Methods and Techniques for Segmentation of Consumers in Social Media

Resumen

Los medios sociales han revolucionado la manera en la que los consumidores se relacionan entre sí y con las marcas. Las opiniones publicadas en dichos medios tienen un poder de influencia en las decisiones de compra tan importante como las campañas de publicidad. En consecuencia, los profesionales del marketing cada vez dedican mayores esfuerzos e inversión a la obtención de indicadores que permitan medir el estado de salud de las marcas a partir de los contenidos digitales generados por sus consumidores. Dada la naturaleza no estructurada de los contenidos publicados en los medios sociales, la tecnología usada para procesar dichos contenidos ha menudo implementa técnicas de Inteligencia Artificial, tales como algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y análisis semántico. Esta tesis, contribuye al estado de la cuestión, con un modelo que permite estructurar e integrar la información publicada en medios sociales, y una serie de técnicas cuyos objetivos son la identificación de consumidores, así como la segmentación psicográfica y sociodemográfica de los mismos. La técnica de identificación de consumidores se basa en la huella digital de los dispositivos que utilizan para navegar por la Web y es tolerante a los cambios que se producen con frecuencia en dicha huella digital. Las técnicas de segmentación psicográfica descritas obtienen la posición en el embudo de compra de los consumidores y permiten clasificar las opiniones en función de una serie de atributos de marketing. Finalmente, las técnicas de segmentación sociodemográfica permiten obtener el lugar de residencia y el género de los consumidores. ABSTRACT Social media has revolutionised the way in which consumers relate to each other and with brands. The opinions published in social media have a power of influencing purchase decisions as important as advertising campaigns. Consequently, marketers are increasing efforts and investments for obtaining indicators to measure brand health from the digital content generated by consumers. Given the unstructured nature of social media contents, the technology used for processing such contents often implements Artificial Intelligence techniques, such as natural language processing, machine learning and semantic analysis algorithms. This thesis contributes to the State of the Art, with a model for structuring and integrating the information posted on social media, and a number of techniques whose objectives are the identification of consumers, as well as their socio-demographic and psychographic segmentation. The consumer identification technique is based on the fingerprint of the devices they use to surf the Web and is tolerant to the changes that occur frequently in such fingerprint. The psychographic profiling techniques described infer the position of consumer in the purchase funnel, and allow to classify the opinions based on a series of marketing attributes. Finally, the socio-demographic profiling techniques allow to obtain the residence and gender of consumers.