Por Andrés Elías para Campaign Tech

*Extracto de mi ponencia en el Campaign Tech y Cumbre Mundial de Comunicación Política

Mi amigo Daniel Topete y yo nos reunimos cada semana a ver el fútbol y sobre el partido empezamos discusiones sobre diferentes temas, durante una de esas reuniones surgió el tema si Social Listening es equivalente a Big Data. Antes de dar por ganador una de las dos tesis empezamos definiendo cada uno de los conceptos:

El Social Listening es el proceso de monitorización de redes sociales e internet que permite identificar comentarios, conversaciones, opiniones, preferencias y datos de usuarios, clientes potenciales, competidores o líderes de la industria, con el fin de medir el rendimiento de una marca, producto u organización.

Mientras tanto el concepto de Big Data aplica para toda aquella información obtenida de diversas fuentes que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Esta información proviene de varias fuentes: de tus compras, de tus interacciones en redes sociales,es decir, cada actividad que deje una estela de datos, las plataformas de Big Data la analizan y la procesan.Esta información sirve para tomar decisiones como lo veremos más adelante.

Para que nos demos una idea, un iPhone hoy en día tiene más capacidad de cómputo que la NASA cuando el hombre llegó a la luna.

Para mí es Big Data

Para mí el Social Listening es Big Data. Para Daniel no lo es, porque me comenta que el Social Listening recoge información de una sola fuente: las redes sociales. No toma información de otras fuentes que pueden ser determinantes para realizar modelos predictivos.

Para mí, el Social Listening es Big Data, debido a que si partimos bajo el criterio que las redes sociales son una sola fuente, pues así tiene lógica lo que dice Daniel, pero si lo enfocamos desde la perspectiva de que las redes sociales son diferentes plataformas y cada una es una fuente diferente, porque reciben al día millones de datos, la cosa cambia. Es cuestión de perspectiva.

Superando esta discusión, el Social Listening me ha funcionado a mí en las dos campañas políticas que he realizado. ¿Por qué?

Las últimas encuestas en las grandes elecciones (salvo la francesa) se han equivocado, pero los cookies y los datos nunca mienten.

Vamos a ver…

Un grupo de investigadores de las universidades de Cambridge y Stanford con un estudio realizado apoyaron la tesis de que “Facebook te conoce mejor que ti mismo”. La investigación llegó a la conclusión que Facebook podía predecir mucho mejor la personalidad humana que su familia y sus amigos a través de los likes que las personas estudiadas le daban a ciertas publicaciones y páginas. Los investigadores también demostraron que podían predecir su color de piel (con 95% de precisión), su orientación sexual (88% de precisión) y su afiliación al Partido Demócrata o Republicano (85%).

Facebook te conoce mejor que tú mismo.

Los datos nos han ayudado a predecir tormentas, huracanes, terremotos, erupciones volcánicas o tsunamis. Para monitorear la evolución del cambio climático. Para conocer el estado de nuestros mares, discernir el comportamiento de los animales o realizar el seguimiento de especies amenazadas… Y por qué no para ganar elecciones.

A menudo, en las escuchas que abro para los clientes que me contratan puedo inclusive identificar no solo patrones de comportamiento sino hasta intención de voto.

Cuando entrego los informes, en su mayoría les desgloso el perfil de ese votante potencial, sus necesidades y el sentir que tiene con respecto a lo que espera del candidato. De esa manera, su equipo puede orientar la comunicación hacia lo que el votante quiere escuchar.

Como no puedo mencionar a mis clientes, voy a poner dos casos dónde los datos predijeron con exactitud los comportamientos del consumidor:

Caso Walmart

La cadena Walmart descubrió, a partir del cruce de sus informes de ventas con los datos meteorológicos, que las galletas Pop-Tarts se vendían muchísimo tras la alerta de un huracán, ya  que la gente hacía acopio de provisiones. Esa información inesperada provocó que la multinacional posicionara esas galletas de forma destacada cada vez que el hombre del tiempo alertaba de un fuerte temporal, lo que ha redundado en un importante aumento de las ventas.

