LA CONTRIBUCIÓN DE DADOS NO ESTRUCTURADOS DE MIDIAS SOCIALES PARA LA PREDICCIÓN EN LA GESTIÓN DE MARKETING

RESUMEN

La capacidad de obtener información sobre el mercado es una necesidad estratégica para que las empresas sigan siendo competitivas. A pesar de esto y del enorme volumen de datos que generan los consumidores cada segundo, las empresas rara vez tienen la cultura de tomar decisiones de marketing basadas en datos y, cuando lo hacen, rara vez utilizan datos de consumidores ampliamente disponibles en línea, especialmente en las redes sociales. Una razón es que estos datos (por ejemplo, textos) tienden a ser "sucios", desorganizados y voluminosos, los llamados datos no estructurados. A pesar de la complejidad que implica extraer valor informativo de estos datos, las empresas pueden obtener conocimientos que pueden mejorar la toma de decisiones y dar como resultado un mayor rendimiento competitivo. El propósito de este artículo es discutir los beneficios de los nuevos tipos de datos que se han vuelto más abundantes y accesibles en la Web 3.0, a través de redes sociales populares, así como los nuevos métodos de análisis, particularmente los métodos de aprendizaje. Para ello, se llevó a cabo una extensa revisión de la literatura y se realizó un modelado de temas para obtener una visión general de los datos y métodos. Al final, el artículo sugiere seis desafíos principales de marketing a los que puede contribuir el análisis de datos no estructurados, mejorando la competitividad de las empresas.

Palabras clave:
Analítica de Marketing; Datos no Estructurados; Modelos Predictivos; Gestión de Marketing; Medios de Comunicación Social