0. Marketing basado en datos, ¿cómo hacerlo?
Hola, soy Hashscraper. Hoy, este post está dirigido a pequeños comerciantes, startups y profesionales del marketing en línea que tienen muchas preocupaciones sobre el marketing en línea.
De hecho, el marketing basado en datos se está volviendo cada vez más popular... Pero muchas personas se preguntan dónde y cómo recopilar datos, y cómo aplicarlos en la práctica.
Es probable que aquellos que hacen marketing en línea hayan tenido estas preocupaciones al menos una vez.
Por eso, en esta ocasión,
1. Cómo elaborar estrategias de marketing utilizando servicios gratuitos de big data
2. Cómo recopilar datos de redes sociales y aplicarlos al marketing en línea
Explicaré estos dos temas con ejemplos reales.
1. Servicios gratuitos de big data esenciales para elaborar estrategias de marketing en línea
Hay un servicio líder en Corea que permite el análisis de datos de big data para el análisis de áreas comerciales.
Es el Naver Smart Place.
1) Naver Smart Place
Cuando abres un negocio y comienzas a hacer marketing en línea, lo primero es la 'exposición' en Naver. La exposición del nombre de tu empresa en Naver es esencial.
En Naver Smart Place, puedes ver datos desde diferentes perspectivas. Puedes ver los datos de las personas que han buscado tu tienda (empresa).
Puedes verificar los datos de los clientes potenciales a través de datos como la edad, el horario y el género. Si los consumidores jóvenes de 20-30 años que son tu público objetivo buscan el nombre de tu empresa, debes planificar servicios y estrategias de marketing en línea acordes con ellos.
Sin embargo, a veces los consumidores que buscan y los clientes reales pueden ser diferentes. ¿Qué pasa si los consumidores que buscan son de 20-30 años pero los clientes que ingresan son de 40-50 años?
La discrepancia entre los resultados de búsqueda y los resultados de visitas (ingresos) significa que hay un problema en algún lugar. Debes identificar y resolver ese problema para que los consumidores que buscan coincidan con los clientes que ingresan.
Puedes verificar reservas, pedidos y reseñas a través de la aplicación, lo cual es muy conveniente. Se ha vuelto esencial para los pequeños comerciantes.
La mayoría de las personas monitorean solo lo suyo, pero es importante observar atentamente lo que hacen los "competidores".
Debes verificar qué ofrecen los competidores principales, revisar las reseñas populares y desarrollar estrategias para atraer clientes a tu lado.
Sería aún mejor si pudieras conocer a qué hora suelen visitar los clientes, de dónde proviene el tráfico de entrada, y el recorrido de los clientes.
Al enumerar y analizar las condiciones anteriores, podrás desarrollar estrategias de precios para los productos/servicios que los clientes objetivo comprarán.
Si quieres decir "Este es el mejor restaurante de la zona", te recomiendo analizar los elementos mencionados anteriormente a través de Smart Place.
¿El big data es tan complicado? Basar la planificación de productos/servicios y el marketing en línea en esos datos es lo que se conoce como marketing en línea basado en big data.
2) Naver Data Lab
¿No sería genial saber cuáles son los artículos o temas de tendencia que se adaptan a tu público objetivo?
Puedes encontrar este tipo de artículos o palabras clave en Data Lab.
Proporciona tendencias de búsqueda de Naver y palabras clave en tendencia, así como tendencias de búsqueda por categoría de compras.
También puedes verificar las palabras clave de búsqueda en tiempo real y realizar análisis comparativos por palabra clave.
Recientemente, comparé el volumen de búsqueda de "Pengsoo", una tendencia actual, con su competidor "Pororo".
Como era de esperar, Pengsoo es la tendencia actual. A partir de mediados de septiembre, el volumen de búsqueda siguió aumentando y superó a Pororo.
Pororo alcanzó su punto máximo el 26 de agosto de 2019. Al investigar por qué subió repentinamente, descubrí que un programa de televisión presentó un quiz sobre Pororo, lo que lo llevó a ocupar el primer lugar en los rankings de búsqueda.
El 75% de los consumidores en Corea realizan búsquedas en Naver, por lo que Naver es la mejor fuente de información para temas relacionados con Corea.
Además, Data Lab ha integrado datos de varios sitios web gubernamentales como e-Nara Jipyo y el Portal de Datos Públicos, por lo que es muy conveniente. No es necesario buscar en numerosos portales de datos públicos para encontrar datos.
3) Google Trends
Por supuesto, esto es solo para Corea. Si deseas conocer las tendencias de exportación o internacionales, es recomendable utilizar 'Google Trends'.
Google, como un portal global, realiza análisis de big data sobre las palabras clave que se buscan en todo el mundo.
Si deseas saber cuán popular es BTS en todo el mundo, simplemente busca en Google Trends.
Aunque sabía que era popular a nivel mundial, no sabía que también era popular en Costa de Marfil.
Google Trends ha sido reconocido por su capacidad de análisis. Predijo con precisión la elección del presidente Trump y el Brexit en el Reino Unido a través del análisis de big data de Google Trends. Si estás considerando la exportación, es recomendable utilizar Google Trends.
