El mercado está plagado de rankings y soluciones de monitorización de la reputación de las compañías que pueden ser útiles para realizar un diagnóstico de partida, pero que apenas aportan información práctica para gestionar esa reputación y medir el impacto concreto de las iniciativas propias y las de terceros.
Para dar respuesta a esta necesidad, contamos con un marco de evaluación y una metodología propia que aborda quirúrgicamente la medición de la reputación, identificando las fuentes, los mensajes y los stakeholders sobre los que debemos trabajar para mejorarla.
Un propósito empresarial es una declaración que define la razón de ser de una empresa más allá de la obtención de ganancias. Representa la misión y los valores fundamentales de la organización, y establece cómo busca tener un impacto positivo en la sociedad y el medio ambiente. Las organizaciones con un propósito claro tienen una ventaja competitiva, ya que atraen y retienen a clientes leales, atraen a empleados comprometidos y pueden establecer relaciones sólidas con sus partes interesadas. Además, un propósito sólido ayuda a orientar las decisiones estratégicas y a crear una cultura empresarial coherente y motivadora.
Reconocemos el valor de la investigación de consumidor como una herramienta vital para definir y ajustar nuestro propósito. Al comprender las expectativas y necesidades de nuestros clientes, podemos identificar las áreas donde podemos generar un impacto significativo y alinear nuestro propósito con las demandas de la sociedad. A través de la investigación de mercado, recopilamos información valiosa sobre las preferencias, valores y preocupaciones de nuestros consumidores, lo que nos permite adaptar nuestro propósito, productos y estrategias de comunicación para satisfacer mejor esas expectativas. Al escuchar activamente a nuestros clientes, establecemos un diálogo abierto y construimos relaciones de confianza, lo que fortalece nuestra reputación y nos permite tener un impacto social positivo en la comunidad que servimos.
Desde que desarrollamos y publicamos nuestro primer método para “cazar” las tendencias sociales y de consumo han pasado casi 15 años. En el aquel momento, concebíamos la detección de tendencias como una mezcla de ciencia y de arte. Aunque la esencia de nuestro marco teórico para diferenciar lo efímero (hype) de lo estable sigue vigente, las fuentes y las herramientas con las que contamos para hacer las predicciones han evolucionado radicalmente, y el componente “artístico” ha perdido peso frente al científico.
Desde entonces, la inteligencia artificial (IA) y la estadística avanzada se han convertido en pilares fundamentales para la predicción de tendencias. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos y la aplicación de algoritmos sofisticados, ahora podemos identificar patrones ocultos y relaciones complejas en los comportamientos sociales y de consumo. La IA nos permite procesar información en tiempo real, extraer conocimientos relevantes y realizar predicciones precisas sobre las tendencias emergentes.
Gracias a la combinación de técnicas estadísticas avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático, hemos logrado superar las limitaciones del enfoque anterior. Ahora contamos con herramientas que nos permiten analizar datos estructurados y no estructurados provenientes de diversas fuentes, como redes sociales, sitios web, encuestas y ventas. Estos avances nos brindan una comprensión más profunda de los cambios en los gustos, preferencias y comportamientos de los consumidores, lo que nos permite adelantarnos a las tendencias y ofrecer a nuestros clientes una ventaja competitiva en un mercado en constante evolución.
Nuestra capacidad para combinar el poder de las redes sociales y la IA brinda una ventaja competitiva al proporcionar información precisa y actualizada sobre los intereses y necesidades del mercado farmacéutico, facilitando una toma de decisiones informada y estratégica. La aplicación de técnicas avanzadas de IA nos permite procesar grandes volúmenes de información en tiempo real, extraer información relevante y generar insights accionables. Esto permite a los laboratorios farmacéuticos comprender mejor a su audiencia objetivo, adaptar estrategias de marketing y comunicación de manera más efectiva, así como desarrollar productos y servicios que satisfagan las demandas específicas de los pacientes y profesionales de la salud.
La estadística avanzada, la modelización y el machine learning desempeñan un papel fundamental en la investigación de clientes para cadenas de retail. Estas técnicas avanzadas ayudan a identificar segmentos de clientes, predecir la demanda, personalizar la oferta y mejorar la experiencia de compra, impulsando así la toma de decisiones estratégicas para aumentar la satisfacción del cliente y el rendimiento de las cadenas de retail.
Ofrecemos soluciones integrales de place branding, utilizando análisis de reputación en medios y redes sociales, diagnóstico competitivo y oportunidades de inversión, así como la identificación de influencers en mercados clave para atraer empresas, talento e inversiones.
Prestamos servicios de vanguardia en investigación de mercados turísticos, utilizando machine learning y big data para proporcionar insights estratégicos.
Brindamos a los bancos soluciones basadas en estadística avanzada, modelización y machine learning para impulsar su rendimiento y toma de decisiones estratégicas. Mediante el análisis de datos y la aplicación de algoritmos sofisticados, proporcionamos a las instituciones financieras información precisa y relevante para adaptarse al cambiante panorama bancario y obtener una ventaja competitiva.
Nos valemos de técnicas de inteligencia artificial (IA) para conocer las preferencias alimentarias de los consumidores y aportar insights valiosos para el desarrollo de nuevos productos. A través del análisis de datos provenientes de redes sociales, reviews y comportamientos de compra, identificamos patrones y tendencias en las preferencias de alimentos.
