El verdadero poder de influencia de los “social media”
Por César Pérez Carballada
El marketing viral busca aprovechar la interacción entre personas para amplificar de forma exponencial la difusión de un mensaje, para así complementar (y quizás reducir) la inversión en medios masivos tradicionales.
La viralidad de un mensaje se puede medir de varias maneras pero la más básica y elemental busca calcular cuántas personas son influenciadas por estas comunicaciones. Para evaluar este efecto generalmente se mide cuántas personas han adoptado cierta creencia o comportamiento como resultado de un mensaje (“ recomendación”) de otra persona. Así, si la persona A está conectada a B y A recomienda usar un producto, decimos que A ha influenciado a B si observamos que B comienza a utilizar el mismo producto. Claro que esta metodología puede confundir correlación (A y B comenzaron a usar el producto con poco tiempo de diferencia) con causalidad (B consume el producto debido a que A lo hace).
Este problema surge porque generalmente se utilizan dos variables para medir el contagio y la influencia entre pares de nodos conectados en las redes sociales: mezcla selectiva(“assortative mixing”) y agrupación temporal (“temporal clustering”). La primera variable busca correlaciones en el comportamiento de nodos vinculados entre sí, mientras que la segunda busca la interdependencia temporal de comportamientos similares entre nodos vinculados.
A pesar de que existe evidencia científica de que estas dos variables pueden indicar la presencia de influencia entre pares, contagio social y dispersión viral, tales efectos también podrían ser explicados por la “homofilia”, es decir, a la tendencia de las personas a relacionarse con personas que se parecen a ellas en términos demográficos, adopción de tecnología y comportamiento.
Si los vínculos son más probables entre personas que se parecen, su comportamiento puede estar correlacionado por la inherente similitud de sus características más que como consecuencia de sus interacciones.
¿Qué porcentaje del comportamiento similar observado entre nodos de una red se debe a la influencia entre ellos y qué porcentaje es comportamiento espontáneo simplemente correlacionado por la similitud en sus perfiles?
HOMOFILIA Y MARKETING VIRAL
Para responder a esta pregunta, un grupo de académicos del MIT y NYU (100) llevaron a cabo un estudio examinando la difusión de un servicio móvil, analizando 27,4 millones de mensajes instantáneos de Yahoo.com y midiendo la adopción del servicio día a día durante 5 meses desde su lanzamiento.
La adopción del servicio mostró una difusión viral entre nodos en la red de mensajería instantánea. A continuación se puede ver la evolución en el tiempo de los usuarios del servicio de dos secciones de la red (en azul los nodos de los viejos usuarios, en verde los usuarios recientes y en gris los nodos de los no usuarios). Incluso se puede ver en el vídeo la difusión del servicio durante los primeros 5 meses en esta sección de la red.
Tal como era de esperar, los académicos encontraron un fuerte efecto de mezcla selectiva (“assortative mixing”) y agrupación temporal (“temporal clustering”), las variables típicamente utilizadas para identificar la presencia de viralidad en un producto.
En primer lugar, observaron que la probabilidad de adopción del servicio se incrementa notablemente con la cantidad de amigos -conexiones en la red- que ya han adoptado el servicio (ver a continuación). Es decir, una persona con 12 amigos que ya han adoptado el servicio tiene una probabilidad mucho mayor de adoptarlo ella misma que otra con solo 2 amigos que utilizan el servicio.
En segundo lugar, la adopción del servicio entre nodos vinculados también está concentrada en el tiempo: dos personas que están conectadas entre sí tienen una probabilidad entre 100% y 500% más alta de adoptar el servicio durante los primeros 2 días que entre personas seleccionadas al azar, aunque esa interdependencia temporal desaparece después del 2do día (ver a continuación).
Esta evidencia sugiere la influencia entre pares en la difusión del servicio online, con lo cual podríamos concluir que estamos en presencia una vez más del enorme poder de la viralidad. Sin embargo esta evidencia no es concluyente, ya que, como explicamos, la difusión del servicio podría estar simplemente correlacionado y no indicar causalidad, si la adopción es paralela y simplemente se da por la similitud entre las personas.
Si los amigos en esta red de mensajería instantánea son más parecidos entre sí en variables demográficas y de comportamiento, entonces podrían tener una mayor preferencia por el servicio y la propensión similar para ser “early adopters” (adoptadores tempranos) de tecnologías móviles podría hacer más probable que adoptaran el servicio de forma contemporánea aunque no se hayan influenciado entre sí.
