Sesión práctica · ARS en Marketing Digital — Máster UEV

Sesión práctica

Máster en Marketing Digital y Big Data · Universidad Europea de Valencia

ARS aplicado al marketing digital con Gephi

Sesión práctica de 4 horas: identificación de influenciadores, detección de comunidades de marca, análisis de difusión de campañas y evaluación de estrategias de marketing mediante Análisis de Redes Sociales.

Prof. Fernando Santamaría González Horario: 18:30 – 21:30 Herramienta: Gephi 0.10+ Dataset: ecosistema_marketing_digital.gexf

Planificación de la sesiónEstructura temporal

Bloque	Horario	Duración	Contenido
Bloque 1	18:30 – 19:15	45 min	Ejercicio 1: Importación y exploración visual del ecosistema
Bloque 2	19:15 – 20:00	45 min	Ejercicio 2: Identificación de influenciadores clave mediante centralidades
Pausa	20:00 – 20:30	30 min	Descanso
Bloque 3	20:30 – 21:00	30 min	Ejercicio 3: Detección de comunidades y análisis de campañas
Bloque 4	21:00 – 21:30	30 min	Ejercicio 4: Simulación estratégica + elaboración del entregable

El dataset: ecosistema de marketing digital español

Trabajaremos con un archivo GEXF (formato nativo de Gephi, un solo archivo, importación directa) que simula un ecosistema real del marketing digital en España con 20 actores y 30 relaciones dirigidas y ponderadas:

Tipo de actor	Ejemplos	N.º	Color en Gephi
Marcas	Nike, Zara, Sephora, Spotify España, Glovo	5	Coral
Mega-influencers	Ibai Llanos, Dulceida, AuronPlay	3	Teal
Macro-influencers	Marta Riumbau, Patry Jordan, Rocío Camacho	3	Ámbar
Micro-influencers	@FitValencia, @ComidaSana_BCN, @TechReview_ES, @EstiloMadrid	4	Magenta
Consumidores activos	Ana G., Pedro L., Lucía M., Marcos R., Sara T.	5	Gris

Las relaciones incluyen patrocinios (marca → influencer), colaboraciones cruzadas (influencer ↔ influencer), seguimiento activo (consumidor → influencer/marca), reseñas de compra, respuestas directas y recomendaciones boca a boca (consumidor → consumidor). Cada arista tiene peso (intensidad de la interacción) y atributo de campaña.

Vista previa: así es la red que vas a analizar en Gephi

Marcas Mega-influencers Macro-influencers Micro-influencers Consumidores

Red interactiva de 20 nodos y 30 aristas dirigidas. Arrastra los nodos para explorar. El tamaño es proporcional al grado. Esta es la misma red que abrirás en Gephi con el archivo GEXF.

Ejercicio 1 · 45 minutosImportación y exploración visual del ecosistema

Objetivo

Importar el dataset, aplicar un layout de fuerza, colorear por tipo de actor y dimensionar por número de seguidores. Producir un primer sociograma legible del ecosistema de marketing digital.

Paso 1

Abrir el archivo GEXF

Abre Gephi. Ve a Archivo → Abrir. Selecciona ecosistema_marketing_digital.gexf. En el diálogo de importación, acepta los valores por defecto. Gephi importará directamente los 20 nodos y 30 aristas con todos sus atributos y colores predefinidos.

Ventaja del formato GEXF

A diferencia de los CSV (que requieren importar nodos y aristas por separado y suelen dar problemas), el GEXF es un solo archivo que contiene todo: nodos, aristas, atributos y colores. Es el formato recomendado para prácticas en aula.

Paso 2

Aplicar ForceAtlas 2

En el panel izquierdo, sección «Distribución», selecciona ForceAtlas 2. Configura:

— Escalar: 20
— Prevenir solapamiento: ✅ activado
— Disuadir hubs: ✅ activado
— Gravedad aproximada: ✅ activado

Ejecuta durante 15-20 segundos y detén. Los nodos deberían organizarse mostrando las marcas y mega-influencers en posiciones centrales y los consumidores en la periferia.

Paso 3

Verificar los colores y tamaños

El GEXF ya trae colores predefinidos (coral para marcas, teal para mega-influencers, ámbar para macro, magenta para micro, gris para consumidores) y tamaños proporcionales a seguidores. Si necesitas ajustarlos: Apariencia → Nodos → Tamaño (ranking) → Seguidores, min: 8, max: 55.

