El efecto "Punto Ciego" en la monitorización de medios sociales

La monitorización de redes sociales está cambiando la manera en que las empresas manejan los datos disponibles en Internet, ayudándolas a crear informes de Business Intelligence, de impacto y a crear estrategias de interacción específicas para las redes sociales. En esta situación, es cada vez más importante recolectar datos de forma más precisa, principalmente cuando hablamos de operaciones de atención al cliente (SAC 2.0). Un gran desafío para ese escenario que es llamado “Punto Ciego”, que es el conjunto de menciones importantes a la marca que no son capturadas a través de la monitorización.

Algunos estudios apuntan que en algunos casos específicos, casi el 80% de las menciones destacadas de la marca, pueden no ser capturadas. Esto representa un gran problema para las empresas que esperan recolectar la gran mayoría de las menciones. Vamos a hablarte de algunos casos en los que puede ocurrir este efecto “punto ciego”  y cómo Scup se orienta para disminuir este problema.

¿Cuál es la causa de los Puntos Ciegos?

Puedes “perder” menciones en tus monitorizaciones por diversas causas. Algunas de ellas son de tipo tecnológico y otras  por el tipo de herramienta de monitorización con la que se ha hecho la búsqueda y su configuración.

Cuestiones tecnológicas:

  • Perfiles cerrados (privacidad definida por el usuario).
  • Redes Sociales que no tienen APIs o interfaz de datos para la búsqueda de información.
  • Identificación incorrecta del idioma de publicación.
  • Filtros de contenido hechos por los proveedores de datos.

Cuestiones de configuración /personalización de la herramienta:

  • Elección de palabras clave inadecuadas.
  • No disponibilidad de personalización de expresiones de búsqueda, para retirar o incluir un término específico.

¿Cómo minimizar y evitarlo al máximo?

A través de un trabajo básico de elección de palabras clave, que integra la estrategia de monitorización de un proyecto: escoger palabras clave que también envuelven variaciones y argot, seleccionar adecuadamente el idioma y localización y optimizar expresiones de búsqueda es esencial. Mientras tanto, la cuestión aquí va más allá de evitar los puntos ciegos, hay que tomar consciencia y conocimiento de aquellos puntos ciegos existentes que no consigues eliminar. Esta conciencia es importante para que empresas que trabajan con servicios de monitorización coordinen esta información con sus clientes.

Scup se posiciona claramente para ayudar en esos dos puntos. Un ejemplo, es la manera en la que las búsquedas son registradas, red a red, es decir, no puedes registrar una palabra clave en todas las búsquedas automáticamente, pues tememos que esto induzca un comportamiento que genere muchos puntos ciegos ya que cada red utiliza una lógica de búsqueda diferente (palabras clave y expresiones que funcionan en una red pueden no funcionar en otras, o en alguna red específica es posible optimizar los resultados).

Otro ejemplo, es la manera que trabajamos con expresiones de búsqueda. Buscamos hacer más explícita la fuente de datos y representar exactamente la búsqueda en Scup de la manera con que se efectúa en la propia red. Así, el usuario sabe lo que esperar de esa búsqueda, y no tiene la sensación de “caja-negra”,  sin saber dónde o cómo se están recogiendo los resultados. Para equipos que trabajan con redes sociales esto es esencial.