Cómo puede una empresa conseguir más retweets

Por César Pérez Carballada

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La presencia de las empresas en los “social media” comienza a ser realidad.

Entre las 100 empresas más grandes del mundo (las Fortune Global 100), el 87 % ya utilizan alguna plataforma social en 2012, siendo la más común Twitter, con el 82 % (1).

Cada empresa tiene un promedio de 10,1 cuentas en Twitter y algunas de ellas tienen una gran cantidad de seguidores, como Google con casi 5,2 millones, las tiendas Whole Foods Market 2,9 millones, Starbucks 2,8 millones, JetBlue Airways 1,7 millones y Dell Outlet 1,5 millones.

Esta presencia en Twitter les da a las empresas no solo la posibilidad de enviar frecuentemente mensajes a una base de consumidores que se han auto-seleccionado, sino que además pueden fomentar activamente el boca-a-boca a través de los retweets: el mensaje que recibe un seguidor de la empresa en Twitter y es re-enviado a sus propios seguidores.

Así el retweet tiene dos grandes ventajas para una empresa. Por un lado incrementa el alcance de las comunicaciones de las empresas ya que con que solo una persona re-envíe un mensaje, la audiencia de la empresa puede aumentar en miles de personas (un incremento nada despreciable si consideramos que cada cuenta corporativa tiene un promedio de 14.709 seguidores). En segundo lugar, un re-tweet es un endoso o aprobación, generalmente explícito, de un consumidor a una marca. Una cosa es que un restaurante nos diga que tiene una gran variedad en pastas a que el mismo mensaje nos llegue a través de un amigo que además acota que tenemos que probar el “rissotto frutti di mare”.

Las personas que re-envían un mensaje generalmente buscan la atención de otros o establecer cierta posición en Twitter dentro de su propia red social (2) pero en cualquier caso son importantes influenciadores que amplifican y validan los mensajes de una marca.

En un post reciente hemos sintetizado qué debemos hacer para conseguir una mayor tasa de retweets, es decir, qué variables incrementan la cantidad de retweets, ya sea en el contenido mismo del tweet (como por ej, la inclusión de links o hashtags, mensajes menos emocionales y autorreferenciales, las palabras que son más retuiteadas, etc) o de la persona que lo envía (por ej, la cantidad de seguidores o personas seguidas, el tiempo que se lleva en Twitter, etc.)

Pero esas recomendaciones se basaban en el análisis de millones de tweets y retweets seleccionados al azar, con lo cual son más aplicables a las personas individuales ya que en la muestra (y en la realidad) esos perfiles son mayoría, con lo cual nos queda el interrogante: ¿qué factores incrementan los retweets de una empresa o marca? ¿Son distintos de los factores que incrementan los RTs de una persona?

Para responder a estas preguntas podemos recurrir a un estudio realizado por profesores de la Universidad de North Carolina y publicado por el MIT en EE.UU. (3) Los académicos seleccionaron 47 empresas de diferentes sectores (distribución, restaurantes, automotrices, gran consumo, tecnología, aerolíneas, etc.), recolectaron todos sus tweets durante 3 meses y seleccionaron entre ellos una muestra de 1.150 mensajes al azar, los cuales analizaron uno a uno para identificar sus características subjetivas y el número de RTs, para así llevar a cabo una regresión OLS y determinar qué variables son estadísticamente significativas para lograr un retweet.

Los tweets analizados lograron un promedio de 25 RTs pero algunos factores logran incrementar esa cifra hasta un 70% o 100% mientras que otros factores la reducen hasta un 32% (ver gráfico a continuación) demostrando el alto impacto que pueden tener algunas variables.

Recordar que estas son variables que incrementan o reducen la probabilidad de un RT, pero si el objetivo del tweet es otro (por ej, gestionar un problema de atención al cliente), las variables que funcionan mejor probablemente serán otras. Veamos a continuación cada uno de los factores en detalle.

FACTORES NEGATIVOS

- Tweets descaradamente comerciales

Los "social media" tienden a ser medios de comunicación personales que las personas usan para comunicarse entre ellas. Las comunicaciones de una marca son aceptadas pero eso no quiere decir que necesariamente sean amplificadas, especialmente si son percibidas como demasiado comerciales.

Esto se comprobó al analizar los tweets de las empresas: aquellos mensajes que son demasiado descarados, por ej. comunicando el lanzamiento de un nuevo producto o servicio de forma demasiado directa sin otra información, son retuiteados un 32% menos que el promedio.

Cuanto más descarado y evidente es el mensaje comercial, menos retweets se consiguen. Al seguir una marca, las personas le dan permiso para recibir mensajes con contenido informativo que mejoren su vida de alguna manera, y un tweet que promueve descaradamente un producto puede ser percibido como una violación a ese permiso implícito.

Eso no quiere decir que no se pueda hablar de nuevos productos, sino que se debe hacer de una manera que ofrezca información valiosa a los consumidores, buscando su interés y beneficio, no simplemente la promoción comercial. También sugiere que Twitter puede ser un canal más adecuado para construir marcas en lugar de generar ventas directas con nuevas ofertas comerciales.


- Preguntar no sirve

Una práctica común en Twitter es generar un diálogo haciendo preguntas en un mensaje. Así, muchas empresas tratan de interactuar con sus seguidores a través de tweets con preguntas que generen una comunicación directa con sus consumidores.

Sin embargo, dichos mensajes con preguntas son retuiteados un 30% menos que aquellos que no tienen ningún componente de interacción. Parece que los seguidores de una marca no ven ningún valor en propagar este tipo de tweets.

FACTORES NEUTROS

- Los hashtags son indiferentes

A pesar de que los hashtags (#) ayudan a organizar el contenido dentro de Twitter, facilitan las búsquedas sobre un determinado tema y centralizan todos los mensajes relacionados en un único lugar, no ayudan a la tasa de retuiteo.

Aunque el 18% de los mensajes que logran ser re-enviados tienen un hashtag y otros estudios han demostrado que incluir uno es una forma de incrementar la probabilidad de retweet, esto solo aplica a los tweets personales que son enviados por individuos. Cuando se trata de un mensaje enviado por una marca, los hashtags no marcan ninguna diferencia (aunque tampoco restan, como en los casos que hemos visto anteriormente de los tweets muy comerciales o que incluyen preguntas).


- Incluir un link no genera más retweets

Al igual que los hashtags, la inclusión de un link incrementa la tasa de re-envío en los tweets personales pero no tiene efecto alguno en aquellos mensajes enviados por una marca (no hay ninguna diferencia estadísticamente significativa asociada a los tweets con links).

Al analizar diferentes tipos de links (vínculos a páginas web genéricas, a fotos, a vídeos) no se encuentra ninguna diferencia, y todos ellos resultan indiferentes para generar retweets.

