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Redes Sociales y Marketing
Jorge E. Miceli – Grupo AntropoCaos
Facultad de Filosofía y Letras -Universidad de Buenos Aireshttp://www.antropocaos.com.ar
http://jorgemiceli.wordpress.com
Redes Sociales y Marketing
Medidas de red aplicadas a marketing de firma: densidad,
densidad local y subgrupos
La teoría de los lazos débiles y el marketing
Equivalencia estructural y Concor
Marketing Viral: Abogados explícitos, implicitos y Network targeting
Modelos de difusión e influencia
La perspectiva de redes : preguntas típicas, densidad y subgrupos
Dinámica de la influencia
Marketing de redes: Redes de vecinos, Modelos estadísticos y redes,
Categorización Prospectiva
La perspectiva de redes en
acción – VariantesSegún Cynthia M. Webster & Pamela D.Morrison, la teoría de redes ha sido usadaen distintas áreas vinculadas al marketing:
1)Comunicación boca en boca (como lagente se comunica comercialmente)
2) Marketing de relaciones (como la gente sevincula comercialmente)
3) Adquisición de información (como la gentese informa sobre un producto)
4) Difusión y adopción de productos (como lagente usa y difunde marcas)
La perspectiva de redes en acción –
Antecedentes en Marketing
Sin embargo, estos autores destacanel escaso número de usossistemáticos de la analítica del ARS alMarketing :
Cambio de marca(Iacobucci, Henderson, Marcati yChang - 1996)
Discusiones sobre modelos de redesen marketing (Iacobucci y Hopkins -1992)
Comportamiento organizacional decompra(Ronchetto, Hutt y Reingen -1989)
La perspectiva de Redes -
particularidades
Requerimientos de datos: se deben relevar datos distintos, relacionales y no atributivos.
Se deben usar palabras específicas y nuevas con fuerte carga técnica más que propagandística (intermediación, grado, distancia geodésica, etc.).
Se deben analizar los datos con software desarrollado a ese efecto. El análisis manual de las redes es
imposible.
La perspectiva de Redes –
preguntas típicas
Según este punto de vista, aparecen típicas preguntas sobre relaciones:
1) ¿Las redes centralizadas o descentralizadas promueven confianza entre los miembros?
2) ¿Los influyentes forman grupos de referencia densos, o más bien redes esparcidas?
3) ¿Los influyentes se sitúan en el centro o en la periferia de las redes?
Densidad y densidad local
La densidad es la medida más común de cohesión de red, y mide que proporción de lazos están presentes respecto a todos los lazos posibles en la red. En el estudio de Webster y Morrison, centrado en la adopción de productos en una red de laboratorios australianos, se utiliza la densidad local, que es el recuento de vínculos existentes respecto de los vínculos posibles en la red local de cada actor.
Medición de Subgrupos o Cliqués
La medición de subgrupos ha tenido unimportante interés en los estudiosos delmarketing. Wilkinson (1976) comparódos métodos para identificar subgrupos yexplorar relaciones de poder e influenciaen distribución de canales.
El cliqué (Luce and Perry 1949) es unarobusta medida de subgrupos de red. Uncliqué es un subconjunto de actoresque tienen todos conexiones directasentre sí y ningún miembro puede seragregado que además tenga conexionesdirectas con cualquiera en el subconjuntoya definido.
Reingen, Foster, Brown y Seidman (1984) encontraron que los cliqués de amistad tienen un impacto significativo en el comportamiento de elección de marca
Lazos débiles – I
La teoría de los lazos débiles
de Mark Granovetter (1973,
1983) tiene fuertes
implicancias en Marketing y
combina las nociones de
cohesión y clustering. Esta
teoría propone que los actores
individuales tienden a ganar
innovación nueva de
relaciones menos íntimas que
de lazos más cercanos
Lazos débiles - II
Los actores fuertemente
conectados tienden a
compartir información con
otros que poseen un similar
conocimiento. Debido a que la
información del grupo de
pertenencia es relativamente
homogénea, la información
nueva viene de conexiones
externas
Grupo Local
Información
conocida
Información
nueva
Equivalencia estructural - I
La equivalencia estructural es un tipode medida que identifica actores conuna posición estructural equivalente.Los actores estructuralmenteequivalentes son substituibles porqueocupan la misma posición en la red.
