#SkipAd: La Inteligencia Colectiva Amenaza el Modelo de Negocio de YouTube

Aviso: El presente estudio esta basado en datos generados por personas en cual exponen abiertamente pensamientos, registrándose muchas veces variados tipos de insultos que podrían ser incomodos para el receptor. )
 

La popularidad de los vídeos online sigue creciendo cada vez más en internet y cada año son más las personas que usan YouTube para consumir o compartir contenidos multimedia. La influencia de las TIC, destacada fuertemente por el surgimiento de las redes sociales y el aumento de dispositivos móviles ha provocado fuertes cambios en el comportamiento y la forma de pensar de la sociedad en sí trayendo consigo, consumidores y usuarios cada vez más inteligentes. Adicionalmente, las marcas están reaccionando de muchas formas, realizando una serie de experimentos y pruebas para comunicar y vender interesándose solo en estar ahí, donde está su audiencia, destinando una inversión publicitaria cada vez mayor la cual muchas veces es usada en tácticas de marketing de interrupción como la publicidad en vídeos de YouTube. También paralelamente, algunos estudios realizados ya han demostrado como la mayoría de los usuarios no le presta atención a los anuncios insertados en vídeos de internet debido a que no son de su gusto aludiendo muchas veces a una verdadera molestia pero aún así, las metodologías tradicionales usadas no han permitido visualizar toda la información por lo que siguen quedando cosas por descubrir y me sigo preguntando; ¿qué está pasando realmente con los usuarios?. ¿Qué tal si los datos pudieran hablar y respondieran al respecto?.

¡Qué “Hablen” los Datos!

En consecuencia de esto, quise realizar una investigación digital predictiva no tradicional para entender realmente qué está pasando con los usuarios de YouTube y los anuncios en sus vídeos, combinando el análisis cualitativo que nos entrega la inteligencia de redes sociales (a través de conversaciones orgánicas), con el análisis cuantitativo que nos entrega el buscador Google en grandes volúmenes de datos (a través de búsquedas orgánicas) detectando la forma de pensar, sentir y actuar de las personas que usan el soporte, lo cual refleja una amenaza para el engagement buscado por anunciantes y sobre todo, el principal modelo de negocio de YouTube basado en la obtención de ingresos a través de la publicidad.

Actualmente e incluso en estos momentos (real-time), podemos ver los pensamientos de las personas referentes a estos anuncios y el malestar que les genera.

Y como esos pensamientos se convierten en intenciones, que reflejan en búsquedas orgánicas el aumento constante de personas interesadas por eliminar los anuncios de interrupción.

Fabian_urrutia_skip_ad_Youtube

¿Interesante no?

A continuación, puedes ver este artículo en cual podemos observar una amenaza para el modelo de negocio de YouTube debido al uso de publicidad de interrupción a través de un patrón de conducta de usuarios del soporte el cual llamé “Skip Ad”. Así que prepárate para viajar por el mundo de los datos que generan las personas en las TIC:

#SkipAd.

¿Podría ser esto uno de los motivos porque Google quiere el control de las extensiones?

O quizás también, ¿podría ser un indicio de una nueva era sin marketing de interrupción?

Muchas gracias por tu lectura. 🙂

Este estudio PREDICTIVO fue realizado a mediados del 2013, y solo actualizado al 2014 para corroborar el comportamiento y evolución del patrón. Si quieres descargarlo lo puedes hacer en ESTE ENLACE.

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¿Qué es Big Data? y ¿Cuál es su Importancia?

A comienzos de los años 90′ la tecnología se convierte en la herramienta perfecta para construir la infraestructura del manejo de datos dando a luz a un viejo, conocido y relevante amigo de las organizaciones y empresas. El Data WareHouse (almacén de datos). Hasta hoy, un componente clave de ayuda para gestionar inteligencia de negocios. Durante esos años, grandes compañías como Walmart ya sabían que los datos que generaban las compras de sus consumidores podían entregar conocimiento relevante a través de sus preferencias, revelando una serie de hábitos los cuales serían aprovechados para una posterior toma de decisiones estratégicas que favorecieran a la organización. De esa manera se descubrió que muchos de los que compraban cerveza también lo hacían con pañales desechables, identificando un segmento de padres compradores los cuales posteriormente serían impactados por diversas acciones de marketing basadas en esos hallazgos. Pero con el pasar del tiempo, esos datos internos almacenados en las empresas dejaron de ser las únicas fuentes de conocimiento accionable debido a los nuevos avances y la fuerte influencia de las tecnologías de la información y la comunicación sobre las personas a través de blogs, foros, redes sociales, emails, buscadores, dispositivos móviles, etcétera lo cual datificó comportamientos de la sociedad, ahora ya encontrados de manera libre, en volúmenes enormes y desestructurados al exterior de la organización. Debido a la aparición de estos nuevos datos externos sumados a los internos que ya tenían las organizaciones, aparece la necesidad de llamar a esta gran masa de datos a nivel general, la cual se denominó como Big Data; grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes que crecen rápida e ilimitadamente y al ser entendidos ayudan a tomar decisiones a las organizaciones generando ventajas competitivas para estas ya que la información extraída se consigue más rápido y/o en tiempo real. A continuación la reflexión del ex CEO de Google nos da una idea de la cantidad enorme de datos de los cuales estamos hablando:

 
“entre el nacimiento del mundo y el año 2003, hubo cinco exabytes de información creada. Actualmente creamos cinco exabytes cada dos días“. Eric Schmidt 
 

Pero lo importante NO es Big Data. Lo importante son sus insights.

insightsHoy en día, las grandes organizaciones dejaron de ser las únicas capaces de trabajar con Big Data. Se acabo la privacidad de la información ya que los datos que las personas generan están en todas partes y de manera gratuita en su mayoría lo cual indica que poseer datos de mercado está al alcance de todos, por lo que la clave es tener la capacidad de interpretar y convertir esto en información y conocimiento accionable. Por lo tanto, lo importante NO es el Big Data sino los insights o hallazgos encontrados que posteriormente serán utilizados de manera estratégica a favor de una organización determinada con el objetivo de hacerla más eficiente, eficaz y competitiva ante su competidores.

¡Gracias por tu lectura!

  

¿Qué es Data-Driven Marketing? y ¿en qué Consiste?

Desde que se establece la primera conexión entre una computadora y otra entre algunas universidades de EE.UU, la llegada del servicio World Wide Web a internet y en los últimos años, la proliferación de las redes sociales y la aparición y aumento de dispositivos móviles e inteligentes, que la comunicación no ha parado de evolucionar entre las personas experimentado constantes y variados cambios que han traído también una nueva forma de pensar de la sociedad en sí, con nuevos saberes, conductas y hasta creencias. Toda una nueva cultura.  Personas cada vez más inteligentes y cada vez más influenciadas por las TIC, pero que a su vez más exponen su información descuidando gustos, intereses, intenciones y una serie de otros patrones que a través de nuevas técnicas de análisis permiten conocer mucho más la mente de determinados grupos sociales con mayor rapidez que una investigación de mercado tradicional, lo cual para el mundo de los negocios se convierte en tiempo a favor y una verdadera ventaja competitiva para dirigir acciones de marketing y aumentar más aún sus utilidades. Estamos hablando de una especialidad basada en datos de consumidores o usuarios, el Data-Driven Marketing.

¿Qué es el Data-Driven Marketing?

El Data-Driven Marketing o marketing basado en la conducción de datos es una disciplina que aparece como respuesta para la gestión de Big Data pero enfocado en el marketing, utilizando variadas técnicas de análisis e investigación en tiempo real para la extracción de hallazgos o patrones de mercado a través de datos generalmente gratuitos disponibles tanto al interior como exterior de una organización con el objetivo de favorecer y acelerar la toma de decisiones estratégicas. Tanta es su relevancia actual, que la mayoría de las acciones de marketing digital se basan en el conocimiento accionable que se consigue de datos que las personas generan.

Su metodología consiste en 3 pasos:

Fabian Urrutia Data-Driven Marketing Big Data

 

  1. Recolección de datos:  Consiste en reunir datos generados por consumidores o usuarios disponibles en variadas fuentes de información (mientras más mejor) como por ejemplo blogs, foros, redes sociales, emails, tráfico web, búsquedas orgánicas en buscadores, etc.
  2. Análisis y Conocimiento Accionable en Tiempo Real: Consiste en cribar e interpretar volúmenes de estos datos para ser convertidos en tiempo real en información útil como insights o hallazgos de mercado a través de técnicas cuantitativas como cualitativas o incluso, un complemento de ambas para entender mejor aún los patrones sociales.
  3. Decisiones y Acciones Estratégicas: Consiste en llevar a cabo estrategias y tácticas más rápidas y/o en tiempo real fundamentadas en esta información útil extraída de los datos para el óptimo y oportuno uso del marketing, creando ventajas competitivas para una organización determinada.

¿En qué ya se está usando el Data-Driven Marketing?