Para aislar el efecto “homofilia” los académicos adaptaron un análisis estadístico utilizado previamente en análisis de redes (200) (300) llamado “matched sampling” (muestreo a juego) condicionando las conexiones con un vector de características observables.
Los académicos encontraron que si no se tiene en cuenta la homofilia, el nivel de influencia se sobrestima entre 300% para aquellos que tienen al menos 1 amigo que ya ha adoptado el servicio y 700% si tienen más de 4 amigos que ya han adoptado el servicio (ver a continuación, primero sin controlar por homofilia y después controlando por ese efecto).
En el mismo análisis también se puede ver cómo la sobreestimación del nivel de influencia es mayor al principio cuando el servicio acaba de ser lanzado: la diferencia entre las figuras blancas y negras en los dos gráficos anteriores es mayor durante Junio, cuando el servicio fue lanzado.
Continuar leyendo el resto del artículo...
El marketing viral busca aprovechar la interacción entre personas para amplificar de forma exponencial la difusión de un mensaje, para así complementar (y quizás reducir) la inversión en medios masivos tradicionales.
La viralidad de un mensaje se puede medir de varias maneras pero la más básica y elemental busca calcular cuántas personas son influenciadas por estas comunicaciones. Para evaluar este efecto generalmente se mide cuántas personas han adoptado cierta creencia o comportamiento como resultado de un mensaje (“ recomendación”) de otra persona. Así, si la persona A está conectada a B y A recomienda usar un producto, decimos que A ha influenciado a B si observamos que B comienza a utilizar el mismo producto. Claro que esta metodología puede confundir correlación (A y B comenzaron a usar el producto con poco tiempo de diferencia) con causalidad (B consume el producto debido a que A lo hace).
Este problema surge porque generalmente se utilizan dos variables para medir el contagio y la influencia entre pares de nodos conectados en las redes sociales: mezcla selectiva(“assortative mixing”) y agrupación temporal (“temporal clustering”). La primera variable busca correlaciones en el comportamiento de nodos vinculados entre sí, mientras que la segunda busca la interdependencia temporal de comportamientos similares entre nodos vinculados.
A pesar de que existe evidencia científica de que estas dos variables pueden indicar la presencia de influencia entre pares, contagio social y dispersión viral, tales efectos también podrían ser explicados por la “homofilia”, es decir, a la tendencia de las personas a relacionarse con personas que se parecen a ellas en términos demográficos, adopción de tecnología y comportamiento.
Si los vínculos son más probables entre personas que se parecen, su comportamiento puede estar correlacionado por la inherente similitud de sus características más que como consecuencia de sus interacciones.
¿Qué porcentaje del comportamiento similar observado entre nodos de una red se debe a la influencia entre ellos y qué porcentaje es comportamiento espontáneo simplemente correlacionado por la similitud en sus perfiles?
HOMOFILIA Y MARKETING VIRAL
Para responder a esta pregunta, un grupo de académicos del MIT y NYU (100) llevaron a cabo un estudio examinando la difusión de un servicio móvil, analizando 27,4 millones de mensajes instantáneos de Yahoo.com y midiendo la adopción del servicio día a día durante 5 meses desde su lanzamiento.
La adopción del servicio mostró una difusión viral entre nodos en la red de mensajería instantánea. A continuación se puede ver la evolución en el tiempo de los usuarios del servicio de dos secciones de la red (en azul los nodos de los viejos usuarios, en verde los usuarios recientes y en gris los nodos de los no usuarios). Incluso se puede ver en el vídeo la difusión del servicio durante los primeros 5 meses en esta sección de la red.
Tal como era de esperar, los académicos encontraron un fuerte efecto de mezcla selectiva (“assortative mixing”) y agrupación temporal (“temporal clustering”), las variables típicamente utilizadas para identificar la presencia de viralidad en un producto.
En primer lugar, observaron que la probabilidad de adopción del servicio se incrementa notablemente con la cantidad de amigos -conexiones en la red- que ya han adoptado el servicio (ver a continuación). Es decir, una persona con 12 amigos que ya han adoptado el servicio tiene una probabilidad mucho mayor de adoptarlo ella misma que otra con solo 2 amigos que utilizan el servicio.