En el caso investigado por Webster yMorrison, esto implica que nosolamente tienen vínculos con losmismos actores, sino que ademástienen el mismo tipo de relaciones con
ellos.
Equivalencia estructural - II
En los casos de equivalenciaestructural, el intercambio de recursosno se produce directamente, sino através de las mismas terceras partes.
Un ejemplo en el que sería esperableencontrar estos patrones deequivalencia estructural es en lassituaciones competitivas en las cualesla información se obtiene no de loscompetidores directos, sino deterceras partes (Burt 1987).
En el marketing, la equivalenciaestructural nos ayuda a descubrir porque las conductas de compra sonhomogéneas aunque la gente no secontacte entre sí. Si están expuestosa la acción de terceros en común, esprobable que se comporten demanera similar aunque no seconozcan.
Uso de Concor
Ward y Reingen (1990) usaronel algoritmo CONCOR(Breiger, Borman y Arabie1975) para medir a actoresestructuralmente equivalentesen su estudio de la toma dedecisiones grupales
En este ejemplo, que es eltrabajo de Webster yMorrison, aún cuando hay dosinnovadores en la red (10 y202), estructuralmente no sonsubstituibles porque estánconectados a diferentesgrupos. Cuanto menosredundantes son las redesde los influenciadores, máscrítica es su acción en lared.
Efecto reticular y efecto de marketing
Estos resultados, según los autores,ponen en cuestión a la equivalenciaestructural como una medida paradeterminar los roles de red. En unanálisis de la clásica red de innovaciónmédica, Coleman, Katz y Menzel(1966) incorporan variables demarketing y medidas de equivalenciaestructural y concluyen que losefectos de la red estable semoderan mucho cuando las tácticasde marketing son tomadas encuenta
Sin embargo, es un error ver esto como una oposición.Tanto la red estable como las campañas demarketing electrónico son fenómenos reticulares quese retroalimentan entre si, y esta es la clave.
Marketing tradicional y marketing de
redes
El Marketing basado en redes (Networkbased marketing) es una colección detécnicas de marketing que utiliza el análisisde los vínculos entre consumidores paraincrementar las ventas. Desde estaperspectiva, Hill, Provost y Volinskyanalizaron, en el año 2004, la adopción de unproducto de telecomunicaciones de unaimportante compañía.
Redes de Vecinos
Específicamente, muestran tresresultados principales:
1) En las redes de vecinos, losconsumidores ligados a un primercliente adoptan un servicio a un ritmo 3a 5 veces mayor que aquellos gruposseleccionados por el equipo demarketing de la firma.
Estadísticas de Adopción
Modelos estadísticos y redes
2) Los Modelos
estadísticos, construidos con gran
cantidad de datos
geográficos, demográficos y de
ventas previas, se mejoran
sustancialmente por la inclusión de
información de red.
Modelos estadísticos y redes
Modelos estadísticos y redes
Observando la vecindad local de un conjunto de vecinos, podemosdefinir la medida de similaridad social. Definimos la similaridad socialcomo el tamaño de la superposición en la red inmediata de vecinos dedos consumidores. La máxima similaridad (max similarity) es el tamañomáximo en que pueden superponerse dos vecinos cualquiera en la red.
Conectado con el influenciador (“Connected to the influencer”)considera si el consumidor recomendado (prospect) está conectadodirectamente con alguien considerado influenciador.
Respecto de la comunicación con el vecindario local, el indicadorTransacciones (“Transactions”) mide el número de transacciones.
Segundos de comunicación(“Seconds of communication”) mide lalongitud de esas transacciones hechas con el vecindario local.
Categorización prospectiva
3) Una mayor y más
detallada información
permite rankear los vecinos
de red de modo tal que sea
posible seleccionar
pequeños conjuntos de
individuos con altas
probabilidades de
adopción.
