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Binfluencer, inteligencia artificial y analítica de datos para combatir a los falsos influencers

La compañía apuesta por la innovación para ofrecer a las marcas la posibilidad de elegir a los influencers para sus campañas con las máximas garantías de éxito. Gracias a su integración con Amazon Neptune, su plataforma recoge más de 1 millón de influencers de todo el mundo convenientemente analizados y verificados

Published in Madrid the in Comunicación , Internet , Marketing , Tecnología

El Marketing de Influencia es una tendencia al alza a la que las marcas de todo tipo recurren cada vez con más frecuencia entre sus estrategias de publicidad. Sin embargo, a menudo se enfrentan a fake influencers que inflan su número de seguidores mediante perfiles falsos (bots), lo que se traduce en importantes pérdidas para las empresas, al no obtener un retorno de la inversión realizada. Para Binfluencer, startup española de ámbito global especializada en esta rama del Marketing Digital, la vía más eficaz para no caer en la trampa de los impostores es el uso de tecnología.

Desde su nacimiento, en 2016, la compañía ha llevado a cabo una importante apuesta por la innovación, integrando en su plataforma herramientas de Inteligencia Artificial (IA) como Natural Language Processing y Computer Vision, aplicaciones de Machine Learning como el reconocimiento facial, sistemas de analítica de datos o Data Mining y algoritmos propios. Entre todas ellas son capaces de recopilar con precisión toda la información que el cliente necesita conocer antes de elegir con las máximas garantías a los influencers de su próxima campaña.

Su aspecto diferencial respecto a otras agencias de Marketing de Influencia reside, por un lado, en este sólido compromiso con la innovación, y por otro, en el amplio espectro de influencers que puede ofrecer a las marcas: su plataforma tiene identificados y analizados más de 1 millón de perfiles de Instagram repartidos por todo el mundo, a partir de un mínimo de 5.000 seguidores, que pueden convertirse en potenciales influencers si los parámetros le muestran como candidato ideal para una campaña.

Esto ha sido posible gracias a su integración con Neptune, el servicio de base de datos de Amazon. "Al principio comenzamos a desarrollar nuestra plataforma en formato grafo a partir del software libre de base de datos neo4j, pero en sólo un mes trabajando con Neptune conseguimos cuatro veces más escalabilidad en la adquisición de datos de influencers que en los seis meses anteriores. Ahora podemos acceder a través de nuestra plataforma a los datos de todos los influencers del mundo, saber de forma fidedigna si los resultados que dicen tener son efectivamente precisos, y decidir si son el perfil adecuado para nuestros clientes", explica Iván Martín Maseda, CTO de Binfluencer.

Más allá del número de seguidores y de la posibilidad de verificar si se trata de usuarios reales o bots, lo más relevante en el Marketing de Influencia es el engagement rate, la capacidad real que tiene el influencer de impactar en su red con el fin de generar un interés hacia un producto o servicio. Y eso también es posible medirlo a través de la tecnología, analizando variables como la tasa de interacción (talk rate) o la media de likes y comentarios. De este modo, se facilita la toma de decisiones de las marcas, pues su elección se fundamenta en sólidos datos estadísticos.

"A través de nuestro buscador pueden seleccionar a los influencers con los que trabajar en su próxima campaña introduciendo keywords o palabras clave y segmentando por audiencia, por localización, por género o por edad, y siempre sabiendo exactamente cuáles son sus datos reales de seguidores y de engagement" ,asegura Javier Yuste, CEO de Binfluencer.

También gracias a la tecnología, el cliente puede consultar en tiempo real el progreso de la campaña, y al finalizar obtiene un completo reporte con todas las estadísticas y métricas tanto individuales como conjuntas de todos los influencers que hayan participado, de manera que resulta sencillo visualizar el resultado real conseguido y cuantificar el retorno de la inversión.

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