¿Por qué las marcas no pueden ignorar más la tecnología de reconocimiento de imágenes para Social Listening?

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¿Por qué las marcas no pueden ignorar más la tecnología de reconocimiento de imágenes para Social Listening?

Foto: Fuente Realmadrid.com

Por pura coincidencia, un día de estos me tope con un video de la visita de la actriz Julia Roberts al Real Madrid. En el vídeo, la eterna “pretty woman” aparece con una botella de agua mineral azul muy bonita. Después de un par de segundos de colocar mi vista en la escena, reconocí la marca: se trataba de la marca Solan de Cabras, agua bastante consumida en restaurantes de la capital española. Es aquí cuando me pregunté: ¿Cuál es la probabilidad de que el equipo de marketing de Solan sepan de este video? Hice mi buena acción del día y le avise a la marca a través de un mensaje en su Instagram oficial.

 

En los próximos 18 meses, Instagram va a romper la marca de 1 billón de usuarios y Youtube ya es el canal en el cual más personas consumen video en todo el mundo. Esto nos lleva a una conclusión obvia: la manera antigua de realizar Social Listening buscando solamente texto necesita urgentemente de un upgrade. Al final, ¿cómo ignorar las centenas de millares de imágenes de marcas que circulan incógnitas en estas plataformas? Este ejemplo ilustra bien el drama: una de las actrices más famosas del planeta con una botella de una marca de agua local y el equipo de marketing probablemente nunca se hubiera dado cuenta.

 

Felizmente para las marcas, hoy, ya existen servicios en la nube que realizan el procedimiento de reconocimiento de imágenes y que pueden ser integrados a tu proyecto de Social Listening. En E.life ya estamos trabajando en esto desde el año pasado y hemos desarrollado procesos y metodologías de búsqueda, reconocimiento y análisis de imágenes, de los cuales les contaré un poco más en los siguientes párrafos:

 

  • El caso #engordadera: analizamos 50 mil imágenes en Instagram marcadas con las hashtags #engordadera o #chatarra, y entre las marcas más fotografiadas (y por ello que no estaban citadas en texto en los posts) estaba Coca-Cola, Nutella y otras marcas de Chocolate. El estudio realizado en Brasil nos mostró la viabilidad de crear un Share of Voice originado exclusivamente del análisis de imágenes, una métrica que en el futuro próximo formará parte de los KPIs esenciales para la comunicación y marketing de las marcas. Puedes ver el estudio completo aquí.

 

  • El caso #Carnaval: Analizamos 30 mil imágenes marcadas con este hashtag durante el carnaval de Brasil. El estudio estableció una relación importante entre el evento y el segmento de bebidas, en particular la cerveza y la tradicional cachaca de la región. Nuevamente fue posible encontrar marcas populares presentes en las imágenes como Heineken y Catuaba. En casi el 10% de la muestra fue posible identificar alguna marca, un número significativo para realizar un análisis serio del Share of Voice. Para saber más sobre el estudio, haz click aquí.

 

  • El próximo desafío: Big Data: hasta ahora nuestros estudios se han enfocado en pequeños volúmenes de imágenes (menos de 50 mil items). A partir de este mes estamos dedicandonos a analizar grandes volúmenes (un mínimo de 500 mil imágenes) en segmentos más amplios como el consumo, placer, eventos, etc. Nuestro objetivo es ofrecer al mercado servicios de Social Listening 3.0: proyectos que tomen en consideración los contenidos de las imágenes y videos en donde las marcas aparecen desvinculadas del texto o hashtag.

 

Como lo vimos al inicio de este artículo: no podemos ignorar a Julia Roberts.

 

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  Jairson Vitorino 

  E.life Technology Director

 

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