Del marketing al marketing viral
Cuando una firma explícitamente incentiva a los consumidores
para que difundan información acerca de un producto vía boca
en boca, esto es llamado marketing viral, aunque el término
pueda ser usado para describir cualquier marketing basado
en red en el cual haya patrones de conocimiento o
adopción que se difunden de consumidor a consumidor
Marketing basado en redes:
Abogados explícitos
1) Abogados explícitos de la marca:
son individuos que se vuelven
defensores y promotores de un
producto o servicio, recomendándolo a
sus amigos o conocidos. Propagan
información "positiva" acerca de un
producto por los mecanismos de
marketing tradicional después de que
han experimentado en producto por sí
mismos. (Gladwell 2002). Las firmas
deben encontrar a estos influenciadores
y promover su comportamiento útil.
Marketing basado en redes:
Abogados implícitos
Abogados implícitos: Aún si los individuos
no hablan acerca del producto, ellos pueden
promocionarlo implícitamente a través de
sus acciones -especialmente a partir de su
propia adopción del producto-.
Recientemente, las firmas han tratado de
inducir el mismo efecto convenciendo a
miembros particularmente "abiertos" de
pequeñas comunidades para que adopten
productos (Gladwell, 1997; Hightower, Brady
y Baker, 2002)
Marketing de redes: Network
Targeting
El tercer modo de
marketing basado en red
es para una firma, hacer
marketing respecto de los
vecinos de red de los
compradores
previos, aunque ellos no
tengan ninguna actitud de
"abogados" de la marca
respecto de los clientes.
Casos concretos: combinación
de estrategiasCaso de Hotmail en 1996. El servicio de
mail de Hotmail agregaba en el pie de
cada mensaje saliente el anuncio
publicitario "Get your free e-mail at
Hotmail", haciendo blanco en los
vecinos de la red social de cada usuario
corriente.
Hotmail produjo un crecimiento
exponencial de su base de clientes.
Empezó en Julio de 1996, y en el
primer mes adquirió 20000 clientes.
Para Septiembre de 1996 la firma había
adquirido cerca de 100000 cuentas, y
para comienzos de 1997 tenía más de 1
millón de suscriptores.
Modelos de clasificación de redes
Los modelos de clasificación de
redes usan el conocimiento de
los lazos entre entidades en una
red para estimar la cantidad de
interés hacia esas entidades.
En estos modelos, una entidad
es influenciada más por aquellos
con los cuales que tienen
conexión directa con ella, pero es
afectada en menor intensidad por
aquellas más lejanas.
Ejemplo 1 : Red social de
consumidores
Un paper que modeliza una red de
consumidores para maximizar
beneficios es la de Richardson y
Domingos (2002) en la cual la red
social de consumidores es modelada
como campo randomizado de Markov.
La probabilidad de que determinado
consumidor compre un producto es
una función de los estados de los
vecinos (conectividad), de los
atributos del producto (calidad) y
de si fue objeto de políticas de
marketing (estado de mercadeo) en
algún momento anterior.
Ejemplo 2: Seguimiento del boca en
boca En un estudio de Bowman y
Narayandas (2001) fueron encuestados
más de 1700 compradores de 60
productos distintos que previamente
habían contactado al fabricante del
producto. Los compradores fueron
consultados respecto de su interacción
con el fabricante y su impacto en el
subsiguiente comportamiento boca a
boca. Los autores fueron capaces de
saber si los clientes le hablaron a otros
sobre su experiencia y a cuanta gente
contactaron.
Problemas del boca en boca
Ellos encontraron que cuanto más fuerte es el riesgo moral
presentado por la información (el riesgo de un
comportamiento problemático), más fuertes tienen que ser
los lazos a través de los cuales se propaga información.
Generalmente, los autores mostraron que la estructura de la red
y las características de la información interactúan con los
individuos para formar sus decisiones de transmisión de
información. La información que se propaga también puede
ser negativa.
Además, hay que separar el boca en boca de los efectos de la
homofilia: Puede ser que dos personas escojan el mismo
producto porque piensan parecido, pero no porque hayan
intercambiado información sobre un producto.
El filtrado colaborativo
Los sistemas de recomendadores o de filtrado colaborativo hacen
recomendaciones personalizadas a los consumidores individuales basadas en
contenidos demográficos e información de vínculos. Esto lo utilizan los sistemas
web, que proponen productos asociados al perfil y a las decisiones de compra ya
reportadas por los consumidores.
No siempre el filtrado colaborativo
está construido con métricas
reticulares .
