Depósito en reserva no significa “tienes poco combustible” ni “tienes que repostar”. Eso dependerá de la necesidad concreta del conductor del vehículo. Si este le ha pedido el coche prestado a un amigo con el depósito en reserva y el compromiso es devolverlo con igual cantidad de combustible, ese KPI “depósito en reserva” no lleva aparejada la acción “tienes que repostar”.
Así, cada piloto en cada situación tendrá que fijar los parámetros relevantes que le ayuden a comprender y, llegado el caso, a tomar decisiones. Para un taller mecánico el KPI de servicio al cliente puede ser “el porcentaje de entregas en el plazo acordado”, mientras que para la compañía de electricidad puede ser “tiempo medio en restablecer el suministro ante las averías”. En cada caso el KPI es distinto, pero en ambos se establece un parámetro relevante para conocer un factor clave para el negocio: el riesgo de deterioro en la experiencia vivida por el cliente.
A veces se observa en los informes basados en el buzz de los Social Media que el KPI es la misma métrica, es decir, que el objetivo se basa en variar un número, no en un cambio real del factor clave: mi reputación online, un incremento de ventas, un mayor número de influencers reales hablando sobre mi marca… Un ejemplo típico de KPI de dudosa utilidad podría ser el número de followers de una cuenta de Twitter cuando esa misma empresa los esté comprando a una plataforma social, como puede ser el propio Twitter, a través de publicidad. Podemos llegar a la conclusión de que ese incremento de seguidores no esté significando un mayor engagement, una mejora en la imagen de la marca en la red o una gestión más eficiente de la comunidad. Sin embargo será un KPI que mida que los resultados del departamento de digital están creciendo.
Por otra parte, el KPI puede ser muy útil, puede ser un indicador que me informe sobre el cumplimiento del Social Media Plan, puede medir la cantidad y calidad de la conversación, puede informarme sobre la evolución de mi reputación online y hasta qué punto estamos consiguiendo posicionar mi marca en ciertos territorios clave en la red.
Los social media nos ofrecen múltiples posibilidades. Sin embargo debemos aceptar que su naturaleza libre y espontánea los convierte en un mundo complejo, que requiere una profunda comprensión como canal de comunicación, teniendo en cuenta que cada sector y marca se comportará de forma diferente en la red, atraerá a personas diferentes, en situaciones diferentes, con gustos e inquietudes distintas, con un lenguaje concreto, serán más o menos cercanos a nuestra marca… El riesgo de simplificar banalmente esta realidad tan compleja puede resultar en un desaprovechamiento de las opiniones de esas personas que hablan de mí o, peor aún, en una interpretación errónea de la métrica obtenida.
EL ENFOQUE, EL PRINCIPIO DE TODO
En un contexto tan amplio como los Social Media, un sitio donde millones de personas hablan sobre infinidad de temas, encontraremos capas y capas de conversación. Para situarnos es necesario tener una imagen global del objeto o territorio de estudio.
Un objeto de estudio puede ser cualquier cosa porque depende de la(s) pregunta(s) que quiera resolver el cliente de la investigación: ¿qué se dice sobre mi marca y los principales competidores en Internet? ¿qué se dice sobre la compra de música? ¿y sobre la práctica del tenis o el piragüismo? ¿cuál es el clima de opinión sobre tal o cual película, o serie de televisión? ¿qué relación hay entre la anorexia y la fascinación por las pasarelas de moda? ¿y entre la política y las fórmulas de democracia participativa? ¿el asunto de la privacidad en Internet está convirtiéndose en una preocupación creciente? ¿Se están produciendo señales en la ciudadanía sobre el interés por usar la bicicleta como medio de transporte cotidiano?…
El punto de partida nos resulta muy familiar: ¿qué queremos saber de este territorio de estudio y que nos ofrece internet? Una vez sepamos lo que queremos y qué limitaciones encontraremos, podremos trabajar el enfoque de la investigación, acotar las búsquedas y centrarnos en aquello que es realmente útil para responder a los objetivos del proyecto. Y todo esto siempre será a medida, se fundamentará en andar y desandar caminos, explorando todo aquello que pueda responder los objetivos de nuestra investigación, hasta encontrar el enfoque adecuado.
Una de las ventajas del Social Media Intelligence es que en el momento de realizar una propuesta metodológica es posible saber si podemos (o no) responder a unos objetivos concretos a través de las conversaciones halladas en los medios sociales. Habrá ocasiones en que, por más que quieras, te va a resultar muy difícil encontrar suficientes contenidos espontáneos accesibles a las herramientas, algo típico en los entornos B2B o en zonas del gran consumo poco sexys, como por ejemplo el mundo del amoniaco o el agua oxigenada.
Desde la honestidad, lo razonable es determinar antes de empezar la viabilidad del estudio para no provocar decepción en el cliente final a base de expectativas imposibles de cumplir.