Pareciera que un link en un tweet enviado por una persona tiene más valor ya que es información adicional objetiva y así aumenta la probabilidad de ser re-enviado, pero si el emisor es una marca, ese link es percibido como menos objetivo (o de menos valor para las demás personas) y, por ende, no aumenta la tasa de retweet.

Esto es una llamada de atención para las empresas porque si su objetivo es incrementar los RTs, incluir un link no tiene ningún impacto, pero ocupa espacio precioso dentro del estricto límite de los 140 caracteres de Twitter.


- Los concursos no generan retweets

Las técnicas promocionales como los sorteos y los concursos pueden incrementar la interacción de los consumidores con la marca y de hecho son una herramienta bastante utilizada en Twitter.

Sin embargo, estos mensajes no consiguen ser retuiteados más que el promedio (no hay ninguna diferencia estadísticamente significativa). Puede ser que los seguidores de una marca vean el beneficio personal de participar en esos concursos pero no hay un efecto de red. En otras palabras, si los seguidores de una marca compartieran un mensaje sobre un concurso con sus seguidores verían cómo se reduciría su propia probabilidad de ganar, ya que más personas participarían del concurso, con lo cual prefieren no re-enviar esos mensajes.

Las empresas podrían mejorar la tasa de re-envío si diseñaran estos concursos de manera tal que los seguidores no solo se beneficien a nivel personal sino también que les resulte beneficioso (o al menos no detrimental) la participación de sus seguidores.

FACTORES POSITIVOS

Hay 9 elementos que incrementan la tasa de retweet de un mensaje, como podemos ver a continuación, en orden de impacto decreciente.

- Los mensajes más cortos funcionan mejor

Al analizar estadísticamente los tweets enviados por las empresas, se encuentra que el número de caracteres en el mensaje está negativamente correlacionado con la cantidad de veces que es retuiteado, de hecho, los tweets de 70 caracteres o menos son re-enviados casi el doble que aquellos que tienen más de 100 caracteres.

Este hecho probablemente se deba a que un tweet corto es más probable que sea leído y de ahí, es más probable que sea re-enviado. Pero además, un tweet con una longitud por debajo de los 100 o 70 caracteres le deja espacio a la persona que lo lee para agregar comentarios ("es verdad", "interesante", etc) y la fuente (via @...). La posibilidad de personalizar el mensaje incrementa la probabilidad de que los seguidores hagan un retweet.


- Un mensaje personal humaniza a la marca

Una marca puede utilizar un estilo de comunicación que la haga más humana, una señal de que hay valores asociados a ella más allá de la venta de productos o servicios. Este estilo puede incluir mensajes con humor, una visión histórica de la marca o incluso un mensaje inspiracional tal como una cita.

Las personas que siguen una marca están predispuestos a defender su preferencia por ella ante sus propios seguidores y el contenido "humanizado" les permite hacerlo, por eso ese tipo de mensajes suele ser más retuiteado. De hecho, en el análisis estadístico se encuentra que estos tweets son un 70% más re-enviados, constituyendo la variable de contenido que más incrementa la probabilidad de retweet.

Estos tweets tienen el mayor impacto y capturan la fortaleza de una red de comunicación como Twitter, donde las personas se comunican entre ellas y donde la expresión de los propios valores tiende a ser muy valorada.

También es una oportunidad para construir la marca en los medios sociales, algo que en principio podría parecer imposible en otros medios que no sean como, por ejemplo, la TV pero Twitter permite hacerlo. Eligiendo cuidadosamente el contenido de esos mensajes "humanizados" se pueden generar tweets que asocien a la marca con ciertos atributos, es decir, que construyan el posicionamiento de la marca. Por ejemplo, cuando Red Bull escribe en un tweet: "Al final solo nos arrepentimos de las opciones que no hemos elegido" (ver a continuación) está asociando su marca a ciertos atributos como 'coraje', 'decisión', 'riesgo', 'desafío' y 'confianza en si mismo', los cuales forman parte de su posicionamiento.

Resulta interesante que estos mensajes, además de posicionar la marca en Twitter, incrementan la tasa de RT cuando los seguidores de la marca amplifican el mensaje al defender los valores con los cuales quieren ellos también estar asociados. ¡Posicionamiento en la era de los "social media"!


- Contenido informativo útil

El intercambio de información es el fin último de Twitter, con lo cual aquellos tweets de una marca que no solo promueven sus productos sino que además tienen contenido informativo que sea de utilidad para sus seguidores, son muy apreciados. De hecho, estos tweets tienen una probabilidad 51% mayor de ser re-enviados que el promedio.

Si los seguidores encuentran que la información recibida es útil, la compartirán dentro de su red de contactos para informar o "educar" a otros, lo cual fortalece su propia identidad y aporta valor a los demás.

Una vez más, este contenido no debe ser “aleatorio” sino que debe tener relación con la marca e idealmente reforzar los atributos de su posicionamiento.


- La importancia de la actualidad

Los temas de actualidad están muy presentes en la mente de los consumidores, por eso si una marca logra asociar sus mensajes a estos temas logrará captar la atención y capitalizará la predisposición a conversar sobre ellos.

Un tweet de una marca haciendo referencia a un evento, una fecha conmemorativa o un acontecimiento de actualidad contribuye a generar empatía con sus seguidores y a incrementar la relevancia del mensaje. Estos tweets con temas de actualidad son retuiteados un 41% más.

Los tweets que resaltan causas sociales también resuenan con sus seguidores y son más retuiteados que el promedio, ya que las personas quieren asociarse con las causas que defienden y con las empresas que las apoyan.

- Una llamada de atención también funciona

Algunos tweets comienzan con palabras que llaman la atención (por ej en inglés, WOW!, LOOK, TODAY ONLY!, en castellano, SOLO HOY!, MIRA ESTO!, etc.). Tales palabras son generalmente cortas y están en mayúsculas para capturar aun más la atención.

Estos tweets tienen una probabilidad de ser re-enviados un 40% mayor que los que no incluyen esas palabras.

Resulta difícil resaltar entre los millones de tweets que circulan cada día, por esa razón, el simple hecho de atraer la atención es un factor de éxito. Debido a la restricción de los 140 caracteres, dedicarle espacio a unas palabras que capturen la atención significa sacrificar espacio para el mensaje en sí, pero vale la pena.


- Pedir ser retuiteado.

Puede parecer muy simple, pero pedir de forma cortés que nuestros seguidores hagan RT funciona: esos tweets son un 34% más retuiteados que el promedio.

Según algunos académicos, el pedido directo de un RT puede funcionar por una variedad de razones, incluyendo la atención extra que capturan estos tweets así como la esperanza implícita de reciprocidad en el futuro (2).

Eso sí, una marca no debe abusar de este mecanismo para no cansar a sus seguidores; si las empresas solicitan un RT solamente cuando lo necesiten, muchos de sus seguidores cumplirán con la petición.


