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¿Qué es la investigación de mercados digital?

Investigación de mercados, para el marketing basado en datos

¿Qué es la investigación de mercados digital?

La investigación de mercados para el marketing digital se refiere a la búsqueda y análisis de información proveniente del uso del big data a nivel global. Utiliza el diversas fuentes como las redes sociales, foros, páginas de blogs así como otras series de datos para entender la situación de distintas industrias, mercados, consumidores y productos, para así obtener ventajas competitivas.

Investigación de mercados en redes sociales

Los seres humanos somos sociales por naturaleza y dependemos de la cooperación grupal para sobrevivir y prosperar.

Según el reporte anual de The Global State of Digital 2019, el 52% de la población mundial utiliza alguna red social. Es decir, más de 3,850 millones de personas son actualmente usuarios de Facebook, Instagram, Twitter, Youtube, WhatsApp, etc. Dejando claro el poder que tienen estas plataformas al momento de recabar información valiosa sobre sus usuarios.

A través de redes sociales, los usuarios expresan su libre opinión respecto a cualquier tema sin importar el ámbito: política, sociales, religión, deporte, marcas, productos, o intereses generales.

La investigación de mercados en redes sociales se refiere a la actividad sistemática para conocer temas de interés y conversaciones, sentimientos, u opiniones de la audiencia meta acerca de tu producto o servicio. Entender los mercados a este nivel permite tener un mejor panorama para generar vínculos fuertes entre marca y consumidor, y nos da un acceso directo a posibles consumidores sin la intervención de un tercero. 

Desde transnacionales como Apple, Microsoft, o Amazon, hasta pequeñas y medianas empresas, utilizan las redes sociales como una plataforma para identificar, conocer, y crear vínculos con su audiencia.

El marketing utiliza la integración de herramientas de alta tecnología para obtener información valiosa sobre el mercado y satisfacer las cambiantes necesidades de los usuarios. Los consumidores son cada vez más exigentes al tomar decisiones de compra debido a la gran cantidad de información a su alcance.

Ejemplos de herramientas de alta tecnología incluyen SurveyMonkey, plataforma para realización de encuestas personalizables; y SocialMention, que provee información sobre los temas más comentados en redes sociales o también conocido Social listening

Ahora veamos dónde se cruza la ciencia de datos y el análisis antropológico y social, con una perspectiva de negocio.

Ciencia de datos aplicada a la investigación de mercados

La ciencia de datos es una disciplina que utiliza métodos científicos, técnicas de programación, procesos y algoritmos para analizar y extraer conocimiento de los datos, con el objetivo de identificar patrones para tomar decisiones de negocio.

En pocas palabras, la ciencia de datos nos ayuda a interpretar y contar historias con la información que tenemos. 

Actualmente. los usuarios producimos y compartimos una cantidad inmensa de datos a través de internet en distintos formatos, hospedados principalmente en sitios web o aplicaciones. De acuerdo a un estudio realizado por IBM, creamos 2.5 quintillones de bytes of datos al día. Tanto así que el 90% de datos en el mundo ha sido creado a partir del 2010.

La ciencia de datos se apoya de métodos científicos para extraer insights de la información que hay en internet. Esta ciencia ayuda a los expertos en marketing a conocer sus mercados meta y consumidores a un nivel granular nunca antes posible.

Ciencias sociales y el big data

El big data le brinda a las organizaciones la posibilidad de acceder a información sobre mercados, usuarios, tendencias, etc. El marketing actual echa mano de las ciencias sociales y el big data como una forma de construir conocimiento.

Esto nos permite darle un contexto humano a la inmensidad de datos que tenemos, y a su vez estudiar al ser humano a través de su discurso “online” como una faceta relativamente nueva de su comportamiento.


¿Qué es Machine Learning?

El machine learning o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial, que le permite a las “máquinas” aprender sin haber sido programadas para ese propósito en específico, lo cual es una habilidad esencial para crear sistemas “inteligentes” y autónomos, capaces de identificar patrones en los datos para convertirlos en predicciones.

Esta tecnología está presente en gran número de aplicaciones que utilizamos hoy en día. Por ejemplo: las respuestas sugeridas por Gmail, el lenguaje de Siri, o las recomendaciones de material que hace Netflix de acuerdo al contenido más visto.

El término machine learning fue acuñado en los años 50’s por el científico Arthur Samuel. Samuel codificó un programa de aprendizaje de computadoras que les permitía jugar damas e incluso mejorar su estrategia conforme jugaban más veces.

En la actualidad, se aplica a un gran número de disciplinas a través de diversas aplicaciones. Ejemplos de esto incluyen la seguridad de datos, finanzas, el cuidado de la salud, algoritmos de búsqueda, e incluso, automóviles inteligentes.  

Ventajas de la inteligencia artificial aplicada a la investigación para el marketing moderno

En el mundo de la investigación de mercados, el machine learning provee diversas maneras efectivas de abordar mercados de consumidores. Ayuda a interpretar información, predecir el desempeño o éxito de un producto, y el comportamiento de los consumidores, para así lanzar un producto al mercado con resultados favorables.

Esta disciplina se ha vuelto increíblemente importante a la vez que los investigadores de mercados recopilan mayor cantidad de información. 

Cómo ayuda la investigación de mercados a tomar decisiones

Como ya lo hemos mencionado, el machine learning nos ayuda interpretando grandes cantidades de información a través de algoritmos, para identificar patrones y obtener respuestas. Pero, ¿cuál es el proceso exactamente?

Un equipo del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) han desarrollado una metodología que hace uso del machine learning para obtener datos valiosos sobre el comportamiento de los consumidores dentro del contenido creado por ellos mismos.

Este innovador algoritmo, al estar trabajando con contenido creado directamente por usuarios de internet, procesa e interpreta el lenguaje comúnmente utilizado por dichos usuarios, incluyendo oraciones de una complejidad mayor. 

El proceso que utiliza el machine learning para obtener insights sobre el comportamiento de los consumidores es el siguiente:

  1. Identifica las fuentes de información y extrae el contenido más relevante, preparándolo para su estudio al separarlo en oraciones más sencillas.
  2. Se entrena el algoritmo y aplica una red neuronal convolucional para filtrar y separar las oraciones que tengan insights de las que no. 
  3. Poner en marcha el equipo o computadora para agrupar las oraciones en clusters y producir una base de datos final con afirmaciones. 
  4. Obtener el reporte final a partir del algoritmo, con alrededor de 2,000 oraciones que contienen insights. 
  5. Un profesional analiza las oraciones e identifica un grupo único de insights. 

En conclusión

La investigación de mercados nos da información sobre qué es lo que valora el mercado y cuáles son sus motivaciones al momento de adquirir productos o servicios. Su objetivo es darnos herramientas para crear valor para nuestros consumidores y así ganar ventaja competitiva.

Integrar la investigación dentro de canales como redes sociales, foros de opinión, o sitios de reseñas, provee al mercadólogo una visión profunda a su mercado. Esto le permite generar métodos personalizados para crear awareness hacia una marca o un producto.   

Para marcas que manejan e-commerce, es importante mantener un seguimiento minucioso de sus competidores. Conocer sus productos más vendidos y sus características, analizarlos y compararlos con su propia oferta y finalmente determinar un valor agregado.

Para un mercadólogo es realmente útil entender el gran panorama detrás de estos comportamientos. No solo mediante las famosas encuestas, si no ahondando en lo que se comenta de manera espontánea en internet y todo el significado que guarda detrás.

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