Paso 4

Activar etiquetas

Pulsa el botón T en la barra inferior para mostrar las etiquetas. Ajusta el tamaño de fuente a proporcional con el control deslizante de la derecha. Los nombres de marcas e influencers deberían ser legibles.

Primera lectura del sociograma

Antes de calcular ninguna métrica, observa la visualización y responde intuitivamente: ¿Quién parece ocupar la posición más central? ¿Hay actores que conectan grupos que de otro modo estarían aislados? ¿Los consumidores están dispersos o agrupados? Anota tus impresiones. Las métricas que calcularemos a continuación confirmarán o desmentirán estas intuiciones.

Ejercicio 2 · 45 minutosIdentificación de influenciadores clave

Objetivo

Calcular las cuatro centralidades clásicas, el PageRank y la restricción de Burt. Determinar cuál es el influenciador más valioso para una campaña según diferentes criterios, y comprender por qué las métricas divergen.

Paso 5

Calcular todas las métricas de nodo

En el panel Estadísticas (derecha), ejecuta secuencialmente:

Hacer clic en	Métricas que calcula
Grado medio	In-degree, out-degree, grado total
Diámetro de la red	Diámetro, longitud media, intermediación, cercanía, excentricidad
PageRank	Valor PageRank por nodo
Centralidad de vector propio	Eigenvector centrality
Coeficiente de clustering	Agrupamiento local

Paso 6

Analizar los resultados en el laboratorio de datos

Ve al Laboratorio de datos. Ordena los nodos por cada métrica y completa esta tabla:

Métrica	Top 1	Top 2	Top 3	Interpretación marketing
In-degree				¿Quién recibe más relaciones? = más demandado
Out-degree				¿Quién emite más? = más activo en colaboraciones
Intermediación				¿Quién conecta mundos? = puente entre sectores
Cercanía				¿Quién alcanza a todos rápido? = mejor difusor
PageRank				¿Quién recibe atención de nodos importantes? = prestigio real
Clustering				¿Quién está en un grupo cerrado? = nichos vs. puentes

Paso 7

Visualizar alternando métricas

Dimensiona los nodos sucesivamente por cada métrica: Apariencia → Nodos → Tamaño (ranking) → [métrica]. Observa cómo diferentes nodos «crecen» según el criterio. Captura una imagen para cada métrica.

Preguntas estratégicas de marketing

1. Si tu presupuesto solo permite un patrocinio: ¿Elegirías al influencer con mayor in-degree (más seguido), mayor intermediación (conecta sectores) o mayor PageRank (prestigio entre los importantes)? Justifica.

2. Micro vs. Mega: Compara el engagement rate de los micro-influencers (atributo en el dataset) con el de los mega. ¿Quién genera más interacción por seguidor? ¿Cómo afecta esto a la estrategia?

3. El puente de Ibai: Ibai tiene conexiones con marcas de deportes (Nike), entretenimiento (Spotify) y delivery (Glovo). ¿Qué métrica captura mejor su valor como conector multisectorial? ¿Cómo explotaría una agencia esta posición?

4. Los consumidores conectores: ¿Hay consumidores que recomiendan productos a otros consumidores? ¿Cuál es su valor para la marca? ¿Cómo los identificarías y activarías?

Ejercicio 3 · 30 minutosComunidades de marca y análisis de campañas

Objetivo

Detectar comunidades algorítmicamente, comparar con los sectores del mercado (deportes, moda, entretenimiento, alimentación), filtrar por campaña y evaluar el alcance de cada una.

Paso 8

Detectar comunidades

Ejecuta Estadísticas → Modularidad (resolución: 1.0). Colorea los nodos por Apariencia → Partición → Modularity Class.

¿Cuántas comunidades detecta el algoritmo? ¿Coinciden con los sectores (deportes, moda, belleza, entretenimiento)? Si un influenciador de moda cae en la misma comunidad que una marca de belleza, eso revela una conexión de mercado que los silos sectoriales no capturan.

Paso 9

Filtrar por campaña

Usa los filtros de Gephi para aislar las aristas de una campaña concreta. En el panel Filtros → Atributos → Aristas → Campana, selecciona por ejemplo «NuevaColeccion» (la campaña de Zara).

Observa qué nodos quedan conectados: son los actores involucrados en esa campaña. ¿Cuál es la estructura de difusión? ¿Llega a consumidores finales o se queda en el circuito marca-influencer?

