{"id":20,"date":"2020-03-23T17:02:55","date_gmt":"2020-03-23T17:02:55","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.estudiocontar.com\/?p=20"},"modified":"2023-05-05T20:42:16","modified_gmt":"2023-05-05T20:42:16","slug":"investigacion-de-mercados-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2020\/03\/23\/investigacion-de-mercados-digital\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es la investigaci\u00f3n de mercados digital?"},"content":{"rendered":"
La investigaci\u00f3n de mercados para el marketing digital<\/strong> se refiere a la b\u00fasqueda y an\u00e1lisis de informaci\u00f3n proveniente del uso del big data<\/strong> a nivel global. Utiliza el diversas fuentes como las redes sociales, foros, p\u00e1ginas de blogs as\u00ed como otras series de datos para entender la situaci\u00f3n de distintas industrias, mercados, consumidores y productos, para as\u00ed obtener ventajas competitivas.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Los seres humanos somos sociales por naturaleza y dependemos de la cooperaci\u00f3n grupal para sobrevivir y prosperar. <\/p>\n\n\n\n Seg\u00fan el reporte anual de The Global State of Digital 2019,<\/a> el 52% de la poblaci\u00f3n mundial utiliza alguna red social<\/strong>. Es decir, m\u00e1s de 3,850 millones de personas son actualmente usuarios de Facebook, Instagram, Twitter, Youtube, WhatsApp<\/strong>, etc. Dejando claro el poder que tienen estas plataformas al momento de recabar informaci\u00f3n valiosa sobre sus usuarios.<\/p>\n\n\n\n A trav\u00e9s de redes sociales<\/strong>, los usuarios expresan su libre opini\u00f3n respecto a cualquier tema sin importar el \u00e1mbito: pol\u00edtica, sociales, religi\u00f3n, deporte, marcas, productos, o intereses generales. <\/p>\n\n\n\n La investigaci\u00f3n de mercados en redes sociales<\/a><\/strong> se refiere a la actividad sistem\u00e1tica para conocer temas de inter\u00e9s 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 v\u00ednculos fuertes entre marca y consumidor, y nos da un acceso directo a posibles consumidores sin la intervenci\u00f3n de un tercero. <\/p>\n\n\n\n Desde transnacionales como Apple, Microsoft, o Amazon<\/strong>, hasta peque\u00f1as y medianas empresas, utilizan las redes sociales como una plataforma para identificar, conocer, y crear v\u00ednculos con su audiencia. <\/p>\n\n\n\n El marketing utiliza la integraci\u00f3n de herramientas de alta tecnolog\u00eda<\/a> para obtener informaci\u00f3n valiosa sobre el mercado y satisfacer las cambiantes necesidades de los usuarios. Los consumidores son cada vez m\u00e1s exigentes al tomar decisiones de compra debido a la gran cantidad de informaci\u00f3n a su alcance. <\/p>\n\n\n\n Ejemplos de herramientas de alta tecnolog\u00eda incluyen SurveyMonkey, plataforma para realizaci\u00f3n de encuestas personalizables; y SocialMention, que provee informaci\u00f3n sobre los temas m\u00e1s comentados en redes sociales o tambi\u00e9n conocido Social listening <\/a><\/p>\n\n\n\n Ahora veamos d\u00f3nde se cruza la ciencia de datos y el an\u00e1lisis antropol\u00f3gico y social, con una perspectiva de negocio. La ciencia de datos es una disciplina que utiliza m\u00e9todos cient\u00edficos, t\u00e9cnicas de programaci\u00f3n, procesos y algoritmos para analizar y extraer conocimiento de los datos, con el objetivo de identificar patrones para tomar decisiones de negocio. <\/p>\n\n\n\n En pocas palabras, la ciencia de datos nos ayuda a interpretar y contar historias con la informaci\u00f3n que tenemos. <\/p>\n\n\n\n Actualmente. los usuarios producimos y compartimos una cantidad inmensa de datos a trav\u00e9s de internet en distintos formatos, hospedados principalmente en sitios web o aplicaciones. De acuerdo a un estudio realizado por IBM<\/a>, creamos 2.5 quintillones de bytes of datos al d\u00eda. Tanto as\u00ed que el 90% de datos en el mundo ha sido creado a partir del 2010.