Escalamiento de una taxonomía compleja de belleza a través de 27 millones de menciones y 6 categorías: YouScan × SAMY
¿Qué es SAMY?
SAMY es una agencia líder con enfoque social-first que cuenta con oficinas en todo el mundo. Ayuda a marcas globales a destacar en sus comunicaciones en línea a través de la creatividad, la tecnología y la investigación. Sus servicios abarcan investigación y estrategia, creatividad e innovación, social e influencer marketing, medios y comercio electrónico, así como tecnología y experiencia del cliente (CX).
Una taxonomía de belleza diseñada para un año completo de conversaciones
Para un análisis a gran escala, SAMY necesitaba poner en práctica un marco analítico complejo. Este abarcaba un año completo de conversaciones y múltiples dimensiones analíticas, entre ellas:
Productos
Ingredientes
Marcas
El equipo de SAMY ya había desarrollado la taxonomía y las consultas de etiquetado necesarias para identificar cada elemento. El reto consistía en encontrar una manera de aplicar esa estructura de forma consistente a gran escala y, posteriormente, combinar los resultados con otras fuentes de datos para analizar todo como un conjunto de datos integrado.
La escala del proyecto era considerable. Con YouScan, SAMY estructuró alrededor de 27 millones de menciones en línea, incluyendo 12 millones de menciones en TikTok y 15 millones adicionales en otras fuentes.
Por lo tanto, el reto no era decidir qué analizar. SAMY necesitaba encontrar una forma de implementar una taxonomía detallada sin crear cientos de reglas manuales ni un flujo de trabajo que requiriera un mantenimiento pesado.
¿Cómo escalar la taxonomía en la industria de la belleza?
SAMY ya había probado un enfoque manual, pero al equipo le tomó aproximadamente 5 días. Una de las eficiencias más claras fue evitar la creación manual de aproximadamente 800 reglas individuales para estructurar y gestionar la taxonomía.
Y esto no era simplemente una cuestión de ahorrar unos cuantos días de trabajo repetitivo. El enfoque manual habría requerido que miembros del equipo en niveles senior y gerenciales dedicaran una cantidad significativa de su tiempo a mantener una configuración de etiquetado sumamente operativa.
El equipo buscaba una forma de conservar la complejidad del marco analítico sin que la implementación en sí se volviera compleja.
Cómo respaldó YouScan el proceso
Una de las funciones que adquirió especial relevancia durante el proyecto fue la de categorías y subcategorías de YouScan. Nuestro equipo de Customer Success ayudó a SAMY a aplicarlas en los conjuntos de datos correspondientes y a escalar una configuración que, de otro modo, habría requerido un esfuerzo manual considerable.
Sumado al soporte continuo y personalizado del equipo de YouScan a lo largo del proceso, esto permitió a SAMY pasar de una estructura de etiquetado compleja a un entorno de datos escalable y funcional de manera mucho más eficiente.
Además, SAMY utilizó la API de YouScan para extraer los datos resultantes en un formato uniforme a través de los parámetros analíticos requeridos para el proyecto.
Esto incluyó:
El año completo de conversación.
Vistas comparativas semana a semana.
Categorías y subcategorías individuales.
Los diferentes desgloses analíticos definidos en la taxonomía.
La API hizo posible tomar estos datos estructurados de YouScan y combinarlos con otras fuentes, en lugar de tratar los datos de redes sociales como un análisis aislado.
“La capacidad de crear categorías y subcategorías nos ha permitido analizar tanto las conversaciones transversales como las categorías individuales de belleza de una forma mucho más estructurada. Poder extraer los datos a través de la API también hizo posible integrar la información de YouScan con otros conjuntos de datos y construir una visión más amplia de la categoría.” – Laura Puyalto, Directora Asociada de Investigación e Insights, SAMY
El resultado: Una vista integrada de categorías
El resultado fue un conjunto de datos estructurado en YouScan capaz de integrarse con otras fuentes, lo que permitió a SAMY construir un entendimiento consistente y multifuente sobre seis categorías de belleza a lo largo del último año.
Para un proyecto de esta escala y complejidad, la combinación de innovación tecnológica continua, extracción flexible de datos y el soporte proactivo de Customer Success fue fundamental para que el flujo de trabajo fuera tanto viable como escalable.
“Una de las cosas que más valoramos de trabajar con YouScan es lo mucho que el equipo escucha nuestras necesidades y trabaja directamente con sus equipos de producto para explorar cómo hacer posibles esos requerimientos.” – Laura Puyalto, Directora Asociada de Investigación e Insights en SAMY
Cómo pueden aplicar este mismo enfoque los equipos de consumer insights
El flujo de trabajo de SAMY resulta útil más allá de este análisis en particular. Si eres un profesional de consumer insights y necesitas analizar un gran volumen de conversaciones en torno a múltiples productos y marcas, esto te puede salvar la vida.
1. Comienza con las preguntas; las menciones vendrán después
Antes de configurar temas o etiquetas, define qué necesita explicar el análisis. Intenta encontrar la esencia en estas preguntas; podrían convertirse en la base de tu taxonomía:
De qué productos hablan más los consumidores.
Qué ingredientes o características del producto surgen en esas conversaciones.
Cómo varían las conversaciones entre marcas y categorías.
2. Construye una taxonomía que refleje cómo se analiza realmente la categoría
En lugar de crear una lista interminable de palabras clave, organiza la taxonomía en dimensiones lógicas, por ejemplo:
Marca → Modelo → Tipo de vehículo → Capacidad → Tipo de motor → Características → Color → Ocasión de uso
Toma en cuenta que la estructura exacta dependerá de la pregunta específica de investigación, pero el principio es el mismo: define las dimensiones analíticas antes de recopilar e interpretar los datos.
Esto te resultará especialmente útil al trabajar con varias categorías. Una estructura compartida permite compararlas sin tener que rehacer el análisis desde cero cada vez.
3. Usa categorías y subcategorías para escalar el marco de trabajo
Una vez definida la taxonomía, conviértela en una estructura que pueda aplicarse de forma consistente a grandes volúmenes de conversaciones.
Aquí es donde una plataforma como YouScan puede reemplazar las caóticas reglas manuales con una estructura de categorías y subcategorías mucho más manejable.
Para los equipos de consumer insights, esto puede ser de gran ayuda cuando es necesario ajustar el marco de trabajo con el tiempo. Se pueden agregar nuevos productos, marcas o inquietudes de los consumidores a la estructura existente sin alterar toda la configuración analítica.
4. Diseña la salida de datos junto con la taxonomía
Supón que tus datos se combinarán eventualmente con estudios de mercado, encuestas, datos de ventas, tendencias de búsqueda u otras fuentes. Debes decidir qué dimensiones deben extraerse y en qué formato.
Este enfoque transforma el social listening en un flujo de trabajo único dentro de una inteligencia del consumidor más amplia.