- Compartir los éxitos y los logros

Los tweets que hacen referencia a los éxitos que logra una empresa son un 29% más re-enviados que el promedio. Los seguidores de la marca no solo quieren estar informados de sus logros para reafirmar su relación sino que además, como vimos, están dispuestos a defender su preferencia ante otros, así los éxitos de la marca son un buen motivo para exponer esa relación ante sus propios seguidores.

Hay dos tipos de tweets que se construyen sobre esta realidad: la validación interna y la externa. La primera es cuando la propia empresa envía un mensaje haciendo referencia a un logro.

La validación externa es cuando el tweet de la empresa hace referencia a un tercero que ha realizado un reconocimiento o entregado un premio.

La probabilidad de retweet es igual de alta en ambos tipos de validaciones, con lo cual una marca puede, de vez en cuando, enviar tweets que resalten sus logros ya sea por ella misma o por un tercero que los menciona.


- Los "teasers" también funcionan

Los mensajes que generan intriga anticipando algún evento o información sin develar de qué se trata (conocidos en inglés como "teasers") logran captar el interés de las personas en cualquier medio, y twitter no es la excepción.

Los tweets que crean un clima de anticipación tienen una probabilidad 24% mayor de lograr el retweet.


- El poder del ahorro

A diferencia de los concursos o sorteos, donde solo uno o unos pocos pueden ganar, las ofertas o descuentos benefician a todos con lo cual son más atractivas para ser compartidas.

Los seguidores de la marca ven en un tweet que comunica una oferta una forma de beneficiar a sus propios seguidores, con lo cual están más predispuestos a compartirlo, y como resultado, los tweets que contienen ofertas atractivas son un 16% más re-enviados que aquellos sin ofertas.

LA MEJOR RECETA: LA COMBINACIÓN DE LAS MEJORES PRÁCTICAS

Las variables con efecto positivo que hemos descrito incrementan la probabilidad de un RT para los mensajes de una marca, pero pueden ser aun más eficaces si se combinan entre sí.

Las empresas que conocen este secreto tienden a lograr altas tasas de re-envío al multiplicar el efecto individual de cada característica.

Por ejemplo, en este tweet (ver a continuación) Starbucks logra combinar el pedido de retweet directo con la referencia a un tema de actualidad (la fecha conmemorativa) en un tono que humaniza a la marca y establece un vínculo directo con su producto.

Otro ejemplo, este tweet de McDonalds (ver a continuación) logra combinar una oferta promocional, con la palabra “hoy” que atrapa la atención, humanizando la marca en forma de una invitación personal a un café (actividad alineada con la característica eminentemente social y personal de Twitter) y sugiriendo el RT de forma creativa (“avísale”).

La combinación de estas técnicas puede multiplicar los efectos individuales y lograr una alta tasa de RT.

*****

Saber cómo puede una marca construir tweets que sean re-enviados resulta crucial para maximizar el alcance de sus comunicaciones. Aun más importante, un seguidor que hace un retweet le agrega credibilidad al mensaje, logrando que la información "filtrada" llegue a sus seguidores, quienes estarán más dispuestos a leerla porque ha sido enviada por alguien familiar e incluso pueden transformarse en seguidores de la propia marca si ese contenido les ha gustado.

Para lograr el retweet se deben incorporar ciertos elementos que contribuyen a su éxito, los cuales pueden diferir si el emisor es una marca o una persona individual (por ej, la inclusión de links funciona para las personas pero es indiferente para las marcas).

Ahora Ud. ya conoce los principios que le permitirán maximizar sus mensajes en Twitter, es solo cuestión de llevarlos a la práctica.




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Fuentes:
(1) Burson-Marsteller Global Social Media Check-Up 2012, datos analizados en febrero de 2012 (Twitter, Facebook, YouTube, Google Plus) y Julio 2012 (Pinterest). Por geografía: EE.UU. = 29 empresas, Europa = 45 empresas, Asia-Pacific = 23 empresas, Amércia Latina = 3 empresas.
(2) D. Boyd, S. Golder y G. Lotan, “Tweet, Tweet, Retweet: Conversational Aspects of Retweeting on Twitter” (paper delivered at the 2010 43rd Hawaii International Conference on System Sciences, Honolulu, Hawaii, Enero 5-8, 2010).
(3) A. Malhotra, C. Kubowicz Malhotra y A. See, “How to Get your Messages Retweeted”, MIT Sloan Management Review, 1 de enero de 2012.


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Autor: César Pérez Carballada
Artículo publicado en http://www.marketisimo.com/

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La psicología de los descuentos de precio (parte 1)

Por César Pérez Carballada

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La determinación del precio es un elemento clave del marketing ya que su impacto en la rentabilidad es directo e inmediato.

Muchas empresas no le prestan mucha atención a los cambios de precios y los realizan sin llevar a cabo demasiados análisis ni conocer profundamente su impacto. Algunas empresas, sin embargo, son expertas y calculan adecuadamente, antes de una rebaja, el volumen incremental que se necesita para compensar la rentabilidad perdida con el descuento. Incluso hay otras empresas que van un paso más allá y además calculan la variación en el volumen debido a elementos psicológicos.

¿Cuáles son esos elementos psicológicos asociados a un descuento?

Un buen ejemplo es la botella de Coca-Cola ofrecida en una de las últimas promociones en los supermercados en España.

En principio no llama demasiado la atención. Una simple oferta de un “bundle” con un envase de 2,2 litros por el precio de 2 litros (200 cm3 gratis por botella). Pero si analizamos la oferta nos podemos preguntar, ¿no sería más eficiente ofrecer el mismo descuento reduciendo el precio en lugar de incrementar el volumen?

Es decir, si en lugar de mantener el precio y ofrecer un 10% más de producto, ofreciera la misma cantidad pero con un precio menor, el impacto en el coste de la bebida sería el mismo, pero se ahorraría los costes de fabricar el nuevo envase, almacenarlo y distribuirlo. En definitiva tendría un mejor margen.

Además el descuento directo en el precio en principio parecería que es más atractivo para el consumidor ya que muchas personas buscan ahorrar (especialmente en momentos de crisis económica) y de esta manera conseguirían un ahorro directo que le permitiría utilizar este dinero en lo que prefiriera antes que estar obligado a comprar más cantidad de la misma bebida.

Entonces, ¿por qué lo hace Coca-Cola? Y no es la única, ya que otras empresas también siguen esta táctica, como la cerveza Amstel, el café Marcilla, la salsa Hunt’s, el dentífrico Lavera , los tradicionales Donuts e incluso Pepsi, la gran competidora de Coca-Cola.

¿Por qué esas empresas eligen una táctica que tiene mayor coste (packaging nuevo, distribución, almacenamiento, etc.) y que aparentemente es menos beneficiosa para el consumidor?