Generalmente se monitorean
Hábitos comunes, pero no lazos
previos.
Modelos de difusión e influencia
Una idea central del marketing y la investigación de difusión es
que los influyentes (una minoría de individuos que influencian a
un excepcional número de pares) son importantes en la formación
de la opinión pública. En las décadas de 1940 y 1950, Paul
Lazarsfeld, Elihu Katz y otros formularon la teoría de que los
individuos pueden ser más influenciados por la exposición a otros
que a los medios de comunicación.
Two Step Model
Se opone al modelo
«hipodérmico» que
sostiene que los
consumidores se
exponen directamente
a la acción de los
medios
La crítica de Watts y Dodds al
modelo de influenciaLos modelos de simulación indican que bajo ciertas condiciones que
apoyan la intuición, los influenciadores son responsables de disparar,
en una medida desproporcionada, cascadas de influencia. Sin
embargo, esas condiciones parecen ser la excepción más que la
regla, y en la mayoría de las situaciones, los influyentes parecen
ser "modestamente" más influyentes que el resto.
En los modelos que Watts y Dodds han estudiado, la mayoría de las
veces el cambio es disparado no por influyentes que diseminan
las novedades, sino por individuos fácilmente influenciables que
a su vez influencian a otros individuos del mismo tipo.
Regla del umbral
Watts y Dodds asumen que se debe tomar alguna decisión i respecto a
algún tema x. Siguiendo a la extensa bibliografía sobre el tema, se
focalizan en las decisiones binarias que exhiben “externalidades
positivas”, y que significan que la probabilidad de que un individuo i
elija una alternativa B por sobre otra A se incrementa con el número
de otros individuos eligiendo B.
Más formalmente, cuando bi, (la fracción de la población de i
que adoptó B) es menor que el umbral de i simbolizado como
Ǿi, la probabilidad de que i adopte B es cero, y cuando lo
sobrepasa, salta hacia 1.
Si bi > Ǿi Prob. I (B) = 1
Si bi < Ǿi Prob. I (B) = 0
Modelo de influencia reformulado
• En el gráfico 1, la
influencia va desde los
líderes de opinión hacia los
seguidores, pero en el 2
puede orientarse en
cualquier dirección.
• En el gráfico 2, la
influencia puede
propagarse en uno o varios
pasos, mientras que en el 1
puede hacerlo sólo en 2
etapas.
Conclusión sobre modelos de
influencia
En definitiva, y al menos en las cascadas
globales de difusión, a largo plazo parece
importar más la estructura de la red que la
importancia local de los influenciadores
Algunas conclusiones (I)
El marketing de redes recién está adquiriendo
algo de consistencia teórica y metodológica.
Las redes sociales se desarrollan como
objeto, pero esto no implica un aumento lineal en
la capacidad de análisis, que está dada por el
ARS.
Influir de manera eficiente depende, al parecer, de
mucho más que conectarse con gente influyente
(Modelo de influencia de Watts-Dodds)
Algunas conclusiones (II)
La complementariedad entre el enfoque estadístico
clásico y los atributos reticulares (Network targeting)
parece ser una alternativa productiva, pero no hay
acuerdo sobre la relevancia relativa de la red estable y
de los lazos producidos por las campañas. El
problema del network targeting es que accede
segmentadamente y no tiene en cuenta la
estructura completa de la red.
Algunas conclusiones (III)
Los modelos de difusión más completos deben
considerar no solo la vecindad local, sino la estructura
de la red y el perfil diferencial de los consumidores
(innovadores, adoptadores tempranos y resistentes al
cambio). Un individuo puede ser influyente
localmente, pero estar mal conectado con el resto
de la red.
También hay que considerar los efectos de balance
del marketing negativo, que no es controlable por la
marca.
Algunas conclusiones (IV)
Recién ahora se están desarrollando
herramientas (analizadores) que pueden
mapear a muy bajo costo el estado de una
red electrónica en un momento dado, y
que permitirán usar las métricas del ARS
para campañas de venta.
Redes de usuarios:
red de twitter
Redes de nodos electrónicos:
Evaluadores de sitios webYa hay herramientas que monitorean tanto los atributos de
consumo como algunos aspectos reticulares de cada punto
electrónico
Recursos a considerar
Gracias !!!
