Existen muchas herramientas en el mercado que permiten monitorizar de forma automatizada el buzz que genera una marca en los blogs y en las redes sociales.
Entre las más avanzadas (y de pago) se encuentran herramientas como Radian6, Alterian, Scoutlabs y Atentio. Lo que hacen, básicamente, es rastrear toda la información relacionada con una o más palabras clave de nuestra elección y organizarla de una manera que permite inferir cuanti y cualitativamente la reputación y el ‘sentiment analysis‘ (percepción emocional del público) respecto nuestra marca, producto, servicio, o cualquier cosa que se pueda identificar con palabras clave.
Lo que no siempre se tiene en cuenta es que como todo tipo de actividad relacionada con la investigación de mercados, también el Social Media Monitoring se enfrenta a tres problemas de fundamental importancia:
- la representatividad de la información que se recoge como muestra del universo de referencia;
- la solidez del sentiment analysis hacía la marca
- la interpretación de los resultados.
Hay que reconocer que todas las herramientas que hemos mencionado más arriba hacen un trabajo muy bueno a la hora de buscar, recoger y presentar menciones de – por ejemplo – una marca, a partir de una o más palabras clave. Sin embargo, estas herramientas realizan estas tareas como robots, que al fin y al cabo es lo que son: motores de búsqueda especializados y potentes con excelentes interficies de usuario y discretas capacidades de análisis semántico. Pero no más que eso. Vamos a ver por qué.
Representatividad. No todo lo que se dice sobre nuestra marca vale lo mismo. Hay posts y comentarios publicados en blogs, tweets, comentarios en Facebook, en foros de discusión, en páginas corporativas, etc ¿Por dónde empezar? Es necesario tener muy claro cuál es el peso relativo de cada uno de los medios 2.0 (que usualmente se definen conjuntamente como «user generated content») en el contexto que estamos analizando. Y ‘contexto’ aquí quiere decir el entorno y los targets sociodemográficos con los que interactúa nuestra marca en Internet. Si se trata de una marca generalista española, sabremos que los comentarios en blogs foros y Facebook tienen más importancia de unos tweets, por el simple hecho de que el uso de Twitter en España no alcanza el 10% de la población que accede a Internet. La mayoría de los internautas pasan todo su tiempo en Internet sin ver ni un solo tweet.
En cambio, una herramienta de rastreo automático se fija principalmente en la información más fácil de recuperar, sobre todo cuando se trata de interpretarla a través de un algoritmo semántico. Este es un problema muy frecuente en la elaboración del «sentiment analysis» de una marca, que consiste en extrapolar de los comentarios online del público valoraciones positivas, neutras o negativas. Para un robot es más fácil leer y asignar una sentimiento a un comentario breve de Twitter, que al comentario complejo y extenso que se puede encontrar al margen de un blog post, o en un foro de discusión. hay que cuidar que la percepción emocional hacia la marca no sobrestime el peso de conversaciones pertenecientes a colectivos con características sociodemográficas demasiado específicas que no reflejan lo que realmente se dice.
Solidez del análisis del sentimiento hacía la marca. Actualmente, las principales herramientas para el Social Media Monitoring ofrecen un análisis semántico muy limitado en idiomas distintos del inglés. Lo cual quiere decir que los comentarios no se podrán procesar de forma automatizada para estimar el sentimiento hacía la marca. Además, para un robot, las frases con muchas subordinadas, típicas de los idiomas no anglosajones, o con expresiones de humor, resultan especialmente complicadas de «entender». Una frase como «me gusta la cerveza DUFF» es más fácil de clasificar como una valoración positiva de la cerveza que una frase como «la cerveza DUFF me gustaría, si no fuera tan amarga«. En la duda, lo mejor es comprobar las entradas una por una y cerrarlas tal y como se cierran las respuestas espontáneas que los encuestados dan a las preguntas abiertas de un cuestionario. Una muestra representativa, aunque pequeña, de comentarios correctamente asignados como positivos o negativos es mejor que una muestra mucho más amplia pero no representativa o analizada de manera incorrecta.
Interpretación de los resultados. El Social Media Monitoring es fundamentalmente una rama de la investigación de mercados. Su metodología está todavía en fase de desarrollo, pero los fundamentos teóricos que disciplinan su diseño, así como la recogida y el análisis de los datos no son distintos de aquellos de una encuesta o de un focus group. Por lo tanto, también la interpretación de sus resultados debería hacerse bajo la supervisión de alguien con experiencia no sólo en este sector, sino también en los demás ámbitos de la investigación de mercados. Las herramientas que nos ayudan con el rastreo de comentarios y con la monitorización y la medición del sentimiento hacía la marca no dejan de ser unos instrumentos. Como todos los instrumentos, hay que usarlos de forma correcta.