EL DESCUENTO DESIGUAL

Uno de los primeros estudios que nos permiten responder a esta pregunta se llevó a cabo hace un par de décadas (1). En aquel estudio realizado por académicos de la Universidad de Massachusetts se analizó el efecto de un cupón con una oferta que ofrecía producto extra sin incrementar el precio (una lata de sopa Campbell -de valor 49 céntimos- gratis por la compra de un frasco de salsa de tomate de valor 1,89 USD) comparado con el efecto de un cupón que ofrecía una reducción en el precio total (la sopa y la salsa con un descuento de 49 céntimos).

Ambas ofertas son económicamente similares (por 1,89 USD una persona se lleva la lata de sopa y la salsa), pero se presentan de manera diferente. Al comparar el impacto de las dos ofertas con la compra del producto individual sin ninguna oferta se encontró que 56% de los consumidores eligió la oferta del producto extra sin precio adicional, pero solo el 27% eligió la oferta de los dos productos con descuento.

Este primigenio estudio demostró que a pesar de ofrecer el mismo descuento (en este caso 0,49 USD de un total de 2,38 USD, es decir, un 21% de descuento) la oferta es mucho más exitosa (¡el doble!) si se presenta como un incremento de cantidad en vez de como una simple reducción en el precio.

En el estudio los académicos especulan que este efecto se da porque las personas preferimos obtener una ganancia a evitar una pérdida, aunque sean de igual cantidad (2).

¿Los directivos de Coca-Cola conocían este estudio? Lo más probable es que hayan llegado a la misma conclusión tras años de prueba y error, y así hoy ofrecen la oferta que conocemos.

En los últimos años otros estudios (3) (4) (5) (6) han confirmado la ventaja de las ofertas de volumen sobre el descuento de precio, pero han originado algunas dudas sobre ciertos aspectos: ¿el efecto es el mismo si la oferta se presenta en forma de porcentaje (por ej, 30% de descuento) en lugar de una cantidad específica (por ej, 1,50 €)? ¿La ventaja de la oferta de volumen es válida tanto para productos caros como baratos? ¿Cómo influye el nivel de descuento?

Para responder a todas estas preguntas, un grupo de académicos -liderados por el Prof. Akshay Rao de la Universidad de Minnesota- ha publicado recientemente un estudio (7) en el cual realizaron varios experimentos y análisis.

Para entender estos experimentos debemos recordar que un incremento porcentual no equivale al mismo decremento porcentual. Un 50% de extra volumen no equivale a un 50% de descuento en el precio por una simple ley matemática que podemos entender mejor con el ejemplo de Coca-Cola que vimos al principio. Si la botella de 2,2 litros se vende al mismo precio que la de 2 litros (1,25 €), el volumen incremental es +10%, pero al hacer el cálculo del precio por litro, vemos que ese volumen adicional equivale a un descuento en el precio del -9,1%. Si se hiciera el descuento sobre el precio en lugar del volumen, la botella de 2 litros pasaría a costar 1,14 € (ver siguiente gráfico), es decir que una oferta equivalente a 2,2 litros por 1,25€ (+10% en volumen) sería otra de 2 litros a 1,14€ (-9,1% en el precio).

De la misma manera, un incremento del 11% del volumen equivale a un descuento en el precio del 10%, y así sucesivamente (ver a continuación) aumentando la diferencia entre ambos porcentajes a medida que el descuento es mayor.

Debido a esta simple realidad matemática también vemos que si los porcentajes son iguales es más conveniente la oferta de precio, por ejemplo, un descuento del 20% en el precio sería más conveniente para el consumidor que un incremento del 20% en el volumen.

Regresando a los académicos de la Universidad de Minnesota, en un experimento decidieron comprobar si la preferencia por la promoción de volumen se mantiene al presentar la oferta en términos de porcentajes en lugar de la cantidad específica en €. Además decidieron realizar el experimento en una situación real: en un pequeño supermercado de clase media-alta de EE.UU. en las afueras de una gran ciudad ofrecieron la loción de manos Fruits & Passion (precio original 13,50 USD) durante 16 semanas ofreciendo alternativamente un 50% más de producto por el mismo precio y la cantidad original con un descuento del 35% en el precio (usaron 35% para evitar la fracción y cualquier confusión que esta pudiera causar, aunque el 35% no es exactamente equivalente y, de hecho, es una oferta levemente mejor que el 50% de volumen extra).

Después de las 16 semanas, los académicos analizaron las ventas obtenidas por la loción de manos cuando se ofrecía cada una de las dos ofertas. Los resultados fueron sorprendentes, y confirmaron los estudios previos: ¡las ventas de la oferta de volumen extra fueron un 73% mayores! A pesar de representar una oferta levemente más desventajosa, los consumidores la prefirieron abrumadoramente por encima del simple descuento de precio.

Curiosamente estas ventas incrementales coinciden con las encontradas por otro estudio (8) que analizó el impacto de un descuento en las ventas; en aquel estudio, al reducir el precio un 15% se logró incrementar las ventas un 71%. Ese porcentaje es casi similar al estudio comparativo de las dos ofertas, y justamente en este último estudio la diferencia entre las dos ofertas era de 15 puntos porcentuales (50% vs 35%) con lo cual parecería que los consumidores perciben –equivocadamente- que el 50% de volumen extra representa un ahorro del 15% sobre el descuento del 35%, ¡aunque en realidad ambas ofertas son equivalentes!

Esta es una conclusión muy importante para quien comercialice cualquier producto o servicio, ya que cuando quiera hacer una promoción de descuento, puede incrementar masivamente las ventas con solo presentar la oferta como un incremento de volumen al mismo precio en lugar de un descuento directo en el precio, especialmente si presenta la cantidad incremental en términos relativos (en %).

Los académicos decidieron hacer otro experimento, esta vez no en una tienda real sino con estudiantes universitarios, los cuales –supuestamente- tienen un mayor nivel de educación que el comprador promedio de un supermercado. En el estudio se podía elegir entre comprar granos de café a un precio rebajado (-33,33%) o por el mismo precio comprar un 50% más de cantidad.

En este caso la oferta del volumen adicional también obtuvo una ventaja estadísticamente significativa, aunque ambas ofertas son matemáticamente equivalentes, demostrando que aun entre gente con alto nivel educativo se percibe erróneamente una oferta como mejor que la otra.

En el mismo estudio los académicos también testearon vis-a-vis otras dos ofertas: un aumento del precio del café del 50% vs. una reducción de la cantidad del 33,33% sin aumento de precio. Es el sentido opuesto a la comparación previa (ahora ambas propuestas son malas) pero, nuevamente, estas dos nuevas ofertas son matemáticamente equivalentes entre sí. Esta nueva comparación aporta un gran elemento ya que la táctica de reducir el tamaño de un producto para “enmascarar” incrementos de precio es una acción muy frecuente en muchos sectores (por ej, gran consumo), con lo cual resulta interesante saber si esa táctica tiene algún sustento real.

El resultado del experimento fue que la oferta del volumen menor (-33%) pero al mismo precio obtuvo una ventaja estadísticamente significativa sobre la misma cantidad con un mayor precio (+50%).

