Puntuación de marca semántica - Semantic Brand Score

Puntuación de marca semántica

El Semantic Brand Score es una medida diseñada para evaluar la importancia de una o más marcas, en diferentes contextos y siempre que haya datos textuales (incluso macrodatos ) disponibles. Esta métrica tiene sus fundamentos en la teoría de grafos y combina métodos de minería de texto y análisis de redes sociales . El Semantic Brand Score se desarrolló en base a las conceptualizaciones del valor de marca propuestas por Keller y Aaker. Estos conocidos modelos inspiraron la medición de un constructo diferente sobre datos textuales: la importancia de la marca.

El valor de marca se evalúa tradicionalmente a través de una serie de modelos , que a menudo se basan en la administración de cuestionarios a los consumidores o, por ejemplo, en evaluaciones financieras. Por el contrario, el Semantic Brand Score se calcula sobre textos que potencialmente representan expresiones espontáneas de diferentes stakeholders : no son sometidos a entrevistas directas, reduciendo así posibles sesgos cognitivos . La métrica se puede calcular, por ejemplo, mediante el análisis de artículos de periódicos, el diálogo de los consumidores en foros en línea o publicaciones publicadas en las redes sociales .

Definición y cálculo

Preprocesamiento

El cálculo del Semantic Brand Score requiere que los textos analizados se transformen preliminarmente en redes de palabras, es decir, gráficos en los que cada nodo representa una palabra. Los vínculos entre palabras vienen dados por su co-ocurrencia dentro de un rango dado, o dentro de una oración. Es aconsejable un preprocesamiento del lenguaje natural para limpiar los textos, por ejemplo, eliminando palabras vacías y afijos de palabras ( derivación ). Considere, por ejemplo, la siguiente red, obtenida del preprocesamiento de la oración "El amanecer es la aparición de la luz, generalmente dorada, rosada o violeta, antes del amanecer".

Red de co-ocurrencia de palabras (rango de 3 palabras) - ENG.jpg

Semantic Brand Score, que mide la importancia de la marca, resulta de la suma estandarizada de sus componentes: prevalencia, diversidad y conectividad.

Predominio

Esta dimensión mide la frecuencia de uso de una marca, es decir, el número de veces que se menciona directamente una marca. La prevalencia está vinculada al concepto de conciencia de marca , con la idea de que una marca que aparece con más frecuencia en un texto es más familiar para los autores de ese texto. Del mismo modo, el hecho de que una marca se mencione con frecuencia aumenta su reconocimiento y recuerdo para quienes la leen.

Diversidad

Esta dimensión mide la diversidad de palabras asociadas a una marca. Se trata de asociaciones textuales (y no mentales como en la imagen de marca teorizada por Keller), es decir, las palabras que se utilizan con más frecuencia junto con una determinada marca. El cálculo se obtiene mediante el indicador de centralidad de grados , que corresponde al grado del nodo que representa la marca. Alternativamente, se sugirió calcular la diversidad a través de la medida de la centralidad del carácter distintivo , que da más valor a las asociaciones de marcas menos redundantes. La idea es que muchas asociaciones textuales distintivas hacen que el discurso en torno a una marca sea más informativo, lo que lleva a una mayor fuerza e importancia de la marca .

Conectividad

Esta última dimensión mide el nivel de conectividad de una marca con respecto al discurso general, es decir, su capacidad para actuar como puente entre otras palabras (nodos) en la red. Idealmente, representa el poder de intermediación de una marca, es decir, su capacidad para vincular diferentes palabras, grupos de palabras o temas. El cálculo se basa en la métrica de centralidad de intermediación ponderada .

Puntuación de marca semántica

La puntuación de marca semántica es la suma estandarizada de prevalencia, diversidad y conectividad. Los tres componentes son todos importantes y solo juntos representan la construcción completa de la importancia de la marca. Considere, por ejemplo, el caso en el que una marca se menciona con frecuencia, pero de forma repetitiva con muchas publicaciones que tienen la misma frase "InventedCola es la mejor bebida de todos los tiempos". La prevalencia en este caso sería alta, pero la diversidad sería baja. Por otro lado, una marca mencionada con frecuencia en un contexto heterogéneo tendría una alta prevalencia y diversidad. Sin embargo, la conectividad aún puede ser baja si la marca se discute solo como un nicho de un discurso más amplio. Cuando una marca se encuentra entre diferentes temas, es importante y actúa como intermediaria para todo el contexto, entonces su conectividad también es alta. La marca "InventedCola" podría ser central en un discurso (por ejemplo, refrescos) y periférica en otro (por ejemplo, cócteles de bar).

Algunos tutoriales para el cálculo de la métrica utilizando el lenguaje de programación Python se pueden encontrar en línea.

Sentimiento de asociaciones textuales de marca.

El carácter informativo de la importancia de la marca se puede complementar comparando su valor con el del sentimiento de las asociaciones de marca . El hecho de que una marca sea mencionada con frecuencia, incluso en contextos diversos, y esté en el centro de un discurso, define su importancia. Sin embargo, puede ser útil comprender si los sentimientos y opiniones asociados con él son positivos o negativos.

Casos de uso

No solo "marcas"

La puntuación de marca semántica se puede utilizar para medir la importancia de cualquier palabra o conjunto de palabras; por tanto, no se limita al análisis de marcas en sentido estricto. Por "marca" también se puede entender el nombre de un político, o un conjunto de palabras que representan un concepto (por ejemplo, el concepto de "innovación" o un valor central corporativo).

Casos de uso

La medida se utilizó para evaluar la dinámica de transición que se produce cuando una nueva marca reemplaza a una antigua. La puntuación de marca semántica también es útil para relacionar la importancia de una marca con la de sus competidores o para analizar las tendencias temporales de importancia de una sola marca. En algunas aplicaciones, las medidas obtenidas también han resultado útiles para fines de pronóstico; por ejemplo, en el escenario político, se ha encontrado un vínculo entre la importancia de la marca de los nombres de los candidatos en la prensa en línea y los resultados de las elecciones.

No existen límites en las fuentes de texto que se pueden analizar: artículos de prensa, correos electrónicos, publicaciones en foros en línea, blogs y redes sociales, campos de texto abierto de entrevistas administradas a consumidores, etc. La medida también trabaja con diferentes idiomas.

Ver también

Referencias

enlaces externos