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Marketing Digital: por qué el Big Data es el peor enemigo de los falsos influencers

Marketing Digital: por qué el Big Data es el peor enemigo de los falsos influencers
Gracias a estas herramientas, las compañías puede utilizar plataformas automáticas e inteligentes que analizar las redes de los influencers
30.09.2019 11.36hs Innovación

Los influencers ya son parte de la estrategia comercial y de márketing de las grandes compañías. Gracias a su gran alcance y repercusión entre sus seguidores, las marcas deciden invertir cada vez más dinero en estas nuevas celebridades del mundo online.

Sin embargo, este mercado multimillonario también está plagado de falsos influencers, estafadores que compran seguidores y likes con tal de conseguir canje y hasta dinero por promocionar publicaciones.

Para combatir a estos nuevos farsantes, las empresas cuentan con un nuevo aliado tecnológico: el Big Data.

Gracias a estas herramientas, las compañías puede utilizar plataformas automáticas e inteligentes que agreguen todas las redes del influencer que analizan el número de seguidores, la proporción de seguidores-seguidos y, los más importante, la tasa de interacción.

Tal como explica el sitio Puro Marketing, estas plataformas utilizan machine learning para detectar seguidores falsos y si son "de calidad" (si están activos, si interactúan con otros usuarios, entre otras variables).

Una vez recogidos los datos, se procesan y mediante el análisis, sin embargo, se puede afinar aún más no solo a los que son influyentes entre los interesados en temas relevantes para las campaña, sino también su grado de influencia en el sector.

Esto puede ayudar a, por ejemplo, elegir en qué tipo de influencer invertir. A veces, son usuarios con pocos seguidores pero con un alto poder de intermediación; gente que no destaca pero que influye en los que influyen. Lanzar un contenido con ellos no solo nos garantiza un gran alcance, sino un bajo gasto, ya que no están "cotizados" en el mercado.

Además, podemos se pueden detectar los caminos más cortos para crecer de forma orgánica y optimizar los esfuerzos para alcanzar a algunos públicos difíciles. E incluso hacer modelos para conocer mejor las dinámicas de cada grupo de usuarios y de esta forma predecir cómo se viralizan ciertos contenidos entre los usuarios de una red. Hay todo un mundo de posibilidades, y lo mejor es que resulta de lo más visual.

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