Esto demuestra que las ofertas con volumen variable son elegidas sobre su equivalente con variación de precio, sin importar si se trata de una ganancia (como vimos antes) o una pérdida para el consumidor (como acabamos de ver). También justifica a todos los fabricantes que eligen reducir la cantidad de un envase (por ej, reduciendo el tamaño o el peso de las galletas) antes que aumentar su precio, aun cuando ambos cambios tienen el mismo impacto monetario para el consumidor, ya que este parece verse menos afectado por la primera opción.

ERROR DE CÁLCULO

Resulta llamativo que en casi todos los casos los consumidores sean incapaces de elegir la oferta que es económicamente más atractiva o estén convencidos de que una es mejor que otra cuando en realidad son iguales.

El propio académico que lideró los estudios, el Profesor Akshay Rao, explica en una publicación del Wall Street Journal (10): “el error (…) se debe a dos factores: la habilidad y la motivación. Muchos no saben o no calculan adecuadamente los porcentajes y los tratan como números enteros porque no tienen la habilidad para calcularlos. Aquellos que pueden, probablemente consideran que el esfuerzo no vale la pena”.

La noción de que los consumidores se enfocan en los porcentajes como si fueran números enteros y olvidan su base de cálculo es análoga a la tendencia de las personas a fijarse en los valores nominales ignorando el valor real del dinero. Tal como demostraron otros académicos (11), una persona que gana 23% en un año cuando la inflación es del 25% es percibida como que ha ganado más que otra persona que pierde 23% cuando hubo una deflación de 25% (en realidad la primera persona ha perdido dinero, mientras que la segunda lo ha ganado).

Las personas tienden a confundir el cálculo de algunas operaciones matemáticas como porcentajes, fracciones y logaritmos, quizás como resultado de la evolución del ser humano. En esa evolución como especie no necesitábamos pensar en estos términos, solo necesitábamos contar números enteros para conseguir comida y evitar ser cazados aunque, paradójicamente, algunos de nuestros sentidos sí se desempeñan de una manera matemática más sofisticada, por ejemplo, nuestros oídos funcionan en una escala logarítmica.

Algunos también podrán achacarle la culpa al sistema educativo que no prepara a las personas adecuadamente en dos funciones básicas para desenvolverse en la vida real: el entendimiento de textos simples y el cálculo de operaciones matemáticas básicas.

Más allá de las causas, la realidad es que las personas consistentemente piensan que una oferta de volumen extra es mejor que su equivalente de descuento en el precio, lo cual presenta una gran oportunidad al momento de diseñar tales promociones (15).

*****

Si Ud. es un fabricante, distribuidor o tiene una tienda, puede incrementar sustancialmente las ventas si aplica los siguientes puntos:

• Los consumidores prefieren abrumadoramente una oferta de cantidad extra a una simple reducción en el precio, aunque el ahorro sea el mismo (debido principalmente a un error intrínseco en el cálculo).

• Debido a esta preferencia, es mejor diseñar una promoción de precios como una oferta de cantidad extra que como un simple descuento en precio siempre que esas ventas incrementales justifiquen los costes de producir, transportar y almacenar el envase con la cantidad extra (algo no muy difícil de lograr cuando las ventas incrementales pueden llegar a ser 70% superiores).

• También es una buena forma de responder creativamente a una oferta de la competencia. Si un competidor decide, por ejemplo, lanzar un descuento del 20%, podemos responder con una oferta de un envase con un 25% extra de cantidad, el cual será más atractivo para los consumidores (aunque en realidad son económicamente equivalentes).

• Esta táctica también es eficaz al momento de incrementar precios, teniendo un mejor efecto la reducción de la cantidad (por ej, -33%) sobre el incremento equivalente del precio (+50%).

Ahora que conoce el impacto de la psicología de los descuentos podrá beneficiarse en cada caso concreto, ya sea al lanzar una promoción de precios o al responder a una acción de la competencia.

En un próximo post analizaremos si la ventaja de la oferta de volumen es válida tanto para productos caros como baratos, cómo influye el nivel del descuento y su uso en la publicidad.




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Fuentes:
(1) William D. Diamond and Abhijit Sanyal (1990) ,"The Effect of Framing on the Choice of Supermarket Coupons", in Advances in Consumer Research Volume 17, eds. Marvin E. Goldberg, Gerald Gorn, and Richard W. Pollay, Advances in Consumer Research Volume 17 : Association for Consumer Research, Pages: 488-493.
(2) Kahneman, Daniel and Amos Tversky (1979), “Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk,” Econometrica, 47 (2), 263–91.
(3) Diamond, William D. (1992), “Just What Is a ‘Dollar’s Worth’? Consumer Reactions to Price Discounts vs. Extra Product Promotions,” Journal of Retailing, 68 (3), 254–70.
(4) Smith, Michael and Indrajit Sinha (2000), “The Impact of Price and Extra Product Promotions on Store Preference,” International Journal of Retail & Distribution Management, 28 (2), 83–92.
(5) Hardesty, David and William Bearden (2003), “Consumer Evaluations of Different Promotion Types and Price Presentations: The Moderating Role of Promotional Benefit Level,” Journal of Retailing, 79 (1), 17–25.
(6) Mishra, Arul and Himanshu Mishra (2011), “The Influence of Price Discount Versus Bonus Pack on the Preference for Virtue and Vice Foods,” Journal of Marketing Research, 48 (February), 196–206.
(7) Haipeng (Allan) Chen, Howard Marmorstein, Michael Tsiros, Akshay R. Rao, (2012). “When More Is Less: The Impact of Base Value Neglect on Consumer Preferences for Bonus Packs over Price Discounts”. Journal of Marketing: Vol. 76, No. 4, pp. 64-77.
(8) Davis, Scott, J. Jeffrey Inman, and Leigh McAlister (1992), “Promotion Has a Negative Effect on Brand Evaluations—Or Does It? Additional Disconfirming Evidence,” Journal of Marketing Research, 29 (February), 143–48.
(10) Mint newspaper- The Wall Street Journal, “Complex maths confuses people”, 25 de Julio de 2012
(11) Shafir, Eldar, Peter Diamond, and Amos Tversky (1997), “Money Illusion,” Quarterly Journal of Economics, 112 (2), 341–74.
(15) “Something doesn’t add up”, The Economist, 30 de Junio de 2012


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Autor: César Pérez Carballada
Artículo publicado en http://www.marketisimo.com/

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Cómo conseguir más retweets en Twitter

Por César Pérez Carballada

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Conseguir que alguien re-envíe a sus seguidores uno de nuestros tweets (el conocido retweet) es un objetivo básico en Twitter, ya que permite expandir nuestro mensaje llegando más allá de nuestro círculo más cercano (y así también conseguir más seguidores).

La cuestión es cómo lograr el retweet, es decir, qué características tiene que tener nuestro mensaje para que sea re-enviado.

