Marketing de Influencia: Estrategias y Beneficios

Marketing de Influencia

• Estrategia dinámica que aprovecha la influencia de personas para promocionar productos/servicios a una audiencia amplia.
• Se aplica en redes sociales y a creadores de contenido con comunidades.

Beneficios

• Ampliación de alcance: Influencers conectan a la marca con audiencias desconocidas para las estrategias tradicionales.
• Credibilidad: Recomendaciones de influencers son percibidas como genuinas.
• Mayor participación: Contenido atractivo que genera interacciones.
• Resultados medibles: Facilita el seguimiento de métricas clave como tráfico web, leads y ventas

Elementos clave para una campaña exitosa

• Selección de influencers:
  • Deben alinearse con los valores de la marca y el público objetivo.
  • Se evalúa su relevancia, nivel de interacción y autenticidad.
• Creación de contenido:
  • Diseño de material atractivo acorde al mensaje de marca.
  • Formatos diversos: publicaciones en redes, blogs, videos o experiencias interactivas.
• Ejecución:
  • Promoción del contenido en múltiples canales (redes sociales, correo electrónico, etc.).
  • Se motiva a la interacción activa de los influencers con la audiencia.
• Medición y evaluación:
  • Análisis de métricas: leads, tasa de participación y ventas.
  • Adaptación estratégica con base en los datos obtenidos.

Análisis de Sentimiento

• El Caso de Uso analiza el sentimiento en tres fases: limpieza de datos, análisis exploratorio de datos y modelado.
• Se eliminan datos irrelevantes o ruido para mejorar la calidad del modelo. Por ejemplo, se eliminan textos muy largos (más de 50 palabras).
• Se observa la distribución de sentimientos en los datos. Si predomina un sentimiento positivo, el modelo lo reflejará. Los gráficos de palabras frecuentes son útiles en esta etapa.

Modelado y Evaluación

• Regresión logística: Clasificación binaria con predicción de probabilidades.
• KNN: Clasificación basada en la distancia a los k vecinos más cercanos.
• Árbol de decisión: Clasificación jerárquica basada en decisiones.
• Random Forest: Conjunto de árboles de decisión para mejorar la precisión.
• Accuracy (Exactitud): Porcentaje de predicciones correctas (puede ser engañosa si las clases están desbalanceadas).
• Matriz de confusión: Clasificación de resultados (positivos/negativos verdaderos y falsos).
• Precisión: Proporción de predicciones positivas correctas.
• Exhaustividad (Recall): Proporción de verdaderos positivos detectados.
• F1-score: Combina precisión y exhaustividad en una sola métrica.
• AUC: Área bajo la curva ROC, mide el rendimiento general del modelo.

Clustering (Aprendizaje No Supervisado)

• Estrategia para encontrar patrones, relaciones o estructuras ocultas en datos sin etiquetar.
• Aplicaciones en la identificación de grupos, reducción de la dimensionalidad y descubrimiento de patrones.

Árboles de Decisión

• Algoritmo supervisado para clasificación y regresión.
• Estructura jerárquica con nodos raíz, nodos de decisión y nodos hoja que representan resultados finales.
• Usa criterios como la impureza de Gini o el Error Cuadrático Medio (MSE) para decisiones en el árbol.

Deep Learning

• Aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales (ANN).

• Inspirado en el funcionamiento del cerebro humano.

• Principalmente usado en procesamiento de lenguaje natural e imágenes.

• Modelos lineales como redes neurales:

  • Regresión lineal: Fórmula Y=w1x1+w2x2+w3x3+b
  • Regresión logística: Función similar a Regresión lineal pero con función sigmoide.

• Funciones de activación (Redes neuronales): Identidad, Sigmoide, Tangente hiperbólica y ReLU (Rectified Linear Unit).

• Redes Neuronales artificiales (ANN): Estructura: capas de entrada, capas ocultas y capa de salida, que procesan datos brutos hasta resultados finales.

• Entrenamiento de Redes neuronales:

  • Propagación hacia adelante
  • Función de pérdida (mide el error)
  • Propagación hacia atrás
  • Actualización de pesos (método de descenso por gradiente)