Durante los dos últimos años hemos estado trabajando intensamente en el campo del análisis de la conversación en la web social y de la reputación online (1). Primero adquiriendo experiencia sobre las herramientas y las técnicas más adecuadas para llevar a cabo estos estudios. Y después, aplicando estos conocimientos en la elaboración de informes para compañías multinacionales y españolas.

Hoy iniciamos una serie de artículos dedicados monográficamente a cada una de estas herramientas en los que haremos una introducción a sus principales características y a una valoración sus potencialidades y limitaciones. Al final de la serie, resumiremos las principales fortalezas y debilidades de cada herramienta y estableceremos unas conclusiones sobre el estado de este mercado, que se encuentra sin lugar a dudas en plena evolución.

El estado del mercado 2009-2012

La consultora norteamericana Forrester Research ha venido publicando desde principios de 2009 bajo el título “The Forrester Wave™: Listening Platforms”, informes trimestrales sobre el mercado de las herramientas de medición y monitorización de la conversación. Hace casi cuatro años los líderes del sector según Forrester eran Nielsen BuzzMetrics y TNS Cymfony, mientras que Radian 6 –la primera herramienta que analizaremos– era un competidor aspirante con buenas perspectivas. En ese momento los autores de estos informes consideraban que la monitorización de las marcas estaba creciendo rápidamente aunque las herramientas disponibles aún estaban en su infancia. Dos años después –a finales de 2010– Radian 6 se había colocado entre los líderes del sector. En el último informe de esta consultora correspondiente al segundo trimestre de 2012, Radian 6 se mantiene como líder y Visible Technologies –que se encontraba desde el principio entre proveedores más destacados– adelanta posiciones hacia los primeros puestos.

Siguiendo las recomendaciones de los analistas de Forrester Research, Radian 6 fue la primera herramienta que utilizamos a finales de 2010. Desde entonces hemos continuado observando constantemente la evolución del mercado y utilizando las herramientas más adecuadas según las necesidades de cada cliente. Para nosotros, como consultores y analistas de la conversación en la web social, es importante no estar ligados a un único proveedor y disponer en cada momento de la solución que ofrezca mejores resultados.

Plan de revisión

Para la publicación de estas evaluaciones hemos seleccionado inicialmente 7 herramientas entre las que están representados varios grupos: las que el consenso del sector considera líderes, las herramientas que usamos y que consideramos valiosas, los proveedores que se alejan del usuario corporativo con precios más ajustados y las soluciones desarrolladas en España:

• Radian 6
• Sysomos Heartbeat
• Sysomos MAP
• Visible Intelligence
• uberVU
• Smmart
• Brandchats

Hacer un análisis exhaustivo de todo el panorama de soluciones disponibles no sería ágil ni necesariamente más relevante. Asimismo nuestra intención es ir publicando nuevos análisis sobre las evoluciones en las herramientas disponibles o sobre la aparición de nuevas soluciones.

Criterios de la evaluación

Forrester utiliza un modelo de evaluación de 64 criterios para sus informes, pero estos no son explicados en detalle, por lo que a efectos finales no sabemos lo que implica exhaustivamente que una herramienta haya sido clasificada en sus estudios por delante de otras. Por el contrario, nosotros consideraremos 6 aspectos clave que le pedimos a una herramienta para que marque la diferencia frente a otra; aunque realmente cuando evaluamos o usamos una herramienta, tenemos en cuenta muchos elementos que solo se observan después de muchas horas de trabajo.

Estos seis aspectos clave parecen exigencias sencillas, pero realmente cubren las cuestiones clave a la hora de realizar la medición y el estudios de presencia online. Veámoslo con un poco de detalle:

1. Alcance de las fuentes

La recogida lo más completa posible de las menciones sobre una marca o conjunto de palabras clave es crucial para el éxito de estos estudios. Como resulta evidente, todo el proceso de estudio se ve comprometido en mayor o menor medida si faltan fuentes o se pierden menciones relevantes. Precisamente una de las labores más importantes que realizan estas herramientas (sin la cual no podrían ofrecer su servicio) es guardar copia de los millones de contenidos que se publican en Internet cada día o que se han publicado durante los últimos años.