En Internet se pueden encontrar muchos sitios dando consejos sobre cómo obtener retweets. Algunos dicen verdades obvias como “sé uno de los primeros en lanzar nuevas noticias” (sin dar detalles de cómo encontrar esas primicias) o “escribe contenidos virales” (una falacia ‘petitio principii’ en toda regla: para ser viral escribe contenidos virales).

También hay muchos “rules of thumb” no demostrados como que poner más hashtags (etiquetas) ensucia el tweet y por ende reduce el número de retweets e incluso hay mitos que nadie se ha encargado de comprobar jamás: “se deben utilizar adjetivos” o “la cantidad de RTs tiene poco que ver con la cantidad de followers que se tenga”.

¿Estas reglas son correctas? ¿De verdad no hay relación entre el número de followers y la cantidad de retweets? ¿Es cierto que los adjetivos incrementan la probabilidad de un RT?

UNA PRIMERA APROXIMACIÓN

La única forma de saber realmente qué funciona es contrastar datos estadísticos reales. Un ejemplo es el análisis realizado por Dan Zarrella (1), quien compara tweets que han logrado ser re-enviados vs. un grupo de control compuesto por tweets seleccionados al azar. Si bien este análisis no es el ideal (quizás el grupo de control debería estar constituido solo por tweets que NO han sido re-enviados para mostrar el impacto neto del RT) al menos está basado en datos reales ya que analiza 10 millones de tweets al azar y otros 40 millones de tweets que han logrado ser re-enviados, para ver qué diferencia a unos de otros.

En ese análisis se llega las siguientes conclusiones:

- Los retweets tienen links
Si el 18,96% de los tweets incluyen un link, en el caso de aquellos que logran ser re-enviados este porcentaje sube a 56,69%, sugiriendo que la presencia de un link está asociada con un mayor probabilidad de ser re-tuiteado.

- Algunas palabras son más retuitables que otras
Al analizar la frecuencia de aparición de las palabras en los tweets que logran al menos un RT se puede determinar qué palabras están asociadas con los retweets. Las 20 palabras más retuiteadas son las siguientes (en inglés, pero muestran una tendencia temática que podría ser aplicable a otros idiomas):

En esa lista destaca la palabra “you” (“tu” o “Ud.” en castellano) como la más común en los retweets (si me hablas a mí, es más probable que haga RT), así como la palabra “Twitter” (a quienes usan Twitter les encanta hablar sobre ella).

En esta lista también se destacan:

• las palabras asociadas a pedir que nos retuiteen (en verde) mostrando que la petición directa o el viejo “call to action” aun funciona (es cuestionable si el uso frecuente de esta táctica puede llegar a cansar y alienar a los followers).

• las palabras relacionadas a los blogs (en rojo) sugiriendo que promocionar un blog en Twitter es algo muy recomendable ya que logra un alto nivel de RT

• las referencias a los “social media” (en azul) mostrando que en Twitter este tema tiene gran repercusión

• las palabras relacionadas con títulos de artículos que logran gran viralidad (en gris) como “10 consejos para…”, “Top 10…”, “Cómo…”, etc.

- Algunas palabras son menos retuitables que otras
El opuesto al punto anterior, las palabras que es menos probable encontrar en un re tweet son la siguientes:

En esa lista se destacan:

• las palabras que denotan una respuesta a la pregunta original de Twitter (“what are you doing?” o “¿qué estás haciendo?”) tal como “escuchando”, “mirando”, “yendo”, “casa”, “trabajo”, “aburrido”, etc. (en azul), todas son malas para lograr un retweet.

• las palabras que denotan informalidad también logran bajos niveles de RT (en verde): “haha”, “lol”, “gonna”, “hey”.

• las palabras en los mensajes de buenas noches son malas para RTs (en gris): “noche”, “cama”, “dormir”, cansado”.

De esta lista se desprende que para conseguir retweets se deben evitar los temas mundanos y conversacionales e incluso, irónicamente, la respuesta a la pregunta original de Twitter.


- Los retweets son más complejos
Cuando se analizan el número promedio de sílabas en cada palabra, se observa que los retweets tienen palabras más largas (1,62 sílabas vs 1,58) y si se analiza el tipo de palabras utilizadas para ver qué nivel de educación requieren (según las metodologías de Flesch-Kincaid y SMOG) veremos que los retweets tienen palabras más complejas que requieren un mayor nivel educativo.

- Los retweets tienen contenido nuevo
Si comparamos la cantidad de veces que cada palabra de un tweet ha sido incluida en otro mensaje (como una medición del nivel de “novedad”) vemos que los retweets repiten mucho menos su contenido, indicando que si un tweet es “nuevo” tendrá mayores posibilidades de ser retuiteado.

- Los retweets incluyen más adverbios y tiempos verbales
Al aplicar un algoritmo a los tweets que identifican la función gramatical de cada palabra, vemos que los retweets tienen una mayor presencia de adverbios, verbos en pasado, presente (no en 3ra persona) y sujeto en singular (“Tu”), mientras que el sujeto plural (“nosotros”) parece ser una señal de bajo retweet. Los adjetivos son indiferentes y no sugieren una mayor probabilidad de RT.

- Los retweets tienen más signos de puntuación
Los tweets que logran ser re-enviados tienden a tener más signos de puntuación (97,6% vs. 85,9%), especialmente los “dos puntos” (:), pero como ese signo es muchas veces utilizado en los RT para mostrar el contenido original, se deben analizar los signos excluyendo los “dos puntos”, y aun en este caso los retweets tienen más signos de puntuación (93,4% vs 83,8%). Entre los signos de puntuación más comunes en los RT (vs. los tweets que no logran ser re-enviados) están el “punto” y el “signo de exclamación” (después de los “dos puntos”). El único signo que aparece con mayor frecuencia en los mensajes que no logran ser re-tuiteados es el “punto y coma”.

- Los retweets son menos emocionales y autorreferenciales
Analizando los tweets con dos diccionarios de léxicos (el RID o “Regressive Imagery Dictionary” y el LIWC o “Linguistic Inquiry and Word Count”) vemos que el tipo de palabras más usadas en los tweets que no logran un RT tienden a ser más emocionales o a estar relacionadas con emociones negativas, malas palabras, los sentidos y la auto-referencia. Este análisis es para tweets en inglés, pero parece tener sentido aplicarlo a otros idiomas.

UN ESTUDIO MÁS CIENTÍFICO

Estas recomendaciones son útiles porque están basadas en el análisis de datos reales sin embargo, no son perfectas, porque su autor llevó a cabo una simple comparación con un grupo de control sin mostrar correlaciones matemáticas ni la significancia estadística de las diferencias entre ambos grupos con lo cual solo pueden considerarse como diferencias direccionales.

Además el análisis se concentra mucho en el contenido de los tweets sin analizar el contexto relacionado con el autor o sus hábitos en Twitter (por ej, antigüedad de la cuenta, cantidad de followers, etc.) los cuales también pueden influenciar el nivel de RT.