El principal y convencional uso que se le está dando en la actualidad es en estrategias y tácticas de marketing en buscadores, redes de contenido, redes sociales, personalización y optimización de sitios web. segmentación y personalización de email marketing, retargeting. Pero aún así, algunos Data-Driven Marketers curiosos, experimentamos constantemente nuevos usos de los datos (aquí uno de mis experimentos) para sacar más y mejor provecho a las acciones de marketing debido al nivel de relevancia de esta información, ya que cada vez más los comportamientos de las personas se datifican.

Y tú, ¿ya estás sacando provecho a los datos?

¡Cuéntame!

Gracias por tu lectura.

3 Pasos para Optimizar tu Estrategia de Contenidos en Facebook

Este tip es muy sencillo y no es afectado por los constantes cambios de interfaz de Facebook Insights. Consiste en un breve cruce de datos estadísticos de Facebook, en el cual analizamos demográficamente (sexo y edad) para entender si tus contenidos son los correctos para tu target o no. (Las imágenes utilizadas son sólo de referencia del antiguo Facebook Insights).

Paso 1: Análisis de Personas que les Gusta tu Página.

El siguiente gráfico obtiene datos desde un punto de vista cuantitativo basándose en el número total de “me gusta”, perfilando automáticamente a tu principal audiencia.SMO-Facebook-Fabian-Urrutia

Como observamos en la imagen de ejemplo, la mayoría de nuestra audiencia corresponde a mujeres de 25 a 34 (20%) años de edad, seguido por otras de 35 a 44 (14,8%) y  un tercer grupo relevante de 18  a 24 (11,2%). El cuarto grupo es una audiencia de hombres entre 25 a 34 años (11,1%).

Paso 2: Análisis de Personas que Interactúan en tu Página.

El siguiente gráfico obtiene datos cuantificados desde un punto de vista cualitativo basándose en el número total de personas que interactúan con la marca. Nos muestra el real engagement que estamos consiguiendo con nuestros contenidos.

SMO-Facebook-Fabian-Urrutia2

Como podemos observar, la mayor parte de personas que interactúan con nosotros tienen entre 45 y 64 años de edad. (34,6%), en su mayoría mujeres.

Por lo tanto detectamos el siguiente problema:

  • Tenemos una comunidad joven, a la cual le estamos entregando contenido para personas de mayor edad.

Paso 3: Optimización Estratégica de Contenidos en Facebook.

¿Qué vamos a hacer?

  • Cambiar la dirección de la estrategia a hacia nuestro real target a través de la optimización de contenidos según gustos e intereses de la mayoría de personas suscritas a la RSS en Facebook.

¿Cómo lo haremos?

  • Segmentando contenidos a 4 grupos etáreos distintos, proporcionalmente divididos de la siguiente forma:

Ejemplo:

* 40% de contenido dirigido a personas entre 25 a 34 años.
* 20% de contenido dirigido a personas entre 18 a 24 años.
* 20% de contenido dirigido a personas entre 35 a 44 años.
* 20% de contenido dirigido personas de 45 a 64 años. (No debemos descuidar a los que ya interactúan con nuestra marca ya que puede disminuir el engagement conseguido hasta el momento)

SMO-Facebook-Fabian-Urrutia3

Una vez ya segmentados los contenidos por rango etáreo, vuelve a dividir los contenidos pero esta vez por sexo. En este ejemplo aproximadamente un 70% de mujeres están suscritas a la RSS de la página en Facebook por lo tanto la mayoría de nuestros esfuerzos se orientarán hacia ese segmento.

¡Todo lo demás es sólo cuestión de táctica!

Y tú, ¿ya has optimizado tus contenidos?. Cuéntame!

¿Cómo usar Big Data de Búsquedas Orgánicas para SMO?

El conocimiento del mercado es casi una “brújula de marketing”, una ventaja competitiva de alta relevancia en estrategias organizacionales, ya que la valoración de nuestro target determinará si el producto o servicio “vive o muere” o desde un punto de vista más actualizado, si un contenido es valorado o no por tu target.

Hace unos años conseguir este tipo de información era bastante lenta, de alto costo y sólo se encargaban ciertas entidades como agencias de investigación de mercado a extraerla, pero ahora gracias a las TIC podemos conseguir gratis datos relevantes del mercado y en tiempo real que nos pueden ser útiles para realizar social media optimization (SMO) de acuerdo al rápido comportamiento de un mercado cada vez más inteligente.