En segundo lugar, la adopción del servicio entre nodos vinculados también está concentrada en el tiempo: dos personas que están conectadas entre sí tienen una probabilidad entre 100% y 500% más alta de adoptar el servicio durante los primeros 2 días que entre personas seleccionadas al azar, aunque esa interdependencia temporal desaparece después del 2do día (ver a continuación).
Esta evidencia sugiere la influencia entre pares en la difusión del servicio online, con lo cual podríamos concluir que estamos en presencia una vez más del enorme poder de la viralidad. Sin embargo esta evidencia no es concluyente, ya que, como explicamos, la difusión del servicio podría estar simplemente correlacionado y no indicar causalidad, si la adopción es paralela y simplemente se da por la similitud entre las personas.
Si los amigos en esta red de mensajería instantánea son más parecidos entre sí en variables demográficas y de comportamiento, entonces podrían tener una mayor preferencia por el servicio y la propensión similar para ser “early adopters” (adoptadores tempranos) de tecnologías móviles podría hacer más probable que adoptaran el servicio de forma contemporánea aunque no se hayan influenciado entre sí.
Para aislar el efecto “homofilia” los académicos adaptaron un análisis estadístico utilizado previamente en análisis de redes (200) (300) llamado “matched sampling” (muestreo a juego) condicionando las conexiones con un vector de características observables.
Los académicos encontraron que si no se tiene en cuenta la homofilia, el nivel de influencia se sobrestima entre 300% para aquellos que tienen al menos 1 amigo que ya ha adoptado el servicio y 700% si tienen más de 4 amigos que ya han adoptado el servicio (ver a continuación, primero sin controlar por homofilia y después controlando por ese efecto).
En el mismo análisis también se puede ver cómo la sobreestimación del nivel de influencia es mayor al principio cuando el servicio acaba de ser lanzado: la diferencia entre las figuras blancas y negras en los dos gráficos anteriores es mayor durante Junio, cuando el servicio fue lanzado.
Continuar leyendo el resto del artículo...
28/07/2013
Multipantalla, nuevas oportunidades para el marketing
Por César Pérez Carballada
Durante más de medio siglo, el medio líder por excelencia ha sido la TV aunque en los últimos años, algunos agoreros han predicho su muerte a manos de las tecnologías digitales, recomendando a las empresas trasladar su publicidad en TV a Internet, ya que “la TV ha muerto”.
La realidad muestra que, lejos de morir, la TV sigue reinando entre los medios, capturando la mayoría de la audiencia y la mayor parte de la inversión publicitaria.
Sin embargo, existe un fenómeno que está transformando la forma en que consumimos medios audiovisuales y no se trata de algo que reemplaza a la TV sino que la lleva al siguiente nivel: la multi-pantalla, es decir, el consumo múltiple en 4 pantallas: TV, PC/potátil, móvil y tabletas.
Ese comportamiento puede incluir consumir contenido (películas o deportes), navegar o realizar búsquedas en Internet o comprar algún producto ("e-commerce" o "m-commerce").
Un estudio realizado por Google e Ipsos en EE.UU. (1) confirmó con datos estadísticos algo que ya experimentamos a nivel personal: el 90% del consumo total de medios se realiza en una de esas 4 pantallas (el 10% restante se divide entre todos los demás medios, como la radio, las revistas, periódicos, etc.), eso representa casi 4,4 horas al día que los consumidores pasan frente a una pantalla cada día.
Aún más interesante, el consumo de las 4 pantallas es simultáneo: 81% de los consumidores ven la TV y usan el móvil al mismo tiempo, el 66% usan el móvil y la PC/laptop en paralelo y el 66% usan la laptop/PC en simultáneo con la TV.
Esta realidad emergente presenta una serie de consecuencias para las empresas que buscan influenciar a esos consumidores, porque el consumo multi-pantalla tiene unas características específicas que se deben entender si se quieren adaptar los programas de marketing.
LA IMPORTANCIA DEL CONTEXTO
El primer punto a resaltar es que, a pesar de que este fenómeno reciba el nombre de multi-pantalla, no todas las pantallas son iguales: cada pantalla tiene un uso primario el cual se complementa con las demás. Esta elección se da en función del contexto y objetivos que tenemos en un momento en particular.