Caso Target

Hace un par de años la cadena Target envió a una adolescente de Minneapolis cupones de descuento para productos premamá y de bebé. El padre acudió al centro hecho una furia. Pero a los pocos días la chica confesó que, efectivamente, estaba embarazada. Había comprado complementos vitamínicos, toallitas sin perfume y otro tipo de productos que llevaron al programa informático de la tienda a considerarla una madre en potencia.

Caso La Cueva

La Cueva era una sala secreta del cuartel general de campaña en Chicago de Barack Obama donde se ponía en marcha toda la maquinaria de análisis, prospectiva, simulación y estrategia. El uso de Big Data ayudó al equipo de Obama a diseñar un mensaje específico, centrado y dirigido a cierto segmento de la población.

Así descubrieron cosas interesantes, como que por ejemplo una cena con George Clooney (y Obama, claro) era uno de los elementos que mejor servían para recaudar fondos entre las mujeres de 40 a 49 años.

Descubrieron que anunciarse en las pausas publicitarias de Walking Dead o en Reddit era una gran inversión, ya que ahí se encontraban los segmentos a los que tenían que convencer.

El análisis de los datos permitió descubrir que Michelle Obama era un gran reclamo para conseguir financiación en primavera o que a veces el nombre del responsable de campaña, el propio Messina, era más efectivo que el vicepresidente Joe Biden en una campaña de mailing.

Caso Trump

Su campaña crea casi 250 millones de perfiles. Y una vez que clasificaron a cada individuo, lo empezaron a atacar. Por ejemplo, en el tercer debate con Clinton, Trump planteó un argumento, y los algoritmos crearon 175 mil versiones de este mensaje –con variaciones en la imagen, el subtítulo, el color, la explicación, etc.– y lo mandaron de manera personalizada.

Cuando Trump dijo “estoy por el derecho a tener armas”, algunos recibieron esa frase con la imagen de un criminal que entra a una casa, porque era gente más miedosa, y otros que eran más patriotas la recibieron con la imagen de un tipo que va a cazar con su hijo.

Social Listening y política

La magia del Social Listening es que permite detectar a los electores más “persuadibles” para cierto candidato y enviarles comunicaciones directas y personalizadas, sin malgastar recursos en votantes que ya decidieron su voto o que no lo respaldarían bajo ningún concepto.

La relevancia de la segmentación es crear mensajes dirigidos a estos grupos, para así reclutar votantes que, de otra forma, no se hubieran identificado nunca con el candidato o para activar a aquellos que están de acuerdo en una temática concreta, pero no tanto con el resto de temas.

Y por último…

El Social Listening:

Predice el comportamiento electoral porque ayuda a conocer el sentir del votante.

Potencia la comunicación y la interacción digital porque hay una mejora en la escucha-participación del ciudadano.Y por lo tanto se personaliza el mensaje.

*En el tiempo que hemos tardado leyendo este artículo, se han subido medio millón de fotos a Instagram, se han dado 2.500.000 ‘likes’ en Facebook, se han lanzado más de cinco millones de tuits y se han visto más de 45 millones de vídeos en YouTube.

¿Vamos de verdad a seguir haciendo preguntas a la gente en un cuestionario para averiguar su intención de voto?

Bibliografía:

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http://www.elpais.com.uy/el-empresario/court-tablet-big-data-cambiando.html

http://www.forbes.es/actualizacion/4459/como-el-big-data-ayudo-a-obama-a-ganar

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http://www.perfil.com/internacional/big-data-el-arma-predilecta-de-hillary-clinton-para-derrotar-a-donald-trump-0038.phtml

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https://www.clarin.com/opinion/ignorar-big-data-donald-trump_0_V12yhitQb.html

https://actualidad.rt.com/actualidad/225556-aplicacion-facebook-brexit-trump