Debemos considera dos tipos distintos de escucha cuando abordamos las posibilidades que nos brinda este campo:

• El análisis retrospectivo de la conversación (que puede llegar según los proveedores hasta las menciones recogidas en 2008)
• La monitorización diaria o seguimiento a partir del momento en el que se inicia la escucha

Ambas orientaciones de escucha tienen aplicaciones claramente diferenciadas que consideraremos con detalle. En primer lugar, el análisis retrospectivo es lo que utilizamos para realizar estudios generales sobre la presencia online; con ellos perseguimos conocer de qué modo la marca o los productos del cliente están presentes en la conversación de los internautas y qué lugar ocupan frente a la competencia. En segundo lugar, la monitorización diaria de la conversación está destinada a seguir en cada momento la evolución de la conversación y su uso más inmediato es servir de herramienta a los Social Media Managers. Estos las utilizan para localizar menciones que puede requerir acciones de respuesta y de atención al cliente, por un lado, o –entre otros usos– para realizar un seguimiento a corto plazo de los efectos y resultados de una estrategia de comunicación, una campaña, etc.

Así pues, bajo este epígrafe analizaremos cuantitativamente de qué modo las herramientas estudiadas son capaces de recoger exhaustivamente las menciones generadas en la web social, tanto en sentido retrospectivo como en el seguimiento directo.

2. Posibilidades de segmentación: medio, geografía, lenguas, etc.

Este es un primer punto crítico al que se enfrentan todas estas herramientas: ¿cómo convertir los datos no estructurados (que proceden de orígenes diversos y que están codificados con criterios no estandarizados) en datos estructurados que puedan ser objeto de análisis comparativos homogéneos? Por ejemplo, la identificación del medio de origen (blogs, foros, micromedios, etc.) no presenta problemas y es de gran utilidad para conocer el tipo de actividad que genera una marca. Sin embargo, en la identificación de la lengua encontramos un mayor porcentaje de error y aún más en la localización geográfica de la mención. A pesar de que estos tipos de datos son de crucial importancia para hacer un análisis de mercado y competidores para un país concreto o separando la conversación de múltiples países, no son pocas las herramientas que tienen dificultades bajo estos aspectos. En nuestra revisión señalaremos que herramientas nos ofrecen mejores resultados respecto a la segmentación de las menciones recogidas.

3. Análisis de texto

El análisis exploratorio de las palabras clave que dominan un determinado segmento de conversación –y por tanto previo a una posible inspección detallada de las menciones– es imprescindible para poder realizar el análisis en un tiempo razonable y es una de las principales aplicaciones de estas técnicas estadísticas. Para explicarlo sencillamente, el análisis de texto del contenido de un grupo de menciones –que puede contener miles de palabras– es la lupa que nos permite tener una noción general sobre lo que pasó en la conversación un día determinado. Varias de las herramientas consideradas ofrecen este tipo de ayuda, que según el proveedor se encuentra más o menos desarrollada.

4. Medición de la autoridad

Cuando la conversación sobre una marca contiene miles o cientos de miles de menciones –incluso en periodos cortos de tiempo– es conveniente disponer de un criterio que nos permita ordenar tal acumulación de información. Este tipo de indicador nos sirve para priorizar determinados aspectos (temas o fuentes de la conversación) en el proceso de análisis y organizar la presentación de los resultados de manera que tengan la mayor relevancia posible para la marca. Sin ir más lejos, podemos recordar que ésta es precisamente la clave del éxito de Google, cuya superioridad –frente a los antiguos buscadores– es disponer de un método para determinar qué mostrar primero en función de la autoridad de la fuente y del contenido.

Aunque la medición de la autoridad de cada uno de los sujetos que emiten mensajes en la web social es una tarea mucho más compleja que la medición de la autoridad de una página web (puesto que se plantean preguntas como: ¿es más importante el alcance cuantitativo de una mención o la capacidad de influencia cualitativa en determinadas audiencias especializadas?) esperamos que las empresas desarrolladoras sigan trabajando para ofrecernos a los analistas, indicadores de autoridad que nos ayuden en nuestro trabajo de estudiar conversaciones de gran volumen y con estructuras de interrelación altamente complejas.

