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- El cliente lanza una nueva campaña 
- La competencia lanza una campaña del producto competidor 
El cliente pretende averiguar … 
¿Quiénes siguen mi campaña y no siguen la de la competencia? 
! FIDELIZAR 
¿De mis seguidores, quiénes siguen también la campaña de la competencia? 
! DIFERENCIAR 
¿Quiénes siguen la campaña de la competencia y no la nuestra? 
! CAPTAR 
¿Cuántos seguidores tiene cada uno de estos usuarios? 
¿Hay alguna procedencia o patrón predominante en cada uno de esos grupos? 
¿En qué instante de tiempo se disparan mis seguidores? ¿y los de la competencia?
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MINING) 
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1.- Estudio detallado de followers propios y de la competencia 
Incluye análisis de la procedencia (basada en perfil e idioma 
de la cuenta)
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2.- Búsqueda de tweets que contengan algunas palabras concretas 
(keywords): p.e “último modelo”, “nueva”, “sandalia”, “cintas”… 
La autoría de dichos tweets se cruzará con los listados de 
followers y friends de la cuenta propia y la de la competencia. 
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3.- Comparación de 
marcas y modelos 
vía su repercusión 
en la red mediante 
opiniones. 
Posteriormente se puede 
llegar a saber si la autoría 
de dichos tweets 
corresponde a followers y 
friends de las cuentas.
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4.- Detección de influenciadores (*) en la cuenta de la 
competencia que no son influenciadores en la propia 
(*) Se ha considerado “influenciador” un usuario con más de 5.000 followers 
y que emite más de 5 tweets/día de promedio
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LA CAMPAÑA ANALIZADA (verano 2014) proporcionó un nivel de ventas un 
7,5% inferior al estimado al inicio. La de la competencia resultó más exitosa. 
TRES PROPUESTAS DE ANÁLISIS INMEDIATAS: 
1. Incorporar análisis de sentimientos (disponiendo de los diccionarios adecuados) 
2. Evolucionar el análisis de lo descriptivo (asociación) a lo predictivo (clasificación) 
3. Emitir reportes diarios de KPI’s en modo gráfico en móvil o tableta 
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TRAS EL ANÁLISIS, conociendo los keywords más seguidos en la campaña 
propia y de la competencia, así como los perfiles diferenciadores de los usuarios 
a fidelizar y a captar, el cliente ha diseñado cambios en la siguiente campaña 
(verano 2015) con objeto de aumentar ventas. Estima poder aumentar tales 
ventas entre un 4% y un 6%.
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GRACIAS 
a.rabasa@kodoslab.com 
twitter.com/kodoslab 
facebook.com/Kodoslab KODOS 
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agustin.perez@kodoslab.com

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A. Rabasa y A. Pérez. Big data para análisis de campañas en redes sociales. EIIA14

  • 1. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 1 BIG DATA para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado KODOS Big Data Lab Diciembre, 2014 Alejandro Rabasa , Agus@n Pérez
  • 2. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 2 q Introducción al problema q Redes Sociales à Exceso de Información q Análisis realizados q Conclusiones y propuestas
  • 3. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 3 q Introducción al problema q Redes Sociales à Exceso de Información q Análisis realizados q Conclusiones y propuestas
  • 4. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 4 Followers
  • 5. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 5 Followers Friends
  • 6. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 6 Followers Friends COMPETENCIA
  • 7. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 7 - El cliente lanza una nueva campaña - La competencia lanza una campaña del producto competidor El cliente pretende averiguar … ¿Quiénes siguen mi campaña y no siguen la de la competencia? ! FIDELIZAR ¿De mis seguidores, quiénes siguen también la campaña de la competencia? ! DIFERENCIAR ¿Quiénes siguen la campaña de la competencia y no la nuestra? ! CAPTAR ¿Cuántos seguidores tiene cada uno de estos usuarios? ¿Hay alguna procedencia o patrón predominante en cada uno de esos grupos? ¿En qué instante de tiempo se disparan mis seguidores? ¿y los de la competencia?
  • 8. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 8 q Introducción al problema q Redes Sociales à Exceso de Información q Análisis realizados q Conclusiones y propuestas
  • 9. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 9 FUENTES DE DATOS EN AUMENTO… REDES SOCIALES Opiniones sobre mi empresa Opiniones sobre compe>dores ! BIG DATA REGISTROS INTERNOS ENCUESTAS ESTADÍSTICAS SECTOR
  • 10. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 10 BIG DATA COMO PROCESO INTEGRAL RECOPILAR INTEGRAR ALMACENAR ANALIZAR (DATA MINING) REPRESENTAR
  • 11. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 11 ESQUEMA DEL PROCESO ANÁLISIS API para RECOPILACIÓN datos Twitter
  • 12. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 12 q Introducción al problema q Redes Sociales à Exceso de Información q Análisis realizados q Conclusiones y propuestas
  • 13. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 13 Followers ?? Friends ?? Procedencias ?? Influenciadores ?? Intereses ?? Menciones ?? Favoritos ??
  • 14. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 14 1.- Estudio detallado de followers propios y de la competencia Incluye análisis de la procedencia (basada en perfil e idioma de la cuenta)
  • 15. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 2.- Búsqueda de tweets que contengan algunas palabras concretas (keywords): p.e “último modelo”, “nueva”, “sandalia”, “cintas”… La autoría de dichos tweets se cruzará con los listados de followers y friends de la cuenta propia y la de la competencia. 15
  • 16. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 16 3.- Comparación de marcas y modelos vía su repercusión en la red mediante opiniones. Posteriormente se puede llegar a saber si la autoría de dichos tweets corresponde a followers y friends de las cuentas.
  • 17. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 17 4.- Detección de influenciadores (*) en la cuenta de la competencia que no son influenciadores en la propia (*) Se ha considerado “influenciador” un usuario con más de 5.000 followers y que emite más de 5 tweets/día de promedio
  • 18. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 18 q Introducción al problema q Redes Sociales à Exceso de Información q Análisis realizados q Conclusiones y propuestas
  • 19. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab LA CAMPAÑA ANALIZADA (verano 2014) proporcionó un nivel de ventas un 7,5% inferior al estimado al inicio. La de la competencia resultó más exitosa. TRES PROPUESTAS DE ANÁLISIS INMEDIATAS: 1. Incorporar análisis de sentimientos (disponiendo de los diccionarios adecuados) 2. Evolucionar el análisis de lo descriptivo (asociación) a lo predictivo (clasificación) 3. Emitir reportes diarios de KPI’s en modo gráfico en móvil o tableta 19 TRAS EL ANÁLISIS, conociendo los keywords más seguidos en la campaña propia y de la competencia, así como los perfiles diferenciadores de los usuarios a fidelizar y a captar, el cliente ha diseñado cambios en la siguiente campaña (verano 2015) con objeto de aumentar ventas. Estima poder aumentar tales ventas entre un 4% y un 6%.
  • 20. KODOS Big data para análisis de campañas en redes sociales de una comercial de calzado Big Data Lab 20 GRACIAS a.rabasa@kodoslab.com twitter.com/kodoslab facebook.com/Kodoslab KODOS Big Data Lab agustin.perez@kodoslab.com