Los programas de TV siempre han dado que hablar. Pero su potencial para generar y catalizar conversaciones se ha visto multiplicado por el uso de las redes sociales, hasta el punto de que para estas plataformas los contenidos televisivos son uno de los mayores focos de participación. Por ejemplo, Twitter reportaba el año pasado que en Reino Unido más de un tercio de todos los comentarios durante el prime time versan sobre lo que pasa en la pantalla del televisor. Y recientemente, Facebook contraatacaba afirmando que el volumen de comentarios privados sobre TV en su plataforma era cinco veces mayor. La TV social es un fenómeno en alza.
Para las productoras de contenidos televisivos y los canales de TV, la conversación social puede constituir una amenaza (la atención de los espectadores se divide) pero también una oportunidad. “Si el espectador va a mirar otra pantalla, que sea también mía”, parecen haber decidido, y productoras y canales empiezan a lanzar aplicaciones de segunda pantalla a través de las cuales pueden participar más activamente y gestionar la conversación social, ofrecer contenidos e información complementaria (incluyendo publicidad enfocada) y crear una comunidad de fieles alrededor del programa.
TV social y segunda pantalla son fenómenos interconectados y caras de una misma moneda, lo que ocasiona que los términos se usen indistintamente aunque no sean equivalentes. En realidad, algunas aplicaciones de segunda pantalla tienen una escasa componente social y, desde luego, la inmensa mayoría de la conversación social acerca de la TV tiene lugar en redes generalistas (notablemente, Twitter) y no en aplicaciones independientes.
En cualquier caso, toda esta interacción social acerca de la TV constituye para productoras y canales una mina de oro de la que pueden extraer valiosísimos insights sobre su audiencia, empezando por los más elementales: cuánto y cuándo se habla de sus programas –y de los de la competencia–, cual es su SOV (o cuota e voz, indicador que se utiliza para medir la importancia de la inversión en comunicación de una empresa en comparación con el sector donde actúe), etc. Naturalmente, el gran volumen de comentarios que suscitan determinados programas hace que para su filtrado y contabilización sea inevitable aplicar herramientas automáticas.
Mucho más que análisis de audiencia
Pero el verdadero valor de esta conversación se extrae cuando vamos más allá de las menciones y el análisis de presencia. Aspectos tales como el perfilado de los espectadores, el análisis de opinión o la detección de tendencias nos permite entender mejor a la audiencia y evaluar el impacto de los programas. Estos son algunos de los beneficios de entender en detalle la TV social:
Identificar cómo es realmente nuestra audiencia. Las personas que participan no son sólo un handle en Twitter. Un análisis básico de su presencia social nos puede aportar elementos como su perfil demográfico/geográfico (sexo, edad, ubicación) o el tipo de terminal que utiliza. Pero el análisis detallado de su participación nos puede proporcionar información psicográfica y comportamental extraordinariamente útil: actividades, intereses, opiniones, valores, necesidades, uso de productos, afinidad hacia ciertas marcas…
Descubrir relaciones entre usuarios e identificar a los más influyentes. Aplicando el análisis de redes es posible detectar la estructura de las relaciones entre espectadores y la influencia relativa de estos, de modo que canales y marcas pueden involucrar más fácilmente a los influenciadores en cada área e incluso predecir el impacto o viralidad de ciertos comentarios.
Detectar dinámicamente el “viaje del cliente” e intenciones de compra. El análisis del lenguaje permite descubrir si un espectador expresa interés por un producto, si está comparando ofertas competitivas o va a comprar dentro de una cierta categoría, si es un usuario satisfecho (o insatisfecho) de un producto, si lo está recomendando o criticando… Estos leads sociales se pueden convertir para las marcas en oportunidades de negocio (o de evitar la pérdida de un cliente).
Entender el impacto y la opinión de la audiencia. Descifrar la conversación significa detectar algo más que menciones de un programa o apariciones de un cierto hashtag. El análisis semántico permite descubrir sobre qué aspecto gira la conversación (trama, presentador, personajes…), las emociones que suscita, la polaridad de las opiniones, sugerencias de mejora, los conceptos que aparecen en las menciones o las referencias a otros programas y contenidos. Para productoras y canales, extraer esta información y hacerlo en tiempo real les permite detectar tendencias, tomar decisiones y reaccionar (incluso durante la emisión del propio programa) y recomendar contenido relevante para su audiencia.
Entender a los espectadores con este nivel de detalle –mucho más allá de cifras agregadas de audiencia– abre nuevas posibilidades a productoras y canales, que ahora pueden mejorar dinámicamente sus programas y diseñar nuevos espacios que resulten atractivos para diferentes segmentos de público. Pero también les permite calcular y demostrar el valor de los programas como plataforma de marketing: los canales pueden vender mejor su espacio y las marcas pueden implementar campañas mucho más enfocadas en términos de perfiles, contexto o intención de su audiencia.
Volumen, variedad y velocidad requieren nuevas herramientas
El análisis de la participación social da acceso a un caudal enorme de opiniones “en bruto”, con ese valor adicional que posee lo instantáneo y espontáneo. Pero se trata de un escenario donde los volúmenes, la variedad y la velocidad son decisivos. Aunque no siempre podamos hablar de big data, la necesidad de recopilar y caracterizar un gran flujo de comentarios procedentes de diversas fuentes, en varios idiomas y formatos y en tiempo real hacen que resulte imprescindible automatizar el proceso para proporcionarle la cobertura e inmediatez necesarias.
Las herramientas automáticas más elementales –que utilizan un matching básico sobre vocabularios predefinidos para detectar apariciones literales de marcas e identificar términos con posibles connotaciones positivas o negativas– no bastan para contrarrestar la ambigüedad de la conversación. Y las diferencias de lenguaje entre diversos medios (blogs, Twitter…) obligan a incorporar un repertorio amplio de técnicas de naturaleza estadística y lingüística en pipelines de procesamiento optimizados para cada caso.
Los futuros ganadores en el análisis de la TV social serán aquellas empresas que puedan desplegar rápida y eficazmente la analítica necesaria para extraer los insights que sus clientes requieren.
El autor de este artículo es Antonio Matarranz, chief Marketing Officer de Daedalus. Ingeniero y marketer, Matarranz ha desarrollado su carrera en multinacionales y startups del sector tecnológico y ha contribuido a crear y lanzar varias nuevas categorías de producto. Es autor del premiado blog Marketing & Innovación
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