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Los test A/B en Social Media Optimization (I)
En Social Media Marketing no son pocas las decisiones que se deben tomar para la optimización de los Social Media de la empresa (Social Media Optimization, SMO).
Para algunas de estas decisiones, el Social Media Manager dispone de informes sectoriales, informes sobre el uso de redes sociales. Informes sobre el resultado de las acciones de Social Media Marketing de la empresa o informes de Social Media Benchmarking.
En Socia Media Optimization (SMO) no es suficiente con conocer las redes sociales más utilizadas, las dimensiones óptimas de las imágenes de Facebook o el número de hashtags que debe tener un tuit.
El Social Media Manager también debe valorar y velar por la dimensión y posición de los iconos de las redes sociales en la página Web, el blog, la tienda virtual o los mailings que envía; además, cuando este también asume las funciones de Content Manager y Content Creator, debe valorar la longitud de los post que publica, títulos, inclusión de imágenes…
Este listado es un ejemplo de algunas de las muchas valoraciones y decisiones que debe hacer el Social Media Manager en base a información generada por la propia empresa.
Aunque normalmente son utilizados para implementar mejoras en eCommerce, usabilidad, mail marketing… Los test A/B, también conocidos como A/B testing o Split test, son útiles para obtener información conducente a la optimización de los Social Media de la empresa.
Los test A/B son experimentos univariantes, donde se crean dos versiones de un mismo elemento que más tarde serán comparados en un ejercicio de estática comparativa.
Por ejemplo, imaginad que en el diseño de vuestro blog dudáis si incluir los iconos de acceso a las redes sociales de la empresa en la parte superior o inferior.
En este caso, se podría diseñar un modelo de blog que incluyera los iconos de acceso a las redes sociales en la parte superior, y otro que los incluyera en la parte inferior. Finalizado el experimento, comprobaríamos cual de los dos modelos (A/B) obtuvo un mayor porcentaje de clic.
Ejemplos de la aplicación de los test A/B en Social Media Marketing no faltan, a saber:
→ A través de mailchimp, podemos comprobar en qué posición los iconos de las redes sociales de la empresa obtienen un mayor porcentaje de clics.
→ A través de Buffer o del plugin para WordPress Nelio A/B testing, podemos comprobar qué título para un determinado post obtiene mayor tráfico Web.
→ Los test A/B también son aplicables en Social Media Advertising, por ejemplo, en Facebook podemos crear dos versiones de un mismo anuncio para comprobar, según los objetivos definidos, cuál obtuvo un mejor resultado
Finalmente, no debemos olvidar la importancia de los test A/B en Social Media Analysis, como un proceso de mejora continua en la empresa conducente a la Optimización de los Social Media (SMO) a través de la mejora y formación continua de los puntos críticos de la empresa en los Social Media.
Social Media Analysis | Predicción del IOR en Leónidas Showroom
Durante el pasado mes de noviembre Arthur, el gerente de Leónidas Showroom, se puso en contacto con Kyle, el director de marketing de la compañía, para conocer el impacto que redes sociales y blogs habían tenido durante la última edición de la pasarela de moda Leónidas 2014.
Siguiendo la metodología IOR, Kyle había obtenido los resultados correspondientes a la última edición de la pasarela Leónidas:
→ Cálculo del IOR de la pasarela Leónidas
Sin embargo Kyle era consciente de que el IOR ofrecía un resultado adimensional y que la utilidad de este indicador se encontraba en la formulación de series temporales con las que hacer predicciones, análisis de estática comparativa o análisis marginales sobre las variables que forman este agregado.
Por ese motivo, Kyle decidió que enviaría a Arthur no sólo la valoración del IOR correspondiente a la última pasarela de moda, sino también un histórico con las valoraciones de las ediciones anteriores y una predicción del IOR para el próximo año.
La valoración IOR para las campañas de Social Media Marketing de las últimas pasarelas de moda organizadas en Málaga fueron las siguientes:
Ante el histórico del IOR 2009:2014, lo primero que hizo Kyle fue representar gráficamente la serie de datos:
La representación gráfica de la serie del IOR de la pasarela Leónidas 2009:2014 sugería un comportamiento tendencial de tipo lineal. Por ese motivo Kyle optó por someter la serie temporal a un modelo de Alisado Exponencial conocido como Holt-Winters tal que:
Para someter la serie del IOR a este tipo de alisado, con el que más tarde hacer una predicción sobre el IOR de la campaña de Social Media Marketing de la pasarela Leónidas 2015, Kyle debía fijar los valores de los parámetros de alisado.
En tanto que la serie no estaba sujeta a fuertes fluctuaciones, decidió utilizar los siguientes valores:
(*) En relación al parámetro de alisado algunos software como Eviews están para fijar automáticamente el valor del parámetro de alisado adecuado (Aquel que minimiza la raíz del error cuadrático medio de la serie)
Fijados los valores para los parámetros de alisado, Kyle se puso manos a la obra con el alisado de la serie temporal para predecir el valor del IOR para el período siguiente, es decir 2015.
El resultado fue el siguiente:
Junto a los resultados obtenidos, y como hiciera antes de la predicción, Kyle decidió representar nuevamente la serie temporal del IOR, esta vez incorporando el valor predicho.
Finalmente, el director de marketing del Showroom malagueño envió un informe al gerente de la compañía detallando las buenas previsiones.
Al día siguiente, Kyle recibió un correo electrónico de Arthur donde le felicitaba por los resultados obtenidos y preguntaba su opinión sobre si debía incrementar la partida presupuestaría de Social Media Marketing.
Arthur sólo le hizo una pregunta a Kyle, pero él se planteó alguna más… Si finalmente fuera recomendable incrementar la partida presupuestaría, ¿Cómo redistribuiría el incremento?
El joven director de marketing tenía que ofrecer una respuesta al gerente de la empresa malagueña, pero esta será otra historia…
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