YA TENGO LOS DATOS ¿Y AHORA QUÉ?
Un festín pantagruélico de datos puede acabar en una indigestión que genere intolerancia a los alimentos. Por eso el análisis es el proceso necesario para metabolizar el Big Data y tomar los nutrientes que, sin duda, los datos tienen. En realidad, no nos importan los datos, nos importan las cualidades y conexiones que habitan en ellos por su capacidad para ayudarnos a comprender y, en consecuencia, mejor decidir.
Es frecuente encontrar informes producidos directamente desde las herramientas que cuantifican las conversaciones, sus contenidos, ofrecen un sentiment analysis, una curva que refleja su evolución temporal, su presencia por diferentes medios (Twitter, Facebook, foros, blogs, web …), etc… Este tipo de informes presentan un catálogo más o menos completo de los contenidos accesibles que están presentes en el asunto de estudio, pero suelen adolecer de mostrar las conexiones entre todo ello, lo que da el sentido a que aparezcan esos contenidos y no otros.
Ese es el salto entre catalogar contenidos y descubrir significados.
La búsqueda de significados implica que veamos las diferentes caras de los datos y encontremos su sentido conjunto:
- Cuantificando las conversaciones podemos conocer hasta qué punto una marca o un territorio de conversación genera interés en los Social Media y qué es lo que genera mayor debate en la red. Este dimensionamiento de la conversación y de las diferentes áreas o temáticas que la componen es imprescindible para situarnos.
- Comprendiendo a los conversadores y sus diferentes motivaciones a través de un análisis netnográfico, centrado en el análisis cualitativo de los individuos sabremos mucho más de esas personas que están conversando en la red. A través de su lenguaje, de las páginas donde conversan, o de la información que ofrecen sobre su edad, sexo, residencia, consumo o aficiones, podemos saber mucho más sobre las motivaciones de estas personas a hablar de nosotros.
- Explicando los diferentes territorios de conversación podemos conocer cómo se agrupa la conversación en diferentes ecosistemas que muestran características comunes como son las mismas temáticas de conversación, o los mismos perfiles. Así, si observamos un territorio como los productos de alimentación infantil, debemos analizar de forma diferenciada las opiniones de las madres que están buscando orientación para dar los mejores productos a sus hijos, y a los pediatras que están opinando sobre estos productos en la red.
- Analizando las conversaciones a nivel estructural conoceremos cómo se origina la conversación y cómo fluye entre los diferentes nodos o usuarios formando redes de conversación. Estas redes nos ofrecen unos mapas de gran utilidad si queremos interpretar la conversación correctamente. Con ellos podremos saber si una crisis, una nueva tendencia, la pasión por una marca, una afición… permanece estancada en un grupo de usuarios muy concreto o fluye libremente por la red. Si pensamos en el mundo de la política, podríamos saber si solo conversan sobre algo las personas más cercanas a un partido o conversa el público general y está más o menos extendido por la red. El análisis de redes también posibilita conocer la jerarquía de los grupos de conversación, diferenciando entre aquellos que son liderados claramente por un usuario y los que conversan de forma más democrática. También nos permite conocer a aquellos usuarios que realmente son influencers, atrayendo la conversación del resto de la red.
- Entendiendo el porqué de un fenómeno en la red siempre sabremos cómo reaccionar. Otra cara que podemos analizar es la forma en que se ha originado una opinión en la red, con el fin de conocer si ha surgido espontáneamente o forma parte de una campaña coordinada.
Como se puede imaginar las posibilidades de aplicación son muy abiertas y dependen básicamente de la mirada que dirige la búsqueda y observa los datos. En eso los investigadores sociales contamos con la ventaja de que estamos entrenados en ese encuentro con los significados y el insight que vive en la masa de datos. Y también en que nos resulta relativamente sencillo entender las limitaciones que tienen los datos extraídos del océano de Internet, que les restan poder como nutrientes. Algunas importantes limitaciones de los datos -que no de las herramientas- son:
- Las herramientas detectan, extraen y almacenan fragmentos de conversación pero saben poco (a veces nada) de quiénes son los conversadores. Esto dificulta o imposibilita el estudio de la conexión entre fenómenos. Por ejemplo es complicado detectar a través del buzz las diferencias en la imagen de una marca entre diferentes niveles de solvencia económica de las personas, dado que conozco la opinión que esas personas han expresado sobre esa marca pero poco o nada de sus expectativas económicas.
- Las herramientas no lo exploran todo. Sólo buscan allí donde pueden acceder. Por ejemplo hay una gran parte de la conversación social que se desarrolla a través de WhatsApp, un coto privado donde las herramientas no pueden entrar. O está el caso de Facebook, uno de los servicios de mayor implantación mundial, donde amplias regiones de su mapa quedan ocultas a las búsquedas de las herramientas. Algo parecido podemos decir de LinkedIn. Twitter, en cambio, es mucho más accesible, de ahí que, por lo general, la mayor cantidad de datos que se aportan en los informes de Social Media provengan de este canal el cual, siendo muy importante, no goza aún de los niveles de implantación de Facebook, pues presenta mayores fricciones de adopción para ciertos usuarios, especialmente los menos avezados en el uso de Internet y en edades por encima de los 40 años.