Paso 10

Evaluar alcance por tipo de relación

Colorea las aristas por Tipo_Relacion. Los patrocinios (inversión directa), las colaboraciones cruzadas (orgánicas entre influencers), el boca a boca (consumidor → consumidor) y las respuestas directas (micro-influencer → consumidor) tienen colores diferentes. ¿Qué tipo de relación domina? ¿Cuál tiene mayor peso (intensidad)?

Análisis estratégico

¿La inversión en patrocinios genera conexiones que llegan hasta el consumidor final, o el flujo se interrumpe en el influencer? Si los micro-influencers son los únicos que responden directamente a consumidores, ¿qué implica esto para la asignación de presupuesto?

Ejercicio 4 · 30 minutosSimulación estratégica: diseña tu campaña

Objetivo

Usar los hallazgos de los ejercicios anteriores para diseñar una estrategia de influencer marketing basada en datos de red. Este es el ejercicio que transforma el análisis técnico en decisión de negocio.

Escenario: Una nueva marca de cosmética vegana española, VerdeBio, quiere lanzarse en Instagram con un presupuesto limitado de 15.000 €. Basándote en el análisis de la red, diseña su estrategia de entrada.

Decisión 1

Selección de influencers

Con 15.000 € puedes elegir UNA de estas opciones:

Opción	Influencer(s)	Coste	Alcance directo	Engagement
A	Dulceida (mega)	12.000 €	3,1M seguidores	4,8%
B	Rocío Camacho (macro) + Marta Riumbau (macro)	7.000 + 5.000 €	2,7M combinados	6,4% media
C	@EstiloMadrid + @ComidaSana_BCN + @FitValencia + contenido propio	2.000 + 1.500 + 2.000 + 9.500 €	105K combinados	16,4% media

Justifica tu elección usando las métricas de la red: centralidad, posición de intermediación, clustering, comunidad a la que pertenece cada influencer y alcance del boca a boca potencial.

Decisión 2

Estructura de difusión

Dibuja (en papel o en Gephi añadiendo un nodo «VerdeBio» manualmente) la estructura de difusión de tu campaña. ¿Cómo fluiría la información desde la marca hasta los consumidores finales? ¿Cuántos intermediarios hay? ¿Hay riesgo de que el mensaje se «pierda» en el camino?

Decisión 3

KPI basados en ARS

Define tres KPI que usarías para evaluar el éxito de la campaña desde la perspectiva de redes:

Ejemplo: «Incremento del grado de entrada de VerdeBio en la red tras 4 semanas» (mide cuántas nuevas conexiones genera la marca). Propón los otros dos.

EntregableInforme de análisis para la dirección de marketing

Producto final de la sesión

Elabora un informe ejecutivo de 3-4 páginas (o 6-8 diapositivas) que presente los hallazgos de los cuatro ejercicios como una propuesta estratégica para VerdeBio. El informe debe convencer a un director de marketing de que el ARS aporta valor real a la toma de decisiones.

Estructura del entregable

Sección	Contenido
1. Resumen ejecutivo	Hallazgo principal + recomendación en 3 frases
2. Mapa del ecosistema	Sociograma coloreado por tipo de actor + interpretación
3. Ranking de influencers	Tabla de los 5 influencers más relevantes con métricas y justificación
4. Análisis de comunidades	Comunidades detectadas + oportunidades de entrada para VerdeBio
5. Propuesta estratégica	Opción elegida (A/B/C), justificación basada en datos, estructura de difusión, KPI
6. Visualizaciones	Mínimo 3 capturas de Gephi con leyenda: por tipo, por centralidad, por comunidad

Criterios de evaluación

Las métricas se interpretan en clave de marketing, no solo se reportan

La selección de influencers se justifica con datos de la red, no con opinión

Se comparan al menos dos métricas diferentes y se discuten las divergencias

Las visualizaciones son legibles, con leyenda y título descriptivo

La propuesta estratégica incluye KPI medibles basados en ARS

El tono es profesional: dirigido a un director de marketing, no a un académico

Nota del profesor

El valor diferencial de este ejercicio no está en dominar Gephi (es una herramienta) sino en demostrar que el ARS ofrece información estratégica que los KPI convencionales de marketing digital (impresiones, clics, conversiones) no proporcionan. La estructura de la red es el activo invisible que decide si una campaña se viraliza o muere en el segundo nodo de la cadena.

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