La correcta elección de los influencers que van a prescribir nuestros productos o marca no solo influye de forma directa en los resultados de las campañas de advocacy, sino que también puede afectar a nuestra reputación corporativa.
A lo largo de los últimos 10 años hemos desarrollado distintas soluciones para ayudar a nuestros clientes a seleccionar a los influencers que mejor conectan con nuestros clientes y nuestros valores de marca, al tiempo que generan mayor engagement con sus seguidores.
Además, también disponemos una metodología propia para analizar la reputación y la huella digital de influencers, de tal modo que podamos detectar antes de iniciar la colaboración la existencia potenciales fuentes de problemas en el futuro.
Utilizamos IA y Machine Learning para medir el impacto de campañas publicitarias con precisión. Por ejemplo, contamos con modelos entrenados para reconocer logotipos en imágenes compartidas en redes sociales, lo que nos permite analizar el impacto de patrocinios en eventos y congresos. Estos modelos utilizan algoritmos de detección de objetos y redes neuronales convolucionales, aprendiendo patrones visuales y rastreando la presencia de logotipos en imágenes, proporcionando métricas precisas sobre la exposición de la marca.
También aplicamos técnicas avanzadas de IA y Machine Learning para analizar el contenido generado por usuarios en redes sociales. A través de la clasificación automática de texto y el procesamiento del lenguaje natural, identificamos menciones, opiniones y sentimientos asociados a una marca o campaña publicitaria. Esto nos permite evaluar el impacto en el público objetivo, entender la percepción de la marca y tomar decisiones informadas para optimizar las estrategias de marketing.
A través de las reviews de productos que encontramos en las tiendas online, como Amazon, podemos profundizar en los gustos, preferencias y hábitos de los consumidores. Las opiniones que espontáneamente comparten los usuarios nos permiten descubrir atributos relevantes de la categoría, competidores naturales y el posicionamiento de las marcas.
Gracias a las más avanzadas técnicas de NLP (Procesamiento Natural del Lenguaje) y la mejor precisión de los distintos modelos de lenguaje (GPT-4, Bard, Claude, etc), el análisis de la experiencia de uso a través de reviews se presenta como un complemento imprescindible a las técnicas cualitativas (como los Focus Group) y cuantitativas tradicionales.
Las técnicas tradicionales de análisis de la experiencia de cliente, como las encuestas, son fundamentales para medir la satisfacción e identificar de forma temprana aspectos que potencialmente pudieran afectar a la lealtad hacia nuestra marca. La combinación de las encuestas con las opiniones online nos brinda una imagen más completa y equilibrada de la experiencia del cliente. Las reviews reflejan las experiencias espontáneas y no solicitadas de los clientes, lo cual nos permite captar su perspectiva auténtica y sus emociones.
Además, las reviews son una fuente de incalculable valor para el entrenamiento de modelos de clasificación automática del sentimiento. Cuando un cliente opina sobre un producto y le concede una puntuación (rating) está autocodificando su opinión. A partir de estas bases de datos etiquetados por los propios consumidores, podemos construir modelos de clasificación de sentimiento o satisfacción que posteriormente pueden ser utilizados con distintos fines, como por ejemplo para filtrar o priorizar la atención al cliente a través de canales digitales, como los chat-bots, redes sociales o email.
Es fundamental complementar los sistemas tradicionales de segmentación, basados en variables sociodemográficas, con un enfoque basado en tribus. Las variables sociodemográficas por sí solas no capturan completamente la diversidad y complejidad de las preferencias y comportamientos de los consumidores. Las tribus representan grupos de individuos que comparten inquietudes e intereses comunes, trascendiendo variables como la clase social, el sexo o la edad. Al utilizar un enfoque basado en tribus, podemos identificar y comprender mejor las motivaciones subyacentes y las necesidades específicas de estas comunidades de interés, lo que nos permite adaptar nuestras estrategias y mensajes de marketing de manera más efectiva.
Contamos con una amplia experiencia y metodología propia para identificar, cuantificar y cualificar estas tribus. Podemos desarrollar tribus de producto, de marca o de categoría, y aportar un sinfín de insights que nos ayudarán a conectar con estos segmentos de consumidores.
Cerca de 10 años de experiencia en la investigación de la compradora de productos de belleza en las distintas categorías (skincare, capilar, perfumes y maquillaje) y segmentos (gran consumo, selectivo, etc)
Uno de los mayores retos de los departamentos de sostenibilidad es conseguir que su estrategia de ESG sea conocida y reconocida por los distintos stakeholders. Sin duda, una de las claves para que ese reconocimiento llegue es que la estrategia de ESG sea percibida como diferencial y relevante. Sin caer en el greenwashing, nuestra estrategia de ESG no puede vivir de espaldas a las necesidades y expectativas de nuestros grupos de interés.
Contamos con un portfolio de soluciones especializadas para la optimización de la estrategia ESG, que abarcan desde la medición del impacto de nuestras iniciativas en medios generalistas, especializados y redes sociales, hasta la escucha de nuestros stakeholders mediante encuestas, entrevistas en profundidad o social listening.
