Cómo Analizamos Datos de Redes Sociales Usando IA en nlace

¡Hola a todos! 😃 Hoy quiero compartir con ustedes cómo en nlace analizamos los datos de las redes sociales de nuestros clientes usando inteligencia artificial. Estoy convencido de que los buenos datos se comparten, así que ¡vamos allá! 🚀

Paso 1: Creación del Agente GPT

Para cada cliente, creamos un agente GPT personalizado. Alimentamos a este agente con toda la información relevante: datos de la empresa, su rol, buyer persona, tono de voz, pilares de contenido y los KPI de la marca. Este paso es crucial para hacer seguimiento a una estrategia efectiva y entrenar al agente para que cree contenido acorde a la estrategia.

Paso 2: Implementación de Contenidos en Redes Sociales

Una vez que tenemos nuestro agente GPT listo, comenzamos a aplicar los contenidos en las redes sociales según la estrategia digital definida. Aquí es donde ocurre la magia. Descargamos frecuentemente el archivo CSV de las publicaciones de cada red social, lo que nos permite hacer un seguimiento detallado de la estrategia.

Paso 3: Análisis de Datos con GPT Data Analyst

Aunque las redes sociales como LinkedIn o Meta te ofrecen gráficos de interacción, nosotros vamos más allá. Utilizamos el agente GPT Data Analyst, al que le cargamos el archivo CSV y comenzamos a hacerle preguntas en conjunto con el agente de la marca, por ejemplo:

• Clasificación de contenidos: "Clasifica los contenidos publicados de acuerdo a los pilares definidos en la estrategia digital. ¿Cuánto estamos publicando en cada pilar y cuál está siendo más efectivo?"
• Cumplimiento de KPI: "¿Cómo vamos de acuerdo al cumplimiento de KPI?"
• Proyección de KPI: "Siguiendo esta tasa de interacción, ¿cuándo alcanzaremos el KPI xxx?"
• Análisis temporal: "Busca una relación entre las horas y días de publicación con los mejores resultados de las publicaciones."

Resultados y Beneficios

Este enfoque nos ha permitido realizar análisis súper detallados que antes no sabíamos cómo hacer. Podemos buscar eficiencia en los contenidos publicados, ajustar la estrategia y tener una visión mucho más profunda de los datos proporcionados por cada red social.

Caso de Éxito: Conexión con Airtable

En un caso particular, desarrollamos un analista de datos para un cliente que se conecta con una base de datos en Airtable, la cual agrupa toda la información de cada red social. Utilizamos Metricool como "puente" para conectar las redes sociales y descargar los datos como CSV. Esto nos ha traído excelentes resultados, y seguimos mejorando a medida que avanzamos. 🚀

Próximos Pasos

Mi idea es conectar el agente directamente con las redes sociales usando conectores desarrollados por nosotros. Esto nos permitirá ser aún más eficientes y precisos en el análisis de datos.

¡Espero que esta información les sea útil! Si tienen alguna pregunta o quieren saber más sobre cómo usamos la IA en el análisis de redes sociales, ¡no duden en preguntar! 👇

¡Saludos y que tengan un excelente día! ✌️