¿Qué porcentaje de error estás dispuesto a asumir en Social Media?


En analítica, en numerosas ocasiones se juega como en estadística: muestras, porcentajes y aceptando un porcentaje de error, basándose en que las muestras escogidas son representativas del todo pero no fieles.

Cuando hablamos de análisis de Social Media ¿en realidad podemos aceptar un porcentaje de error? Aquí te explico 3 razones por las que pienso que no debe ser así.

  1. Las marcas en Social Media buscan conocer qué dicen los usuarios, no buscan lo más viral ni lo que publican los más influyentes. El contenido destacado a las marcas les aporta mucha información, pero el contenido que no destaca puede aportar ideas, sugerencias y valor. Es como el ejemplo de cualquier persona en una gran empresa puede aportar una buena idea: desde un directivo hasta un conserje.
  2. Las herramientas de análisis automático aceptan de media entre un 10% y un 30% de error en sus cálculos. Esto significa que parte del contenido es muy probable que no esté analizado como debe y esto nos puede llevar a error en la toma de decisiones. Un 15% de error en los datos es un porcentaje de error alto y más de un 30% es inaceptable.
  3. Las gráficas de la discrepancia. Hay datos como la geolocalización o el sexo que no se conocen directamente de los usuarios, si no que debe deducirse. Esta deducción implica como máximo un 40% de acierto. Esto significa que si un mapa te indica que la mayor parte de los usuarios están en Latinoamerica, estás contando con ese dato con un 40% de fiabilidad y que el 60% de los usuarios no se sabe dónde se geolocalizan. Por lo tanto, estás perdiendo a más de la mitad de la comunidad, que puede estar concentrada en otra parte del planeta. Es decir, si sólo conoces el 40% de la geolocalización de tus usuarios, sólo puedes deducir que el 40% de tus usuarios tiene activada la geolocalización.

Cuando realices un análisis y necesites trabajar con una muestra, ten en cuenta que es mejor seleccionar la muestra basándote en unos parámetros que se establecen en base a los objetivos, que seleccionando una muestra al azar o trabajando con herramientas de análisis automático que pueden tener un porcentaje de error nada aceptable si la estrategia, acciones o decisiones dependen de estos datos. Parafraseando a Montse Carracedo en el II Congreso Trending Tools: la mejor herramienta para el análisis en Social Media son las personas: 0% de error.

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