A continuación, te explico una técnica de Nethunting que puedes usar para optimizar tu estrategia de contenidos realizando una investigación exploratoria de tendencias, tomaré como ejemplo la industria de los lácteos, mostrándote qué está buscando y qué buscará el mercado. Si sabemos cómo buscan, sabremos cómo piensan. Si sabemos cómo piensan, sabremos sus intereses y qué contenido será más conveniente entregarle.

smo

La metodología consiste en un análisis de seguimiento estadístico de búsquedas orgánicas almacenadas en Google, que nos permitirán extraer conocimiento del mercado para dirigir nuestra estrategia. Los softwares utilizados son Google Trends y Google Search. Los pasos te los detallo a continuación:

  1. Formulación de Problema: Lo primero es cuestionarnos algo específico a indagar; ¿cómo se están consumiendo los productos lácteos?, ¿qué usos le está dando el mercado a estos?.
  2. Selección de Keywords y Segmentación: Para analizar las tendencias debemos escoger palabras clave. En este caso, escogí estratégicamente palabras que aludan a productos genéricos y derivados de los lácteos, seleccionando las siguientes: “leche”, “yoghurt”, “manjar”, “queso” y “crema”. Luego, debemos segmentar geográficamente para observar información referente a tu país además de seleccionar un período mínimo de 3  a 12 meses para una muestra representativa del mercado.
  3. Análisis de Comportamiento y Extracción de Insights: Ya en Google Trends, debemos escribir las keywords seleccionadas para que el software nos entregue datos y poder analizar. En este caso la keyword “leche” nos dirá en qué momento aumenta el interés, qué están buscando actualmente y qué buscarán los consumidores de leche. Posteriormente, repetiremos el procedimiento con las keywords “yoghurt”, “manjar”, “queso” y “crema” para tener una visión a nivel de industria en la extracción de insights. Aquí mi ejemplo:

Análisis de Mercado Industrial

Big Data de Búsquedas Orgánicas para SMO

Leche

Análisis Leche - PrincipalUtilizando la palabra clave “leche” podemos observar el comportamiento de las búsquedas orgánicas de consumidores y apoyados por un cruce de datos con Google Search, podemos ver más en detalle y detectar la preocupación de consumidores por efectos secundarios en la ingesta del producto. Luego, se registran búsquedas relacionadas a recetas con leche, en la cual se destaca leche asada y condensada reflejando interés por estos derivados para elaboración casera.

Análisis Leche - AumentoPor otra parte, en las búsquedas que van en aumento, se están orientando a la leche vegetal, ya que esta se presenta como la solución a los efectos negativos producidos  por la lactosa, glúten y colesterol. Y por último, el término “kefir” y pajaritos” nos indica que la gente esta buscando cada vez más cómo hacer yogurt en su hogar.

Yogurt

Captura de pantalla 2013-08-19 a la(s) 1.13.31 AMA través de la keyword ”Yogurt” observamos que la gente está orientando sus búsquedas a recetas para cocinar con yogurt dándole así, un uso más culinario que de un postre.

Por otra parte, se observa un mercado cada vez más interesado en la elaboración casera del yogurt.

Manjar

Captura de pantalla 2013-08-18 a la(s) 5.13.20 PMLa palabra clave ”Manjar” alude principalmente a interés en la elaboración casera del producto y su uso como producto culinario. 

En la variable “aumento” no entrego información.

 

Queso

Captura de pantalla 2013-08-25 a la(s) 1.56.12 AMCon la keyword ”queso”, se registra la mayoría de búsquedas actuales orientadas al uso culinario del producto, mientras que un menor segmento se interesa por su alto contenido calórico. 

También, se observa un mercado cada vez más interesado en el uso culinario y la producción casera del producto.

                                                                                                                                                                              

Crema

Captura de pantalla 2013-08-19 a la(s) 1.49.25 AMCon el uso de la keyword ”Crema”, observamos que el mercado está buscando recetas fáciles para hacer crema en casa. En ocasiones aluden a la innovación culinaria con recetas poco tradicionales como la crema de naranja.

Luego en la búsquedas que van en aumento, el patrón se repite observando un mercado cada vez más interesado en la innovación culinaria, reflejándose en búsquedas referentes a crema para cupcakes. Derivados lácteos con nuevos colores, sabores y formas. Y bueno, hasta aquí llego con la demostración.

Una vez finalizado tu análisis, ya podrás generar contenido de mayor relevancia para tu target, optimizando la presencia de tu marca en social media, debido a que estás trabajando de acuerdo a sus gustos, necesidades o intereses.

¡¡Si sabemos cómo piensan, sabremos cómo generar un buen engagement !!

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