2. Cómo recopilar datos de redes sociales y aplicarlos al marketing en línea
Los canales de recopilación de datos en redes sociales varían según el público objetivo y el propósito que desees.
Si vendes ropa para mujeres de 20-30 años, puedes recopilar datos en Instagram, YouTube y comunidades de mujeres.
Si vendes productos para bebés para personas de 30-40 años, puedes obtener los datos deseados en cafés para padres, Instagram y plataformas de productos para bebés.
Si deseas evaluar la eficacia del marketing en línea, simplemente recopila y analiza las respuestas de los clientes dentro de los canales de marketing en línea.
A continuación, te mostraré cómo nuestros clientes recopilan y utilizan datos, canal por canal.
1) Web scraping de blogs y cafés
En el caso de blogs y cafés, puedes recopilar títulos de publicaciones, número de visitas, fecha de publicación, contenido de la publicación, comentarios, autor, etc. desde la página web.
Incluso es posible recopilar datos de blogs y cafés cerrados que requieren inicio de sesión o membresía, excluyendo publicaciones que parecen ser de marketing o publicidad. Al recopilar datos reales y no publicitarios, podrás analizar adecuadamente los efectos del marketing en línea.
Hace poco, la empresa de helados B, que tiene a un famoso jugador de fútbol como modelo, recopiló y analizó las respuestas de los clientes recopilando publicaciones de blogs y cafés para analizar los efectos del marketing en línea.
2) Web scraping de YouTube
En el caso de YouTube, hay más elementos que se pueden recopilar.
Puedes recopilar URL del video, título del video, número de visitas, fecha de publicación, cantidad de me gusta/no me gusta, número de suscriptores, comentarios, respuestas a comentarios, ID, etc..
Dado que es un canal muy popular, es el mejor canal para analizar las respuestas en tiempo real antes y después de la venta. Sin embargo, no hay muchos lugares que analicen los comentarios de YouTube.
¿Por qué? Porque los comentarios de YouTube son datos no estructurados y muchas frases que requieren limpieza, lo que reduce la precisión. Por lo tanto, es un canal en el que es necesario centrarse más en el procesamiento y análisis de los datos que en la recopilación de datos.
Un cliente que fabrica teléfonos móviles recopiló y analizó los comentarios de los principales YouTubers para predecir las ventas y crear un modelo de predicción de ventas.
A través del análisis de sentimientos de los comentarios de YouTubers que promocionan productos de la competencia, identificaron las necesidades detalladas de los productos de la competencia y las utilizaron como elementos de referencia para lanzar productos similares a precios más bajos, lo que aumentó las ventas.
3) Web scraping de Instagram, el núcleo del marketing en línea pero el más difícil
Recopilar datos de Instagram es difícil en comparación con otros canales de redes sociales.
Aquellos que han intentado hacer scraping lo saben. Instagram bloquea las direcciones IP de manera muy efectiva.
¿Sabías que Instagram proporciona una API para el scraping? Sin embargo, hay un límite diario en la cantidad que se puede recopilar, por lo que no se pueden recopilar grandes cantidades de datos. Por lo tanto, a menudo es necesario utilizar IPs virtuales, pero aún así se bloquean. ¡Los desarrolladores de Instagram son increíbles!
Además, hay muchos obstáculos como la UX de desplazamiento infinito, los cambios en los nombres de las clases, el botón de "ver más" en los comentarios, lo que dificulta el scraping de los datos deseados. Por supuesto, nuestros talentosos desarrolladores pueden resolver estos problemas y recopilar datos sin problemas.
Puedes recopilar URL/imagen de la publicación, número de seguidores, número de seguidos, publicaciones, fecha de publicación, comentarios, ID, número de me gusta, etc. de Instagram.
Muchas personas analizan en tiempo real las reacciones de los clientes recopilando y analizando las publicaciones y comentarios de ciertos productos o personas.
Especialmente las empresas de plataformas miden en tiempo real la reacción y popularidad de los productos para proporcionar servicios que informen a los clientes, por lo que es recomendable utilizar los datos de Instagram.
De esta manera, a través de un proceso de recopilación de datos en las redes sociales, procesamiento de datos, análisis de morfología, procesamiento de lenguaje natural, etc., puedes medir la tasa de positividad/negatividad por oración.
La pantalla a continuación muestra un análisis de sentimientos por publicación realizado recopilando datos de Instagram con Hashscraper.
¿Ves los puntajes en la sección de análisis de sentimientos? Si está cerca de 1, es positivo; si está cerca de -1, es negativo.
El análisis muestra que la mayoría de las publicaciones son positivas en general.
Aunque te mostré un ejemplo de análisis de publicaciones, también puedes analizar los comentarios.
¿Realmente tiene efecto mi marketing en línea?
¿La tasa de positividad de los comentarios de Instagram afecta las ventas del producto?
¿Hay una correlación entre el número de registros de membresía en el sitio y la cantidad de comentarios positivos en el blog?
Si tienes estas preguntas en mente, es el momento de extraer información a través de los datos. (¡Contáctanos!)
Hasta ahora, hemos explorado cómo se utilizan en la práctica los servicios gratuitos de big data, la recopilación de datos en redes sociales y su aplicación en el marketing en línea.
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