Marketing de Influencers en Instagram : Un framework para encontrar la mejor estrategia de marketing basado en algoritmos de clustering de influencers y similitud con el público objetivo

A partir del nacimiento de las redes sociales, las compañías han lentamente abandonado las formas tradicionales de promocionar sus productos y servicios, para dar lugar a una nueva forma de hacer marketing: el llamado Marketing de Influencers. Este se basa en utilizar a los influencers de las redes sociales (nuevas “celebridades” en Internet) para que estos publiciten los productos de las empresas o marcas a través de sus publicaciones visitadas por millones de usuarios. No obstante, esta reciente estrategia de marketing online plantea una nueva problemática para las empresas, relacionada con la selección de los mejores influencers para promocionar los productos de manera exitosa, generando ganancias a las firmas. Dado que la literatura sobre esta temática es diversa y no sugiere una estrategia definitiva a seguir por las compañías, el presente estudio propone un conjunto de herramientas analíticas que puedan servirle a estas al momento de enfrentarse al problema principal del Marketing de Influencers. Particularmente, se sugiere la utilización de algoritmos de clustering sobre los datos de los influencers actuales para encontrar patrones que los caractericen y el posterior uso de estos resultados para llevar a cabo experimentos controlados que ayuden a comprender cómo influyen distintas características de los influencers sobre el comportamiento de los consumidores. De esta forma, gracias a la base de datos de influencers de Instagram provista por la compañía Upfluence, corrimos el algoritmo de k -prototypes para formar grupos de influencers e identificar sus características representativas. A partir de estos resultados, creamos perfiles de influencers ficticios de Instagram con el objetivo de realizar un experimento (N=213) que analice el impacto de la similitud entre el influencer y el consumidor sobre la disposición a comprar y pagar por el producto y la disposición a recomendar y a republicar el contenido del influencer. De la etapa de clustering, concluimos que la cantidad de seguidores (sinónimo de popularidad), es una de las variables más interesantes al momento de identificar distintos grupos de influencers, mientras que de la etapa experimental, concluimos que la similitud entre el influencer y el seguidor (medida a partir de la similitud ideológica o de postura ante la legalización del aborto en Argentina) parece tener un impacto significativo sobre la disposición a comprar del seguidor , cuando este está en contra de la legalización del aborto. En conclusión, esta investigación no solo puede considerarse como el primer intento de combinar un análisis de clustering (técnica de Machine Learning) con experimentos (método de investigación en Marketing), sino que también propone que las compañías tengan en cuenta la similitud que existe entre su público objetivo y los influencers que pretenden seleccionar para publicitar sus productos.

Name thesis:degree_name

Master in Management + Analytics

Grantor

Universidad Torcuato Di Tella

Year dc:date.issued

2020

Author dc:creator

• Irala, María Eugenia

Advisor dc:contributor.advisor

• Fumagalli, Elena

• Redes Sociales (en línea)
• Marketing
• Algoritmo
• Marketing Social
• Comportamiento del Consumidor

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess

Language dc:language

spa

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11279

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.utdt.edu:20.500.13098/11279