Para solventar estos problemas podemos recurrir a otro análisis (2) publicado por un grupo de científicos del PARC (Palo Alto Research Center Inc), el instituto donde se desarrollaron innovaciones tales como la impresora láser o la interfaz gráfica de los ordenadores (iconos, pop-ups, ventanas, ratón, etc.). Estos científicos llevaron a cabo un estudio académico más profundo que no solo explica qué factores hacen que un tweet sea re-enviado sino además permiten construir un modelo estadístico para predecir la probabilidad de un RT.

Para empezar los científicos identificaron 8 variables claves inherentes a un tweet: 3 de contenido (la inclusión de una URL, la mención de un usuario –excluyendo la fuente original si es un RT-, la inclusión de un hashtag) y 5 de contexto (el número de followers del autor del tweet, el número de personas a las cuales sigue el autor, la antigüedad de la cuenta, la frecuencia de tuiteo y la cantidad de tweets marcados como favoritos por el autor).

En paralelo se escogieron dos muestras de tweets: (i) una primera muestra de 1,77 millones de tweets seleccionados al azar entre aquellos enviados durante un día y luego (ii) una segunda muestra de 73,9 millones de tweets seleccionados al azar entre aquellos enviados durante casi 2 meses.

La primera muestra fue utilizada para construir un modelo de PCA (“Principal Component Analysis”) que permite determinar la correlación entre las variables y la probabilidad de ser re-tuiteado, y también se le aplicó un modelo GLM (“Generalized Linear Model”) para desarrollar un modelo predictivo de la probabilidad de un RT, mientras que la segunda muestra se utilizó para profundizar en el estudio de las variables de cada tweet analizando el impacto individual de cada una.

El primer dato interesante es que de la primera muestra (1,77 M de tweets), un 14% de todos los mensajes son retweets (212 mil), sugiriendo que los retweets son una clara minoría dentro de Twitter.

En esta muestra general se identificaron los tweets originales que no son retweets (1,56 M), y entre ellos se seleccionaron 10.000 al azar para un análisis en profundidad. En esa muestra se encontró que el 2,2% de los mensajes habían logrado ser re-tuiteados al menos una vez (ninguno logró ser re-tuiteado más de 20 veces). Esto señala que la probabilidad de ser re-tuiteado es bastante baja: solo el 2,2% de los tweets lo logra. Como comparación podemos tener en cuenta que en esa muestra 3,4% de los tweets fueron borrados por sus autores tras la publicación, con lo cual es más probable que un tweet sea borrado por su autor a que sea re-tuiteado por sus seguidores.

Para entender el efecto de las variables de contenido y contexto, los académicos realizaron un análisis PCA (una variante de “factor analysis”), el cual identifica factores que explican la probabilidad de re-tuiteo y después correlaciona las 8 variables de un tweet con esos factores. El resultado se ve en los siguientes dos gráficos donde cada variable es un vector que muestra la correlación (cuanto más cercana es la dirección y el sentido entre dos vectores, mayor será la correlación entre ellos).

Así vemos que las variables “número de seguidores”, “usuarios seguidos”, “presencia de URL” y “presencia de hashtag” están positivamente correlacionados con el RT (gráfico a la izquierda) mientras que la “frecuencia de tuiteo” y la “cantidad de favoritos” parecen estar negativamente correlacionada con el RT (gráfico a la derecha).

Para confirmar estos datos, los científicos aplicaron un GLM (“Generalized Linear Model”), un modelo matemático que es un poco complejo de explicar en detalle, pero de forma resumida su resultado es el siguiente:

En este gráfico vemos cada variable y si tiene correlación positiva o negativa con el RT, es decir, si incrementa la probabilidad que un tweet sea re-enviado (positiva), o si reduce esa probabilidad (negativa). La barra muestra el nivel de confianza estadístico: por encima de la línea de puntos podemos afirmar que la correlación es estadísticamente significativa (al 95%) con lo cual podemos confirmar el impacto positivo de las primeras 5 variables, mientras que el impacto negativo de la “mención” y de la “frecuencia” es solo marginal o direccionalmente aceptable (los “favoritos” no tienen significancia estadística).

Los coeficientes del modelo están al final de este post, con los cuales se puede predecir la cantidad promedio de retweets de un mensaje determinado (simplemente conociendo el número de seguidores, perfiles seguidos, la antigüedad de la cuenta, la inclusión o no de una URL, etc.).


LOS EFECTOS INDIVIDUALES

Para ahondar en los impactos independientes de las variables, los científicos utilizaron la segunda muestra de 74 millones de tweets encontrando lo siguiente.

- URL
Como vimos antes, incluir una URL afecta positivamente la probabilidad de que un mensaje sea retuiteado, y en este segundo análisis ese impacto positivo se comprueba ya que el 28,4% de los tweets que lograron RT tenían una URL vs. 21,1% en los mensajes en general.

Como hecho interesante, también se encontró que aunque una URL incrementa significativamente la probabilidad de ser re-tuiteado, el tipo de URL también afecta esa probabilidad. En el siguiente gráfico vemos las 29 direcciónes URL (top domain) que son más frecuentemente incluidas en Twitter, detallando la cantidad de veces que aparecen en un tweet, en un retweet y el ratio de retweet (la división de las dos cifras anteriores). Este ratio está normalizado para que la cifra promedio sea 1 (así un ratio de 2 implica un retuiteo dos veces mayor al promedio).

Así vemos que, por ejemplo, www.YouTube.com es la cuarta URL que más frecuentemente aparece en Twitter, y su ratio de retweet es 1,5 (un tweet con esa URL es un 50% más retuiteado que el promedio) mientras que la URL www.formspring.me es la quinta más frecuente aunque su ratio de retweet es de solo 0,05, señalando que los tweets que contienen esa URL, a pesar de ser muy comunes, rara vez son retuiteados.

Si ponemos en un gráfico (ver a continuación) las 50 URLs más comunes y su ratio de retweet, vemos que no hay ninguna correlación, ya que algunas URLs muy utilizadas no tienen casi RTs mientras que algunas menos populares son casi 3 veces más retuiteadas que el promedio.

Esto sugiere que el solo hecho de agregar una URL incrementa la probabilidad de RT, pero también importa de qué URL se trate. Llamativamente los dominios de medios personales como justin.tv y twitcam.com tienen un ratio de retweet sumamente bajo (< 0,15) mientras que los sitios de trivia como omg-facts.com y los buscadores en tiempo real como holykaw.alltop.com tienen un alto ratio de retuiteo (> 4,0); entre los sitios de noticias el ratio varía, por ejemplo los tweets que incluyen la URL de sitios como mashable.com, theonion.com y nytimes.com presentan un alto ratio de retweet (> 2,5) mientras que algunos sitios agregadores como news.yahoo.com y news.google.com tienen un ratio bajo (< 0,6).


