La conversación de la banca en las redes sociales

Durante el primer semestre de 2014, hemos analizado la conversación del sector bancario para 5 entidades financieras entre el 1 de Enero y el 25 de mayo de 2014: CaixaBank, Bankia, Banco Santander, BBVA y Banco de Sabadell. Esto supone un total de cerca de un millón de menciones relevantes.

Sin entrar en detalle, compartimos aquí algunos de los resultados del estudio, si queréis saber más no dudéis en contactarme por email.

El 85% de las menciones son "espontáneas"

Para poder definir la interacción o engagement, Websays separa las menciones en tres grupos:

  • las menciones "corporativas" : escritas por las propia entidades dentro de sus canales corporativos (sus posts en páginas de Facebook, Youtube, etc. o sus posts en Twitter)
  • la respuesta a las menciones corporativa: estas menciones (comentarios o posts en la pagina de Facebook de la entidad, retweets o tweets usando hashes corporativos, etc.)
  • la conversación externa o expontánea: menciones que hablan de una entidad de manera espontánea (e.g. cualquier tweet o post de blog que mencione a un banco).

La mayor parte de la conversación sobre banca se genera en los canales propios de los usuarios (externos a los canales corporativos) y no busca establecer ningún tipo de conversación con las entidades sino compartir opiniones con otros usuarios.

Engagement sector de la banca
El volumen de espontáneas (externas a los canales corporativos) es del 85%

Porcentaje de la conversación externa a los canales corporativos

Vemos detalles como que el Banco Sabadell es la entidad financiera con las proporciones de conversación corporativa y repuesta al corporativo más elevadas (10% y 26% respectivamente), lo que demuestra que existe una interacción importante entre los clientes y la entidad.

También que la conversación de Bankia tiene por el contrario una conversación Corporativa muy baja con respecto al total (0,5% del total ) pero una alta respuesta al canal corporativo de 9,5% que demuestra que los usuarios de Bankia buscan establecer una conversación con la entidad.

 

El 70% de la conversación espontánea trata temas en las categorías “Productos y Servicios” y ”Relaciones Públicas”

Segmentando la conversación espontánea por temáticas, podemos analizar el interés de los usuarios sobre ciertos temas. A continuación desglosamos la conversación sobre 5 temas principales: “Productos y Servicios”, “Relaciones Públicas”, “Márketing y Comunicación”, “Atención al Cliente” y “Crisis”:

conversación de l banca organizada por grupos
Porcentage relativo de menciones en cada uno de los temas principales

Dentro de “Productos y Servicios”, por ejemplo, los temas más hablados giran entorno a “Empresas”, “Preferentes” y “Accionistas e Inversores”:

Conversación de la banca divida por temas

Vemos que mientras que en BBVA y Banco Santander el tema más hablado en conversación externa se refiere a información relacionada con “Accionistas e inversores” (bolsa,  acciones, …), los clientes de CaixaBank y Banco Sabadell se centran más en lo relacionado con las “Empresas”.

En Bankia, destaca la importancia que representa el tema de las "Preferentes" en la conversación externa de los últimos meses. Para conocer el alcance de la conversación externa sobre "Preferentes" en Twitter, miramos  el alcance (reachconsiderando los followers no repetidos que pueden haber recibido tweets o retweets del tema.

Preferentes

Twitter Reach Preferentes

Vemos que las "Preferentes" representan el 32% del volumen de conversación del grupo "Productos y Servicios", y su reach representa el 60% del reach del grupo, lo que demuestra que los autores que tratan de este tema son influyentes en Twitter.

Metodología

Websays utiliza tecnología propietaria para recoger, filtrar, analizar y almacenar menciones en las redes sociales, prensa online, blogs y forums. Las redes sociales resultan ser la principal fuente de información y en el sector bancario vemos que predomina Twitter con un 83% de la conversación:

Fuentes de la conversación de la banca en internet

Una vez recogidas las menciones, un equipo de analistas de datos etiqueta en tiempo real el stream de datos ayudado por tecnología propietaría de Inteligencia Artificial que aprende de las acciones de los analistas para replicarlas en todos las menciones similares acelerando así el proceso.

Por ejemplo para analizar la conversación espontánea es necesario  separar entre menciones relevantes (i.e. "el Sabadell invierte en nuevas empresas...") y no relevantes (i.e. "el ayuntamiento de Sabadell participa en la jornada..."). De manera similar es necesario clasificar la conversación por temáticas y subtemáticas. Los analistas de datos de Websays inician esta clasificación utilizando el Websays Dashboard y los algoritmos de Inteligencia Artificial aprenden relaciones entre palabras y similitudes entre menciones para realizar la tarea con mayor precisión y rapidez.

Para estimar el alcance o reach en Twitter Websays utiliza una tecnología propietaria basada en un aproximación no-linear paramétrica del reach real.

Para más información sobre Websays o su tecnología visita websays.com o escríbenos a contact@websays.com.

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