Más allá de la TV (cuyos hábitos de consumo ya son ampliamente conocidos), la segunda pantalla con mayor peso es el móvil al concentrar el 38% de todas las interacciones diarias con los medios, tanto en el hogar como fuera de él, aunque con un leve mayor uso en el hogar (60% vs 40% fuera del hogar), para actividades de “comunicación” (54%) y “entretenimiento” (33%). Es un uso concentrado en pequeñas dosis de tiempo, donde se busca información rápida e inmediata.
El 24% de las interacciones diarias con los medios se realizan en una PC/Laptop. Estas interacciones ocurren mayoritariamente en el hogar (69% vs. 31% fuera del hogar) para “buscar información” (40%) o “mantenerse al día” (29%). Así, el contexto del uso de la PC/Laptop es para actividades productivas, enfocadas en tareas específicas que requieren tiempo y concentración, con una actitud más seria, casi de investigación.
Finalmente el 9% de las interacciones diarias son con tabletas, casi exclusivamente en el hogar (79%), para actividades de “entretenimiento” (63%) y “comunicación” (32%), donde se navega en Internet o se consume entretenimiento, en lapsos no medidos de tiempo, en un entorno relajado y enfocado en el placer.
En síntesis, el móvil nos mantiene conectados brindando información sucinta en momentos específicos, la PC/laptop nos mantiene productivos e informados en tareas que requieren más tiempo y esfuerzo mientras que la tableta nos mantiene entretenidos.
TIPOS DE USOS
Cuando analizamos el uso multi-pantalla observamos dos tipos diferenciados: uso secuencial y uso simultáneo.
El uso secuencial es cuando iniciamos una tarea o actividad en un dispositivo, pero la completamos más tarde en otro. Por ejemplo, estamos en la oficina y comenzamos a investigar en el móvil sobre un destino turístico al que queremos viajar dentro de unas semanas, pero las tareas laborales nos distraen, hasta que por noche, ya en casa, continuamos la búsqueda en nuestro portátil (laptop) y compramos los billetes de avión.
El uso simultáneo se da cuando usamos más de un dispositivo a la vez. Este uso puede, a su vez, ser “multi-tasking” -cuando se trata de actividades no relacionadas entre sí, como cuando vemos TV y al mismo tiempo dejamos un comentario en el perfil de una red social usando el móvil- o “complementario” –cuando se trata de actividades relacionadas como cuando vemos una película en TV y buscamos en una tableta información adicional sobre uno de los protagonistas.
USO SECUENCIAL
El uso secuencial es muy habitual (el 90% de las personas dicen llevarlo a cabo) y en la mayoría de los casos la actividad se completa en otro dispositivo en el mismo día (98% de las veces). Las actividades más comunes en uso secuencial son “navegar en internet”, “redes sociales” y “compras online”.
El dispositivo donde más comúnmente se inician las actividades secuenciales es el móvil(el 65% de las veces) y se continúan típicamente en laptop/PC. Para actividades más complejas (como por ejemplo planear un viaje), el laptop/PC tiene un mayor peso relativo para iniciar el uso secuencial.
Este uso secuencial tiene una serie de implicaciones para las empresas que realizan ventas por Internet o que se anuncian en una de las 4 pantallas.
Durante más de medio siglo, el medio líder por excelencia ha sido la TV aunque en los últimos años, algunos agoreros han predicho su muerte a manos de las tecnologías digitales, recomendando a las empresas trasladar su publicidad en TV a Internet, ya que “la TV ha muerto”.
La realidad muestra que, lejos de morir, la TV sigue reinando entre los medios, capturando la mayoría de la audiencia y la mayor parte de la inversión publicitaria.
Sin embargo, existe un fenómeno que está transformando la forma en que consumimos medios audiovisuales y no se trata de algo que reemplaza a la TV sino que la lleva al siguiente nivel: la multi-pantalla, es decir, el consumo múltiple en 4 pantallas: TV, PC/potátil, móvil y tabletas.
Ese comportamiento puede incluir consumir contenido (películas o deportes), navegar o realizar búsquedas en Internet o comprar algún producto ("e-commerce" o "m-commerce").