5. Facilidad de uso

Siempre que evaluamos cualquier instrumento técnico –en especial en el campo profesional– debemos tener en cuenta que sea eficaz, que tenga una buena usabilidad y que nos permita realizar nuestro trabajo del mejor modo posible. Algunas de las herramientas que analizaremos en esta serie de artículos se han preocupado de cuidar estos aspectos, manteniendo un ritmo de mejoras constante, pero otras –incluso las considerada líderes, según nuestra opinión– aún adolecen de interfaces poco potentes y con evidentes problemas de usabilidad.

6. Exportación de datos

No todos los análisis que nos exige la realización de un estudio de la conversación son posibles de llevar a cabo utilizando una única herramienta. En algunos casos, ciertos conjuntos de datos que puede resultar útil cruzar, proceden de herramientas diferentes. Por ejemplo, los enlaces de los vídeos publicados en un canal de YouTube y la redifusión social que estos han tenido en redes sociales. Esta necesidad es aún más clara cuando ni siquiera las herramientas que son líderes ofrecen recursos tan básicos como el cambio de la escala temporal de visualización (conversión de la vista de días a meses) que son habituales por ejemplo en la gran mayoría de herramientas de analítica web. Por todas estas razones, nosotros valoramos especialmente que las herramientas dejen exportar el máximo posible de información y que lo hagan con el mayor número de valores estructurados que sea posible.

¿Qué hay del análisis de sentimiento?

Hemos dejado fuera de los 6 aspectos clave que consideramos a la hora de evaluar una herramienta de este tipo el denominado análisis de sentimiento. Y esto a pesar de que la mayoría de empresas desarrolladoras de estas herramientas están haciendo grandes esfuerzos para incluir este tipo de funcionalidad e intentan venderla como un recurso básico. En nuestra opinión, esto es algo que quizá puede convencer a un responsable de marketing que espera ver simplificado su trabajo, más que a un analista serio que se ha preocupado por estudiar los resultados que realmente ofrece este tipo de tecnología.

Nuestra experiencia sobre esta funcionalidad nos dice que hoy por hoy, en el mejor de los casos el análisis de sentimiento nos permite localizar menciones que contienen palabras sospechosas (insultos, expresiones de queja, etc.) que deben ser inspeccionadas manualmente para confirmar su sentido. La probabilidad de encontrar falsos positivos en la forma de expresiones irónicas, o entre otros casos, menciones en las que aparece la marca pero en realidad van destinadas a un tercero, es demasiado alta como para confiar en la medición ofrecida por este tipo funcionalidad. Al mismo tiempo, hay que sumar la problemática de los idiomas, puesto que en general las empresas desarrolladoras se han preocupado en primer lugar por la detección de sentimiento para el inglés. ¿Qué pasa entonces si estamos ante una marca multinacional con conversación en 20 idiomas diferentes? Sencillamente ni estas herramientas soportarán tantos idiomas ni tampoco serán fiables ante una conversación tan compleja.

Por estas razones, cuando nosotros ofrecemos este tipo de estudio denominado semántico, lo que hacemos es analizar individualmente el sentido de cada mención dentro de una muestra representativa de la conversación. Además este método de trabajo nos da la posibilidad de clasificar las menciones dentro de modelos más complejos que el par positivo/negativo.

Ninguna herramienta sustituye al analista

La conclusión que hemos obtenido a partir de nuestra experiencia es que ninguna herramienta está en disposición de ofrecer datos sobre una marca y sus competidores lo suficientemente refinados como para que puedan ser incluidos directamente en un informe. La labor del analista especializado es imprescindible en todas las fases de estudio: comenzando por la configuración de las búsquedas, continuando con la inspección de la información recogida y terminando con la elaboración de las conclusiones. Asimismo en algunos casos cuando se quiere responder a las preguntas que realmente le importan a los responsables de la marca –ya sean cuerpos directivos o responsables de marketing– es necesario reelaborar la información con herramientas adicionales o cruzar datos procedentes de varias estrategias de análisis (analítica web, analítica de negocio, analítica de campañas, etc.)

Notas

1. Aunque adoptamos el término “reputación online” como la forma más en boga, preferimos hablar de “medición de la conversación en la web social” debido a que es un concepto más inclusivo y a que en realidad, la reputación es un intangible que no podemos medir directamente, al contrario que los términos y tendencias de lo que dicen los usuarios de internet. En algunas casos, por economía expresiva también usamos el de “analítica social media” aunque resulta menos propio para nosotros.