Analítica Digital en Power BI para Redes Sociales
En este proyecto se desarrolla una simulación de analítica digital aplicada al entorno de redes sociales, utilizando Power BI como herramienta de visualización y modelado de datos. El objetivo es transformar datos de menciones, sentimiento, engagement e influencers en información estructurada que permita identificar patrones, evaluar rendimiento por canal y facilitar la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.
Análisis de sentimiento y engagement por canal
Este análisis se centra en la monitorización de menciones en redes sociales, clasificadas por canal y tipo de sentimiento (positivo, neutro y negativo), junto con la medición del engagement generado en cada plataforma.
A través del modelado de datos en Power BI se estructuraron métricas clave como volumen total de menciones, porcentaje de sentimiento positivo y evolución temporal del engagement. Esto permitió identificar qué canales concentran mayor actividad, cuáles generan mayor interacción y cómo evoluciona el rendimiento a lo largo del tiempo.
Entre los principales hallazgos destacan:
- Diferencias claras en volumen de menciones según canal.
- Canales con menor volumen pero mayor engagement relativo.
- Tendencia creciente del engagement en el periodo analizado.
Este tipo de análisis facilita decisiones como la redistribución de inversión en contenidos, priorización de plataformas con mayor eficiencia y diseño de estrategias orientadas a mejorar la percepción de marca.
Evaluación de influencers: seguidores, engagement y reputación
Este segundo análisis se orienta a la evaluación comparativa de influencers a partir de métricas clave como número de seguidores, tasa de engagement y score reputacional. Mediante la estructuración y visualización de estos datos en Power BI, se analizó la relación entre alcance y eficiencia, permitiendo identificar perfiles con alto volumen de audiencia frente a aquellos con mayor capacidad de interacción relativa.
El cruce entre seguidores, engagement y reputación facilita una selección más estratégica de colaboradores, priorizando no solo el tamaño de la audiencia, sino también la calidad de la interacción y la coherencia reputacional. Este enfoque permite optimizar decisiones de inversión en marketing de influencia basadas en datos objetivos y comparables.
Trabajar este proyecto me permitió llevar los datos a un terreno práctico. Más allá de construir un dashboard, el objetivo fue entender qué información aporta realmente valor y cómo puede ayudar a tomar decisiones más claras.
Analizar sentimiento, engagement o el rendimiento de distintos perfiles no es solo comparar números, sino detectar dónde están las oportunidades y qué métricas merecen realmente atención. Este tipo de análisis es el que me interesa desarrollar: estructurado, crítico y orientado a mejorar resultados.