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Social network analysis allows us to understand the reasons for people's behavior, reasons that remain hidden if estudiásemos individual-level behavior. This technique has many applications, from designing more efficient marketing campaigns to detect money laundering schemes ...
In 1949, Georg Simmel raised its social network analysis (SNA, Social Network Analysis), on the premise that the social structure was reflected in certain graphs, where the dots represent individuals and the ties, connections between them.
The ties that bind the networks can be of different types: friendship, telephone contact or personal or professional virtual links (such as people who are related through Facebook or LinkedIn). And the analysis of these networks allows us to understand the reasons for people's behavior, reasons that remain hidden if estudiásemos behavior at the individual level.
But how to apply this method to solve business problems?
Previous strategies of customer analysis (still used in many companies) assume that people make buying decisions and fair trade independently. Yet, several studies show that consumers rely on the trial and the experiences of others to decide (especially in the acquisition of services).
Thus, knowing the way they operate these relationships can give us valuable information about consumer behavior. This kind of analysis has been made possible by the tremendous progress of computer systems and the existence of historical records of customer transactions.
Thanks to these records, with the right tools we can identify how they relate to each other customers, either through analysis of their operations, interactions, contact information, addresses, phone numbers, references, etc..
Consider, then, some cases of application of social network analysis to solve business problems:
Banks
The banks have information about transactions between accounts. Linking all operations, considering the time it happened and adding some demographic attributes (addresses, phones), you can create a network and identify communities within it.
These communities could be groups of friends, relatives living in different houses, or even a group of people organized to commit fraud or money laundering. Thus, through the incorporation of different variables, social network analysis allows a bank to identify risk groups and suspicious behavior.
You can also use this type of analysis in the lending business. In fact, one can evaluate a person who borrows through risk social group to which it belongs.
Customer retention in a telecommunications company
The identification of communities to implement strategies for upselling. For example, there is a high probability of selling a product to members of communities in which more than X amount of members already own one.
Inferring the formation of external networks, we can identify the leading members of those communities and try to attract them to our network, thus achieving a selective acquisition of customers.
To increase effectiveness, we can use viral marketing, launching campaigns aimed at those identified as leaders in their communities.
Also, if we identify a trend away from a service on a community, we can attack the remaining members through a proactive retention tactics. In this way, maybe we can make a difference in their behavior before resulting in a final abandonment of service.
Increasing the effectiveness of campaigns through community leaders
As we have noted, social network analysis allows us to identify the most influential people in a community or social group. Then we can use this influence to quickly disseminate a campaign and get a high response.
Telephone companies have fixed or mobile data calls made by customers. Thus, users can identify highly related communities. In addition, community characteristics allow us to infer the age, socioeconomic status and needs of a particular group.
With these data, it is possible to create new products and campaigns targeting the leader and his followers. By focusing on leading the campaign reduces the number of contacts, the cost of action and increases the diffusion achieving a viral effect.
Actions to existing needs, in turn, increase the loyalty of the group. Indeed, if we retain the leader, we create an anchor that secures much of the community.
In short, social network analysis allows us to identify complex relationships that might otherwise go unnoticed.
Thanks to advances in computational techniques now make it possible to study, in hours, social networks with millions of members linked through communications, banking, addresses or places of purchase.
This approach has proved effective in various aspects such as dissemination of information, the efficient management of sales campaigns, detection of fraudsters and even complex money laundering schemes.
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El análisis de redes sociales nos permite comprender las razones del comportamiento de las personas, razones que permanecerían ocultas si estudiásemos la conducta a nivel individual. Esta técnica tiene múltiples aplicaciones, desde la formulación de campañas de marketing más eficientes hasta la detección de esquemas de lavado de dinero…
En 1949, Georg Simmel planteó su análisis de redes sociales (SNA, Social Network Analysis), sobre la premisa de que la estructura social podía plasmarse en ciertos gráficos, donde los puntos representan individuos y los lazos, uniones entre ellos.
Las relaciones que unen a las redes pueden ser de distintos tipos: amistad, contacto telefónico o vínculos virtuales personales o profesionales (como las personas que se relacionan a través de Facebook o LinkedIn). Y el análisis de estas redes nos permite comprender las razones del comportamiento de las personas, razones que permanecerían ocultas si estudiásemos la conducta a nivel individual.
