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FLUVIP, referente del mercado en la predicción de engagement

El Influencer Marketing es una tendencia que crece exponencialmente, y nuestra tecnología sigue consolidando a FLUVIP como líder dentro de este mercado.

Cuando hablamos de engagement, nos referimos a las interacciones que tiene un usuario con un posteo: el engagement rate se define como el grado de certeza que podemos asumir sobre estas interacciones entre el influencer y su audiencia. Abarca todas las formas que una red social le ofrece a un usuario para interactuar con un contenido (texto, foto, video, etc.).

Gracias a la inteligencia predictiva de FLUVIP, se ha podido predecir la cantidad promedio de interacciones que puede llegar a tener una publicación, dependiendo del tipo de actividad, en cada red social.

De esta manera, y de acuerdo con varios análisis de datos realizados con las campañas de FLUVIP, se estableció un modelo predictivo que logra una certeza del 0.9 (sobre 1): así se determinó por red social el éxito de un engagement rate.

¿Cómo se calcula el engagement rate?

Nuestra plataforma suministra todos los datos sobre el alcance que tiene una campaña de Influencer Marketing. Las fuentes que suministran los datos son directamente las APIs de cada red social. FanPage proporciona el alcance de personas únicas alcanzadas con la publicación, mientras que en Twitter, Facebook e Instagram, este cálculo se hace en las impresiones (cantidad de visualizaciones que tiene un posteo).

Para lograr un buen engagement rate, FLUVIP ejecuta diversos modelos matemáticos según diferentes variables analizadas de las cuentas de los influencers. Implementamos algoritmos y modelos matemáticos de inteligencia predictiva referidos a las interacciones y al comportamiento de la audiencia.

Según Juan David Chacón, analista de datos de FLUVIP: “El factor determinante que genera el valor agregado de FLUVIP como una de las mejores compañías de Influencer Marketing en el mundo es producto del análisis de conjuntos de datos suficientemente homogéneos y robustos, que nos permiten hacer inferencias y predicciones sobre el comportamiento de los seguidores de las redes sociales de nuestros influencers”.

 


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