El futuro del social media se llama Big Data
Tal vez sea porque soy un optimista sin remedio (oxímoron inmenso), pero donde otros ven desencanto en las redes sociales, yo veo consolidación.
Es imposible que Facebook no pierda usuarios en Estados Unidos. Con un 52% de penetración, es lógico que siempre alguno se aburra, se pase de plataforma (Twitter sigue creciendo imparable), o simplemente entre cada vez más esporádicamente.
Pero si nos fijamos en las actividades de las empresas, las que ya tienen un cierto recorrido dentro y han experimentado bastante; luego del lógico camino de «prueba – error», ahora están tratando de centrar sus actividades en dos aspectos fundamentales:
- En la ampliación de la comunidad comprometida. Lo que traducido en una sola palabra se suele denominar «engagement»
- En el uso estratégico de los datos recogidos de la actividad de su comunidad
Es en este punto donde entra lo que para mi será el futuro del social media corporativo. Lo que a grandes rasgos, y para muchos otros usos, se denomina Big Data.
Para ponerlo en palabras sencillas; se trata de utilizar de manera productiva, la ingente cantidad de datos que se generan de la interacción de las personas en los canales y plataformas sociales.
De qué sirven los millones de tweets, las actualizaciones de Facebook, los checkins en Foursquare, los pins de Pinterest… si no podemos hacer un uso estratégico de esta información?
Como podrás darte cuenta, en esto está la diferencia entre la inercia monótona de publicar todos los días en tus perfiles, o recoger y analizar los datos producidos por el intercambio de información.
Pongamos todo esto en contexto para que te puedas hacer una idea del volúmen de oportunidades que estamos hablando.
Según un estudio de McKinsey de 2010; las empresas con más de 1000 empleados, poseen más de 200 Terabytes de información acerca de toda la «vida comercial» de sus clientes. La Biblioteca del Congreso de los Estados Unidos está «empaquetada» en 10 Terabytes.
El problema es que por esencia, los datos que generamos y recogemos de estas plataformas está muy desorganizado. La falta de educación interna y externa en el etiquetado de todo lo que se genera, hace casi imposible su rastreo y recuperación. Es por eso que aún falta un tiempo hasta que podamos ver en acción todo el poder del Big Data dentro de las redes sociales.
Para que puedas imaginar el poder de estas implementaciones, te dejo algunos ejemplos significativos con casos reales.
Gestión de desastres naturales
En 2011, un sismo de 5.8 sacudió las costas de Virginia. Twitter se convirtió en la fuente más rápida y fiable para rastrear el efecto del temblor en la ciudadanía. Incluso por encima del US Geologic Survey. A raíz de esto, este organismo está analizando diversas maneras de utilizar estas fuentes para ampliar sus propios reportes.
El primer caso significativo del uso de Twitter y los terremotos a escala global, tal vez haya sido el que sacudió Chile en 2010. Allí, aún con la diferencia de usuarios con respecto a los que hay hoy; nos dimos cuenta que esta herramienta podría ser fundamental para organizar las alertas. E incluso salvar personas.
El magnífico ejemplo de la gestión ciudadana de las nevadas en Vitoria-Gasteiz etiquetadas con el hashtag #NieveVG y organizadas desde la web creada para tal efecto.
Control de calidad de productos industriales
El Pamplin College of Business realizó un estudio para comprobar que analizando las palabras relacionadas con cada una de las marcas de automóviles, se podía determinar los casos de desperfectos recurrentes, y prevenir consecuencias peores para las fábricas.
Fluctuaciones del valor de las acciones de bolsa
WiseWindow y Bloomberg demostraron casi científicamente que el humor de los comentarios de la gente sobre las marcas, recogidos desde diversas fuentes en redes sociales, tenía relación con las fluctuaciones del valor de las acciones de esas empresas.
Publicidad segmentada
Este es quizá la más obvia de todas las implementaciones. Todas las plataformas sociales utilizan los datos que nosotros mismos generamos para ofrecernos, y ofrecer a los anunciantes; posibilidades de segmentación para orientar mejor nuestros presupuestos publicitarios.
Hay muchísimos más ejemplos que trataré de ir analizando individualmente para sacar algunas conclusiones más concretas, pero me gustaría que vosotros me trasladéis casos cercanos de utilización de los datos recogidos a través de las redes sociales para usos corporativos.