Lo que aprendí en #CRM11: Hay que tener una estrategia para filtrar los datos de las redes sociales

Estoy super tarde escribiendo esta entrada sobre lo que aprendí en el evento de MundoContact – #crm11. Lo que que aprendí tiene que ver sobre el manejo de #bigdata y todo lo que conlleva monitorear las redes sociales (y filtrar datos).

Durante la presentación de Renato Ciuchini (Convergys Latin America), el nos hablo de Social Decisioning Cloud. El concepto de Social Decisioning implica que para poder realmente entender las conversaciones de las redes sociales y poder tener un «engagement» con el cliente hay que filtrar las conversaciones de las redes sociales y aplicarle procesos para enviar estas conversaciones a los lugares adecuados de la empresa. No toda conversación debe llegar al call center – con los filtros puedes llevar las conversaciones a comunidades para tener un «call deflection» adecuado (Nota: hay varias tecnología de call center que hoy en día convierten un tweet en un email – no lo adecuado para el manejo de una interacción de redes sociales).

Al filtrar los datos de las redes sociales crea la necesidad de dos tipos de roles necesarios – el actuario/ analista de datos que esta monitoreando y analizando los datos sociales; y, el analista de políticas de redes sociales, el que administra las reglas de workflow y procesos. Con el volumen de datos que tenemos que monitorear y filtrar en las redes sociales tenemos que tener un equipo de redes sociales, no solo un Community Manager, pero para elaborar mas en esto hace falta escribir entrada (pero aquí tengo esta por el momento – ver el Community Manager No es Superman).

Como funciona el concepto de filtrar datos? Usando herramientas como Radian6, Attensity, ScoutLabs y Clarabridge, entre otras, filtras las conversaciones y luego las llevas a un Social Decisioning Cloud para que sean enviadas a otros canales según el workflow definido – a un call center, a la comunidad, al grupo de innovación, al grupo de ventas, al back-office o a ningún canal. Un Radian6 o ScoutLabs ayudan en el monitoreo y facilitan al conversación según los criterios que definas, pero no todo se puede contestar vía estas herramientas, ya que necesitas filtros, workflows e integraciones con tu CRM y plataformas de comunidades.

Esta foto tiene la gráfica que representa el proceso de como llegar al Social Decisioning Cloud. Pueden ver esta presentación en Slideshare (pagina 18) para que vean la lamina completa.

En esta entrevista Renato Ciuchini nos habla mas en detalle sobre el Social Decisioning Cloud de Convergys.

Salesforce.com tiene este vídeo sobre el «call deflection» lo cual también es un componente importante para poder entender porque hay que filtrar conversaciones en las redes sociales. Igualmente pueden ver este vídeo del Social Hub – workflow entre Radian6 y Salesforce.com.

Para poder manejar todos estos datos sociales tenemos que realmente tener un equipo de social media que también tenga un enfoque en analíticos y procesos del negocio – no solo en métricas o procesos de redes sociales.

Esto implica que eventualmente, las redes sociales como las conocemos hoy en día no serán solo un tema de social media marketing, pero serán 100% del mundo de CRM. Creo que esto sera mas obvio cuando veamos la fusión de mas tecnologías de redes sociales con las plataformas de CRM y Marketing Automation. Esto creo que sera obvio en el 2012. El 2011 nos trajo NetBase con SAP, Salesforce.com con Radian6 y Oracle con Buzzient.

Esteban Kolsky habla del mismo tema respecto al #bigdata y las redes sociales en su post.

«You don’t need a new analytics strategy, you need a new filtering strategy»

Lo que aprendí en #CRM11 es que no es solo monitorear las redes sociales… tenemos que aplicar filtros… y como dice Esteban, tenemos que tener una estrategia de filtros de datos.

Nota: En este enlace tiene todas las presentaciones, fotos y vídeos del evento – mucho contenido muy bueno.

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