Analisis del ROI en redes sociales de Marca

Análisis del ROI en redes sociales de marca

Genetsis – febrero de 2009

ANÁLISIS DEL ROI EN REDES SOCIALES DE MARCA

DatosAnálisisReportesInformes

¿DE QUÉ VA ESTO?

Modelos de toma de decisiones


Construir el primer sistema automatizado de medición de resultados de una red social

de marca en España

EL RETO


¿Qué queremos saber?¿Para qué?

¿De donde sacamos los datos?¿Cómo los presentamos?

PASO 1: DEFINIR LA ESTRUCTURA


TODO*

PASO 2: ¿QUÉ QUEREMOS SABER?

*Todos los datos personales que quieran darnos los usuarios y los estadísticos que podamos obtener sin ser intrusivos


Para poder optimizar la plataforma constantemente

Para saber que servicios funcionan y cuales no

Para pulsar la opinión de la comunidad

Y, sobre todo: Para conocer el Retorno de la Inversión de la marca

PASO 3: ¿PARA QUÉ?


• De la actividad de los usuarios en la plataforma

• De los datos que nos proporcionan los usuarios

• De las interacciones con la marca en otros sitios

• De donde sea posible

PASO 4: ¿DE DONDE SACAMOS LOS DATOS?

Analítica web

BBDD

Extracción

El toque mágico


•Descartando los informes manuales y en Excel•Creando herramientas Self Service•Presentando la información

visualmente•Dando el control de la plataforma al

cliente

PASO 5: ¿CÓMO LOS PRESENTAMOS?


Cliente => Coca-ColaEstrategia => Red social de marca

Situación real

UN POCO DE HISTORIA

¿Cómo sabemos si funciona?


Creando nuevos conceptos para solucionar nuevos problemas

COMO NOS ENFRENTAMOS AL PROBLEMA


1) Impactar: Conseguir atención

2) Contactar: Presentarnos

3) Relacionarnos: Entablar amistad

NUEVOS CONCEPTOS

¿QUÉ QUEREMOS HACER CON UNA RED SOCIAL?


1) Impactos: Donde y cuanto impactamos

2) Contactos: Con quién y donde contactamos

3) Relaciones: Con quién nos relacionamos y cuán fuertes son las relaciones

NUEVOS DATOS A MEDIR

POR LO TANTO DEBEMOS MEDIR


Problemática => Impactos, contactos y relaciones son términos propios, no estandarizados, creados ad hocSolución => Crear un mecanismo de ponderación de datos

UN PEQUEÑO PROBLEMA

Visitantes únicos

Páginas vistas

Vídeos vistos en happing

Karaokes votados

Vistas de widgets en facebook Comentarios en

YouTubeKaraokes en MySpace Blogs hablando de

happing

Enlaces a happing

Personas

Actividad

Ponderación

Ejemplo: Adaptación de datos de tráfico web a Impactos

Número de impactos

Evolución

Porcentaje

Objetivos SMART


CONTADORES

El usuario realiza una actividad (grabar un vídeo, hacer un comentario…)

La acción se contabiliza de 2 maneras

Asociado a la herramienta

Asociado al usuario

Contadores happing


RELACIONES: VALORACIÓN DE CONTACTOS

LAS RELACIONES SE MIDEN EN FUNCIÓN DE LA ACTIVIDAD

El usuario realiza una actividad

Se contabiliza

Se valora

Cada acción tiene un valor

distintoSe le asigna una categoría

Según la acción, esta puntúa en una categoría


Tres tipos de fuentes de datos => un único repositorio

DE DONDE SACAMOS LOS DATOS


La analítica web no tiene porqué ser lineal

UN DETALLE

Datos de navegación

Envío de datos de usuarios


MEDIR EL ROI

Impactos

Conocemos

Contactos

Relaciones

Necesitamos

EurosValoración


Valoración de Impactos: Basada en datos de CPM

Contactos: Basada en •Costes de compra de BBDD•Permision Mktg•Históricos

Relaciones: Basado en BBDD cualificadas

VALORACIONES DE ICR


¿CÓMO SE VE?

Informe ejecutivo

http://icr.cocacola.es/

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