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ANÁLISIS DE DATOS: UNA HERRAMIENTA EFICAZ PARA CONOCER A LAS AUDIENCIAS

Noticias - 03 Octubre 2018

La recolección y análisis de datos debieran orientarse a com-prender mejor las expectativas de los lectores y convertir a las audiencias en consumidores leales.

“Los medios estamos sentados en una mina de oro que son los datos, pero no sabemos cómo explotarlos”. Esas fueron las palabras de Juan Pablo Moreno, gerente de Estrategia de la Casa Editorial El Tiempo, en un seminario de medios digitales realizado en Argentina a fines de 2016. Su tesis fue repetida hace algunas semanas, en el World News Media Congress, organizado por la Asociación Mundial de Periódicos (WAN–IFRA), en donde el análisis de datos ocupó un lugar central en el debate de editores y directivos de medios.

Aunque el estudio de los datos en medios suele relacionarse con el análisis de la información obtenida vía canales digitales, el concepto se refiere al estudio amplio los indicadores a los que puede tener acceso un periódico o revista, con el objetivo de convertirlos en información utilizable para la creación de estrategias en sus medios de comunicación.

Pero ahora el tema se ha vuelto especialmente relevante para los medios, en un momento en que el modelo de negocios basado en los ingresos por publicidad comienza a migrar hacia uno basado en las suscripciones de los lectores. Es en ese contexto, que las herramientas de análisis de datos pueden convertirse en buenas aliadas para que los medios conozcan mejor a sus audiencias, y en consecuencia, desarrollen contenidos acorde a sus intereses.

“Una agenda no se puede hacer sin data”, dice José Kusunoki, periodista y experto en comunicación digital, quien ha trabajado en el desarrollo de estrategias digitales para El Comercio, de Perú y el grupo El Mercurio. “Es como si fueras a un panadero y no supieras cuánta harina necesitas para hacer el pan. No puedes mantener un sitio sin saber cuánta gente está en el sitio en este momento. Hay muchas variables”, afirma Kusunoki.

Kusunoki explica que actualmente existen diferentes tipos de análisis de datos utilizados por los data scientists o especialistas de datos al interior de los medios. Entre ellos se encuentra el data de analytics, que permite definir, entre otras cosas, cuánta interacción generan ciertas zonas de un sitio; los datos demográficos, que ayudan a establecer tendencias de consumo, o el data mining, que sirve, especialmente, para la construcción de noticias.

Sobre este asunto, Kusunoki, quien también trabajó como jefe de Portales y Redes Sociales en la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, añade: “hay varios experimentos, como los que hacen Vox y Buzzfeed, en que arman su agenda noticiosa basada en la data de consumo de audiencia. Por ejemplo, si las personas comenzaron leyendo una nota de Donald Trump, luego pasaron a un artículo sobre racismo, y luego otro sobre aprobación de leyes, entonces ellos triangulan esas tres notas y arman un solo artículo con los tres contenidos. Así derivan mayor tráfico y dirigen la audiencia de un punto a otro”, dice.

Vincent Peyrègne, CEO de WAN–IFRA también se refirió al tema del análisis de datos en su presentación del reporte World Press Trends 2017, como un elemento clave en la construcción de relaciones de audiencia más fuertes: “Los editores están utilizando los datos de sus audiencias más y más eficazmente para fortalecer la relación con ellas. El aprendizaje automático, la analítica predictiva y otros métodos de inteligencia artificial pueden emplearse para comprender mejor las expectativas de los lectores y para convertir a las audiencias en consumidores leales”, dijo Peyrègne en el encuentro.

Sin embargo, Kusunoki advierte que enfocarse solo en algunas métricas puede resultar inútil. “El principal problema con la data son las vanity metrics (métricas de vanidad). Por ejemplo, hay agencias digitales que están vendiendo likes para tu fanpage, pero está demostrado que eso no sirve de nada”, sostiene Kusunoki, quien explica: “uno tiene que entender qué medir, por qué y para qué hacerlo. Mientras la data te permita conocer más y mejor a tu audiencia, será tu aliada, esa es la clave. Cómo lo hagas depende de lo que tengas a la mano y lo que el presupuesto te dé, pero la estrategia debería ir alineada a eso”.

Para generar estas estrategias editoriales, los data scientists son clave. “Ellos se dedican a estudiar la data. Toman montones de datos, los procesan, y los traducen en material relevante o en afirmaciones. Si tú tienes data como tal, es información, pero si tú le das un contexto y la traduces en algo concreto, entonces la conviertes en un relato, en una noticia”, dice Kusunoki. Un ejemplo de la traducción que menciona el periodista es el avance conseguido por los data scientists de The New York Times, quienes identificaron qué comportamientos de su audiencia permiten predecir su futura subscripción al  diario.

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