Aplicación de marketing digital enfocado en análisis de sentimiento a través de ingeniería de datos

Abstract

El marketing digital es una de las herramientas más poderosas en la cadena de valor de una empresa, potencia las ventas para aumentar la rentabilidad de la misma. Las tecnologías de la información y las redes sociales han revolucionado el marketing digital, llevándolo a crecer vertiginosamente y a buscar cada día más técnicas eficientes de análisis de datos e información. Para este estudio se seleccionó twitter como red social de investigación con el propósito de analizar la capacidad de su contenido de proveer patrones de sentimiento sobre una marca en función de generar aportes para el marketing digital. Se analizaron técnicas de análisis de sentimiento en inglés y español para poder diseñar y desarrollar una herramienta orientada hacia el análisis de sentimiento para el marketing digital. La herramienta fue probada con información disponible en la red social twitter sobre marcas o campañas en español para evaluar su desempeño. Estas campañas fueron seleccionadas con base en su aporte al marketing digital moderno, a su pertenencia a los países de habla hispana y a las características técnicas que facilitaran su estudio como por ejemplo fecha, muestra disponible y alcance. Los resultados obtenidos indicaron que la técnica basada en el diccionario de código abierto Afinn ofrece un coherente y prometedor análisis de sentimiento que puede ser contrastado con Tone Analyzer de IBM como una herramienta de validación. Ambas herramientas en un análisis conjunto y automatizado, el cual hizo uso de la ingeniería de datos por medio de un almacén OLAP, permiten una rápida observación y generación de patrones con resultados valiosos que facilitan la toma de decisiones y la construcción de estrategias de marketing digital basados en el sentimiento y polaridad.