The Dynamics of Viral Marketing

The Dynamics of Viral Marketing (pdf), es un estudio realizado por Jure Leskovec (Carnegie Mellon University), Lada A. Adamic (University of Michigan) y Bernardo A. Huberman (HP Labs)
Se trata del análisis de una red de recomendaciones (persona a persona), en la que participaron 4 millones de personas que hicieron 16 millones de recomendaciones de medio millón de productos. Observaron la propagación de las recomendaciones y de los tamaños de la cascada, que explican por un modelo estocástico simple.

Analizaron cómo el comportamiento del usuario varía dentro de las comunidades de usuario definidas por una red de recomendaciones. Las compras de productos siguen una ‘cola larga‘ donde una parte significativa de compras pertenece a los artículos raramente vendidos. Se establece como la red de recomendaciones crece en un cierto plazo y cómo es de eficaz desde el punto de vista del remitente y del receptor de las recomendaciones. Mientras que en recomendaciones medias no somos muy eficaces en inducir a la compra y no se propagan, presentan un modelo que identifica con éxito a comunidades, productos y rangos de precios para las cuales el marketing viral parece ser muy eficaz.

En el estudio (inglés), hace comparaciones entre sitios como Amazon y epinions, donde por ejemplo el primero utiliza filtros para hacer recomendaciones ‘La gente que ha comprado este producto, también suele comprar este otro‘, cuando la gente prefiere una recomendación personal. En una encuesta realizada por Lucid Marketing, reveló que un 68% de usuarios consultan a sus amigos o similares antes de comprar productos de consumo electrónico.

La forma en que hicieron el análisis también es interesante, utilizando un sistema de recomendaciones de un gran minorista, se basaba en que cualquier usuario, al comprar un libro, música o una película, se le daba la opción de recomendárselo a quien quisiera mediante un email. La primera persona recomendada que comprara el mismo producto, obtenía un descuento del 10% sobre el mismo, al igual que el que había enviado la recomendación.

A partir de ahí, el estudio se centra en datos más específicos, que datos registraban, como los seguían, tablas y gráficos, etc. Que productos funcionaban mejor, por ejemplo, las recomendaciones de películas y música funcionan mejor, ya que no se necesita invertir tanto tiempo en formarse una opinión. La propagación de las recomendaciones, el éxito de las mismas, las comunidades de interés, los productos, etc. son otros datos del estudio.

Vía | TheLongTail

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