Un estudio realizado por Google e Ipsos en EE.UU. (1) confirmó con datos estadísticos algo que ya experimentamos a nivel personal: el 90% del consumo total de medios se realiza en una de esas 4 pantallas (el 10% restante se divide entre todos los demás medios, como la radio, las revistas, periódicos, etc.), eso representa casi 4,4 horas al día que los consumidores pasan frente a una pantalla cada día.
Aún más interesante, el consumo de las 4 pantallas es simultáneo: 81% de los consumidores ven la TV y usan el móvil al mismo tiempo, el 66% usan el móvil y la PC/laptop en paralelo y el 66% usan la laptop/PC en simultáneo con la TV.
Esta realidad emergente presenta una serie de consecuencias para las empresas que buscan influenciar a esos consumidores, porque el consumo multi-pantalla tiene unas características específicas que se deben entender si se quieren adaptar los programas de marketing.
LA IMPORTANCIA DEL CONTEXTO
El primer punto a resaltar es que, a pesar de que este fenómeno reciba el nombre de multi-pantalla, no todas las pantallas son iguales: cada pantalla tiene un uso primario el cual se complementa con las demás. Esta elección se da en función del contexto y objetivos que tenemos en un momento en particular.
Más allá de la TV (cuyos hábitos de consumo ya son ampliamente conocidos), la segunda pantalla con mayor peso es el móvil al concentrar el 38% de todas las interacciones diarias con los medios, tanto en el hogar como fuera de él, aunque con un leve mayor uso en el hogar (60% vs 40% fuera del hogar), para actividades de “comunicación” (54%) y “entretenimiento” (33%). Es un uso concentrado en pequeñas dosis de tiempo, donde se busca información rápida e inmediata.
El 24% de las interacciones diarias con los medios se realizan en una PC/Laptop. Estas interacciones ocurren mayoritariamente en el hogar (69% vs. 31% fuera del hogar) para “buscar información” (40%) o “mantenerse al día” (29%). Así, el contexto del uso de la PC/Laptop es para actividades productivas, enfocadas en tareas específicas que requieren tiempo y concentración, con una actitud más seria, casi de investigación.
Finalmente el 9% de las interacciones diarias son con tabletas, casi exclusivamente en el hogar (79%), para actividades de “entretenimiento” (63%) y “comunicación” (32%), donde se navega en Internet o se consume entretenimiento, en lapsos no medidos de tiempo, en un entorno relajado y enfocado en el placer.
En síntesis, el móvil nos mantiene conectados brindando información sucinta en momentos específicos, la PC/laptop nos mantiene productivos e informados en tareas que requieren más tiempo y esfuerzo mientras que la tableta nos mantiene entretenidos.
TIPOS DE USOS
Cuando analizamos el uso multi-pantalla observamos dos tipos diferenciados: uso secuencial y uso simultáneo.
El uso secuencial es cuando iniciamos una tarea o actividad en un dispositivo, pero la completamos más tarde en otro. Por ejemplo, estamos en la oficina y comenzamos a investigar en el móvil sobre un destino turístico al que queremos viajar dentro de unas semanas, pero las tareas laborales nos distraen, hasta que por noche, ya en casa, continuamos la búsqueda en nuestro portátil (laptop) y compramos los billetes de avión.
El uso simultáneo se da cuando usamos más de un dispositivo a la vez. Este uso puede, a su vez, ser “multi-tasking” -cuando se trata de actividades no relacionadas entre sí, como cuando vemos TV y al mismo tiempo dejamos un comentario en el perfil de una red social usando el móvil- o “complementario” –cuando se trata de actividades relacionadas como cuando vemos una película en TV y buscamos en una tableta información adicional sobre uno de los protagonistas.
USO SECUENCIAL
El uso secuencial es muy habitual (el 90% de las personas dicen llevarlo a cabo) y en la mayoría de los casos la actividad se completa en otro dispositivo en el mismo día (98% de las veces). Las actividades más comunes en uso secuencial son “navegar en internet”, “redes sociales” y “compras online”.
El dispositivo donde más comúnmente se inician las actividades secuenciales es el móvil(el 65% de las veces) y se continúan típicamente en laptop/PC. Para actividades más complejas (como por ejemplo planear un viaje), el laptop/PC tiene un mayor peso relativo para iniciar el uso secuencial.
Este uso secuencial tiene una serie de implicaciones para las empresas que realizan ventas por Internet o que se anuncian en una de las 4 pantallas.