- Hashtags
El modelo había encontrado una correlación positiva entre hashtags y RT, y al analizar los 74 millones de tweets se comprobó este hallazgo: 10,1% de todos los tweets incluyen un hashtag, mientras que entre aquellos que logran ser re-enviados ese porcentaje sube al 20,8% (¡el doble!).

De la misma manera que ocurre con las URLs, también importa qué hashtag se utilice, ya que no todos tienen altos ratios de retweet . Por ejemplo, el hashtag #followfriday es solo el 10mo más utilizado, pero es el 3ro que logra más re-tweets (2,5 veces el promedio).

El gráfico a continuación es similar al de las URLs que ya vimos, mostrando los 50 hashtags más utilizados y allí se puede ver claramente que algunas “etiquetas” logran un alto nivel de retweet mientras que otras apenas si logran alguno.

Esto confirma que el solo hecho de agregar un hashtag incrementa la probabilidad de RT, pero al final depende de qué hashtag se trate.


- Número de followers
Si comparamos el ratio de retweets (eje vertical en el siguiente gráfico) con el número de seguidores del autor del tweet (eje horizontal) encontramos que hay una relación casi directa: a mayor número de followers, mayor será el ratio de retweet.

Lo interesante es la relación entre ambas cifras y cómo cuesta más incrementar los RT al principio cuando no se tienen muchos seguidores. Por ejemplo, al pasar de 100 a 500 seguidores (x5), la probabilidad de ser re-tuiteado aumenta x3,7 (de un ratio de 0,27 a 1), pero al pasar de 2.900 a 4.600 seguidores (+159%) el ratio de retweet crece un 150% (de 4 a 6); así en el primer caso los crecimientos tienen una relación 1,35 : 1 mientras que en el segundo caso esa relación ya se iguala en 1,06 : 1 (al principio el ratio de RT crece más lentamente que el número de seguidores, luego estos crecimientos tienden a igualarse).

Así vemos que es crucial aumentar la cantidad de seguidores, porque cuantos más seguidores tengamos, mayor será el ratio de retweet.


- Número de perfiles que seguimos
También existe una relación entre la cantidad de perfiles que seguimos y el ratio de retweet, aunque (ver siguiente gráfico) la relación no es tan fuerte como en el caso de nuestros “followers”.

Una posible explicación es que los usuarios que siguen a más personas producen tweets más interesantes por la mayor exposición a conocimiento diverso. Es curioso que entre los 1.500 y 2.100 perfiles la relación se rompe (y decrece) para luego crecer nuevamente.


- Cantidad de tweets publicados
En el modelo de correlaciones vimos que la cantidad de tweets que un usuario escribe no tiene una correlación estadísticamente significativa con el ratio de retweet, y al analizar los 74 millones de tweets de la segunda muestra, eso se confirma (ver a continuación).

Así vemos que a medida que crece la cantidad de tweets enviados, el ratio de retweets se mantiene prácticamente constante (mostrando la falta de correlación), solo al principio de la distribución (a la izquierda) parece haber una correlación incipiente que desaparece a partir de los 300 tweets enviados. Si se analizan la cantidad de tweets por día se ve algo similar (gráfico no incluido por razones de espacio).


- Antigüedad de la cuenta
Al analizar la antigüedad de la cuenta en Twitter usando el GLM se encontraba una pequeña correlación positiva que se confirma al analizar la segunda muestra, así vemos (ver a continuación) que una cuenta pasa a tener un ratio de retweet superior a la media a partir de los 300 días de antigüedad.

Resulta curioso observar que la relación presenta al principio una forma de “U”, comenzando con un ratio más alto, para luego descender y finalmente comenzar a crecer nuevamente a los 200 días, transformándose a esa altura en una curva en “S” que crece hasta estabilizarse a partir de los 430 días. Esto señala que durante el primer mes de una cuenta se logra un ratio de retweet promedio, luego este ratio cae y comienza a subir nuevamente a partir del 6-7 mes para estabilizarse, por encima del promedio, alrededor del año y dos meses, momento a partir del cual la antigüedad de la cuenta no influye en el ratio de RT.


- Cantidad de favoritos
La cantidad de tweets que un usuario ha marcado como favoritos no tiene ninguna correlación (estadísticamente significativa) con los retweets. Esto es porque el 42,5% de los tweets son escritos por usuarios que no han marcado ningún tweet como favorito y 92,8% de los tweets son enviados por usuarios con menos de 100 favoritos, con lo cual el uso de esta funcionalidad todavía es muy baja para sacar conclusiones sobre su impacto en los RTs.


RESUMEN DE CONCLUSIONES

Las reglas generalmente sugeridas para lograr un retweet se basan en pura especulación y opiniones subjetivas y, por esa razón, deberían dejarse de lado. Por otro lado, algunos estudios analíticos sobre el tema han identificado qué factores realmente están asociados con una mayor probabilidad de que un tweet sea re-enviado. Así para incrementar esta probabilidad, en relación al contenido se puede:

• Incluir un link o URL (aunque no todos funcionan igual)
• Agregar un hashtag (aunque no todos funcionan por igual)
• Usar algunas de las palabras señaladas con alto valor de retweet (‘twitter’, un ‘call to action’, ‘social media’, títulos virales como “top”, “10…”, etc.)
• Evitar usar las palabras de bajo retweet (palabras informales o que denotan lo que se está haciendo, los mensajes de “buenas noches”, etc.)
• Usar conceptos elaborados y palabras no tan simples
• Utilizar más adverbios, tiempos verbales y signos de puntuación
• Hacer referencia a contenido sobre el que no se ha escrito mucho
• Evitar el contenido emocional o autorreferencial

Y en relación al contexto, para incrementar la probabilidad de un RT se puede:

• Incrementar el número de seguidores (“followers”)
• Incrementar el número de perfiles a quienes seguimos
• Tener una cuenta más antigua (así con el paso del tiempo crecerá el ratio de RTs)

Finalmente, aunque sea sorprendente, no importa la cantidad de tweets que escribamos (no tiene relación alguna con el nivel de RT) ni las menciones a otros usuarios.

*****

La probabilidad de lograr un retweet está ampliamente ligada al contexto del entramado social de su autor y al contenido informacional contenido en los tweets, con lo cual además de seguir los consejos arriba mencionados, debemos recordar que la calidad del contenido es la que, en última instancia, logrará que nuestros tweets sean re-enviados viralmente porque, como ya dijo Bill Gates en 1996 al hablar sobre el futuro de Internet: “Content is King” (el contenido manda).



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Fuentes:
(1) “The science of ReTweets”, Dan Zarrella, 2009
(2) Suh, B., Hong, L., Pirolli, P. & Chi, E. H. Want to be Retweeted? Large Scale Analytics on Factors Impacting Retweet in Twitter Network. Palo Alto Research Center, Inc. 2010


Nota: Coeficientes del modelo GLM aplicado a los RTs

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Autor: César Pérez Carballada
Artículo publicado en http://www.marketisimo.com/

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