<\/p>\n\n\n\n La ciencia de datos se apoya de m\u00e9todos cient\u00edficos para extraer insights de la informaci\u00f3n 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.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n El big data<\/strong> le brinda a las organizaciones la posibilidad de acceder a informaci\u00f3n sobre mercados, usuarios, tendencias, etc. El marketing actual echa mano de las ciencias sociales y el big data como una forma de construir conocimiento. <\/p>\n\n\n\n Esto nos permite darle un contexto humano a la inmensidad de datos que tenemos, y a su vez estudiar al ser humano a trav\u00e9s de su discurso \u201conline\u201d como una faceta relativamente nueva de su comportamiento. El machine learning<\/strong> o aprendizaje autom\u00e1tico, es una rama de la inteligencia artificial, que le permite a las \u201cm\u00e1quinas\u201d aprender sin haber sido programadas para ese prop\u00f3sito en espec\u00edfico, lo cual es una habilidad esencial para crear sistemas \u201cinteligentes\u201d y aut\u00f3nomos, capaces de identificar patrones en los datos para convertirlos en predicciones. <\/p>\n\n\n\n Esta tecnolog\u00eda est\u00e1 presente en gran n\u00famero de aplicaciones que utilizamos hoy en d\u00eda. Por ejemplo: las respuestas sugeridas por Gmail, el lenguaje de Siri, o las recomendaciones de material que hace Netflix de acuerdo al contenido m\u00e1s visto. <\/p>\n\n\n\n El t\u00e9rmino machine learning fue acu\u00f1ado en los a\u00f1os 50\u2019s por el cient\u00edfico Arthur Samuel. Samuel codific\u00f3 un programa de aprendizaje de computadoras que les permit\u00eda jugar damas e incluso mejorar su estrategia conforme jugaban m\u00e1s veces.<\/p>\n\n\n\n En la actualidad, se aplica a un gran n\u00famero de disciplinas<\/a> a trav\u00e9s de diversas aplicaciones. Ejemplos de esto incluyen la seguridad de datos, finanzas, el cuidado de la salud, algoritmos de b\u00fasqueda, e incluso, autom\u00f3viles inteligentes. <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n En el mundo de la investigaci\u00f3n de mercados<\/strong>, el machine learning provee diversas maneras efectivas<\/a> de abordar mercados de consumidores. Ayuda a interpretar informaci\u00f3n, predecir el desempe\u00f1o o \u00e9xito de un producto, y el comportamiento de los consumidores, para as\u00ed lanzar un producto al mercado con resultados favorables. <\/p>\n\n\n\n Esta disciplina se ha vuelto incre\u00edblemente importante a la vez que los investigadores de mercados recopilan mayor cantidad de informaci\u00f3n. Como ya lo hemos mencionado, el machine learning<\/strong> nos ayuda interpretando grandes cantidades de informaci\u00f3n a trav\u00e9s de algoritmos, para identificar patrones y obtener respuestas. Pero, \u00bfcu\u00e1l es el proceso exactamente?<\/p>\n\n\n\nInvestigaci\u00f3n de mercados en redes sociales<\/h3>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\nCiencia de datos aplicada a la investigaci\u00f3n de mercados<\/h3>\n\n\n\n
Ciencias sociales y el big data<\/h3>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 es Machine Learning?<\/h3>\n\n\n\n
Ventajas de la inteligencia artificial aplicada a la investigaci\u00f3n para el marketing moderno<\/h2>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\nC\u00f3mo ayuda la investigaci\u00f3n de mercados a tomar decisiones<\/h2>\n\n\n\n