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Inteligencia digital y analítica avanzada para la optimización en Facebook

Como ya hemos venido comentando en anteriores publicaciones, la apuesta por la inteligencia digital o, dicho de otro modo, por el valor de los datos generados en el mundo digital, es cada vez mayor. Conscientes de ello, y desde hace ya casi dos años, en Súmate seguimos apostando de manera clara y determinada por este sub-sector dentro del marketing digital.

Es cuando estudiamos las distintas capacidades de la inteligencia digital cuando estamos en disposición de profundizar en conceptos como el de la analítica avanzada, compuesto por técnicas de análisis como:

  • Analítica descriptiva
  • Analítica diagnóstica
  • Analítica predictiva
  • Analítica prescriptiva

Las dos últimas se centran en la optimización, cuestión de principal preocupación de la gran mayoría de agencias digitales a nivel mundial. Este cuadro expone las técnicas de analítica avanzada:

Técnicas de análisis avanzado

En base a esta lógica, los servicios que ofrecemos en este campo son los siguientes:

  • Segmentación del cliente digital
  • Digital market basket analysis
  • Estudio de la ratio de abandono de cliente digital
  • Predicción de ventas digitales
  • Cálculo del ROI sobre campañas

El cálculo de la rentabilidad nos permite aplicar la prescripción y así conseguir una correcta optimización de nuestras campañas de redes sociales, basándonos en el establecimiento de un Plan de Medios Optimizado.

Optimización en Facebook

En elAnalítica avanzada en Facebook caso de Facebook el objetivo principal será saber si realmente están siendo óptimas nuestras campañas y si nos acoplamos de manera productiva a un mercado cada vez más exigente. De no ser así, estaríamos en disposición de dar el siguiente paso hacia la optimización a través de la inteligencia digital.

En el caso que proponemos, en primer lugar, cualquier agencia debería ser capaz de dar respuesta a sus clientes sobre el rendimiento de las publicaciones por día de la semana, sobre el rendimiento por tipo de post, sobre el rendimiento por post patrocinados y sobre cuáles de sus variables son más influyentes, haciéndole consciente de qué factores como foto, estado, link, vídeo, mes, total de likes, día de la semana, etcétera pueden tener una mayor influencia sobre el alcance de las publicaciones.

En un último estadio, y después del diseño de la red neuronal que mejor predictora resulte del impacto, como función de variables estacionarias y características del post, analizamos el modelo prescriptivo, el cual, para que sea completo, ha de ser capaz de arrojar conocimiento e información acerca de qué día de la semana y a qué hora, nuestro cliente ha de publicar determinado contenido, el cuál puede tratarse de foto, video o link promocionados o no, conformando lo que ya antes hemos introducido como Plan de Medios Optimizado.

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