- En consecuencia, existe cierto riesgo de twitterizar el análisis de la vida en la red porque es el sitio más sencillo de monitorizar, obviando que se trata de un lugar donde la conversación (¿natural?) late de 140 en 140 caracteres. Algunos autores hablan de que Twitter es un focus group lo cual no deja de ser una exageración disparatada. Si queremos aproximarnos al tipo de información que se genera en la investigación cualitativa tendremos que adentrarnos en los lugares donde las personas expresan, argumentan e intercambian puntos de vista con naturalidad –con mínimas limitaciones-, especialmente en foros y comunidades de seguidores en torno a blogs.
- Si nuestro objeto de estudio necesita ir hacia atrás en el tiempo (por ejemplo monitorizar los 12 ó 24 meses anteriores a hoy) las herramientas van a poder acceder a los almacenes de información que les permitan el acceso, normalmente mediante el pago de una cantidad cambiante, que tiende cada día a crecer dado el incremento de la demanda de este tipo de información.
- De los puntos anteriores se desprende que las muestras de información “capturadas” no son representativas del conjunto de los informantes, de ahí que no podamos inferir con rigor estadístico que lo hallado es representativo del universo. Es representativo de lo accesible para las herramientas, que no es poco.
Son los significados los que nos ayudan a comprender y mejor decidir. Y para ello es estupendo tener disponible el mejor catálogo posible de contenidos. Antes decíamos que una herramienta luce más con un buen piloto, lo que también es válido en el otro sentido: una buena herramienta hará lucir el oficio del investigador que está a sus mandos. Pero no perdamos de vista que hay limitaciones en los datos aflorados por las herramientas, que aún han de ser aún superadas.
LA MIRADA TRANSDISCIPLINAR
Una conversación abierta que se produce espontáneamente en Internet dentro de los límites de una búsqueda acotada previamente a través de keywords y booleanos, nos puede ofrecer nuevos descubrimientos. Para llegar a verlos es necesario disponer del ojo de investigadores experimentados que conozcan a las personas en su “efecto sociedad” y sepan diferenciar entre un insight y el conocimiento por el conocimiento.
Cuanto más automáticas sean las búsquedas y menor sea la participación de analistas cuantitativos y cualitativos, más superficial será el resultado y menos posibilidades tendremos de revelar descubrimientos realmente interesantes. Esto sucede porque investigar de forma eficiente los Social Media significa llevar a cabo un metódico trabajo de exploración y comprensión de las personas que conversan, hasta obtener un mapa general que nos indique qué tipo de personas hablan en los social media sobre nosotros, qué dicen, cómo conversan, dónde, qué les motiva a hacerlo… En el camino que nos lleva a obtener ese mapa, encontraremos de forma inesperada otras vías de investigación prometedoras por las que podremos sumergirnos. Para explorar si estas vías son realmente interesantes, realizaremos búsquedas y análisis en paralelo, abriendo nuevas rutas gracias a nuestra capacidad de conectar puntos aparentemente inconexos.
Vivimos unos tiempos excitantes para el oficio del revelador de lo relevante. Este es un campo profesional donde confluyen las habilidades tecnológicas inherentes al fluido socio-digital, y la exploración de la experiencia socio-orgánica que viven las personas. Lo digital y lo orgánico entretejen la experiencia humana hoy, y ambas dimensiones son necesarias para comprender nuestro comportamiento como sujetos sociales.
Los cientos de miles de tweets, re-tweets, likes, views, pins, menciones… son comportamientos y, es evidente, consecuencia de algo previo: las motivaciones. Mientras no comprendamos suficientemente las motivaciones no podremos ayudar a nuestros clientes a gestionar la incertidumbre de sus decisiones al frente de sus organizaciones.
Para lograrlo necesitamos grandes mentes. No nos referimos a “cerebritos” sino a la mente extendida que se configura en esquemas colaborativos, donde expertos de diferentes campos del conocimiento abordan la comprensión de fenómenos complejos, creando una mirada abierta y plural –transdisciplinar- , capaz de penetrar porque asume que no conoce lo no conocido.
Esa configuración transdisciplinar nos prepara para navegar el reto que expresan las palabras de Carl Sagan: “en algún lugar algo increíble espera ser descubierto.” La llave que nos abra esa puerta puede ser la más avanzada algoritmia o ese comentario franco e inspirado que un ser humano vierte, de pronto, en una entrevista en profundidad cuando se siente verdaderamente escuchado.
En el oficio de revelar lo relevante, lo que cuenta es viajar más allá de las métricas, desde las métricas.