Pero, ¿cómo se aplica este método para resolver problemas de negocio?
Las estrategias previas de análisis de clientes (aún hoy utilizadas en muchas compañías) asumen que las personas toman decisiones de compra y de lealtad comercial de manera independiente. Y, sin embargo, diversas investigaciones revelan que los consumidores se apoyan en el juicio y las experiencias de otros para decidir (especialmente en la adquisición de servicios).
Así, conocer la forma en que operan estas relaciones puede brindarnos información muy valiosa sobre el comportamiento de los consumidores. Esta clase de análisis se ha hecho posible gracias al formidable avance de los sistemas de cómputo y a la existencia de registros históricos de las operaciones de los clientes.
Gracias a estos registros, con las herramientas adecuadas podemos identificar la relación que guardan los clientes entre sí, ya sea por medio del análisis de sus operaciones, interacciones, datos de contacto, direcciones, teléfonos, referencias, etc.
Veamos, a continuación, algunos casos concretos de aplicación del análisis de redes sociales para resolver problemas de negocio:
Bancos
Los bancos disponen de información sobre las transacciones entre cuentas. Ligando todas las operaciones, considerando el momento en que sucedieron y agregando algunos atributos sociodemográficos (direcciones, teléfonos), es posible crear una red social e identificar comunidades dentro de ella.
Estas comunidades podrían ser grupos de amigos, de familiares que viven en distintas casas, o hasta un conjunto de personas organizadas para cometer fraudes o lavar dinero. Así, a través de la incorporación de distintas variables, el análisis de redes sociales permite a un banco identificar grupos de riesgo y comportamientos sospechosos.
Asimismo, es posible utilizar este tipo de análisis en la otorgación de créditos. En efecto, se puede evaluar a una persona que pide un préstamo a través del riesgo del grupo social al que pertenece.
Retención de clientes en una empresa de telecomunicaciones
La identificación de comunidades permite implementar estrategias de upselling. Por ejemplo, existe una alta probabilidad de vender un producto a miembros de comunidades en las cuales más de X cantidad de miembros ya posee uno.
Infiriendo la conformación de redes externas, podemos identificar a los miembros líderes de aquellas comunidades e intentar atraerlos a nuestra red, logrando así una adquisición selectiva de clientes.
Para incrementar la efectividad, podemos emplear el marketing viral, lanzando campañas dirigidas a aquellos identificados como líderes en sus comunidades.
Asimismo, si identificamos una tendencia al abandono de un servicio en una comunidad, podemos atacar a los integrantes remanentes a través de una táctica de retención proactiva. De este modo, tal vez podamos generar un cambio en su comportamiento antes de que derive en un abandono final del servicio.
Aumentando la efectividad de las campañas a través de los líderes de las comunidades
Como hemos observado, el análisis de redes sociales nos permite identificar a las personas más influyentes en una comunidad o grupo social. Luego, podemos utilizar esta influencia para difundir rápidamente una campaña y obtener un alto nivel de respuesta.
Las empresas de telefonía fija o celular cuentan con datos de las llamadas que realizan los clientes. Así, pueden identificar comunidades de usuarios altamente relacionados. Asimismo, las características de la comunidad permiten inferir la edad, el nivel socioeconómico y las necesidades de un grupo en particular.
Con estos datos, es posible crear nuevos productos y campañas dirigidas al líder y sus seguidores. Al enfocar la campaña en el líder, se reduce el número de contactos, el costo de la acción y se incrementa la difusión logrando un efecto viral.
Las acciones dirigidas a necesidades existentes, por su parte, incrementan la lealtad del grupo. En efecto, si retenemos al líder, creamos un ancla que asegura gran parte de la comunidad.
En definitiva, el análisis de redes sociales nos permite identificar relaciones complejas que de otro modo pasarían desapercibidas.
Gracias a los avances en las técnicas de cómputo, hoy es posible estudiar, en cuestión de horas, redes sociales con millones de integrantes ligados a través de comunicaciones, operaciones bancarias, domicilios o lugares de compra.
Este enfoque ya ha demostrado su eficacia en diversos aspectos como la difusión de información, el manejo eficiente de las campañas comerciales, la detección de defraudadores y hasta de complejos esquemas de lavado de dinero.
Autor: Fernando Mogetta – Gerente de consultoría de negocios, SAS Cono Sur
