From Data to Insight: 50 Prompts avanzados para analizar Social Listening con IA

Mapa general del dataset:
Analiza la planilla y describe la estructura: columnas disponibles, cantidad de registros, tipo de datos y calidad general. Luego, sugiere tres formas de segmentar esta base para obtener análisis más precisos.
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Distribución de publicaciones en el tiempo:
Resume cómo evoluciona el volumen de menciones por día o semana. Identifica picos inusuales y explica qué eventos podrían haberlos provocado.
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Canales más activos:
Identifica las plataformas con mayor volumen de menciones y engagement. Luego, explica qué tipo de contenidos funcionan mejor en cada canal según los datos.
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Países y regiones clave:
Analiza la distribución geográfica de las menciones y determina dónde la conversación es más intensa o positiva. Sugiere cómo adaptar la comunicación a esas regiones.
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Revisión de calidad:
Identifica filas con datos faltantes, duplicados o inconsistentes y propón una estrategia de limpieza sin pérdida de información valiosa.
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Patrones de frecuencia:
Detecta los horarios o días donde las publicaciones tienen mejor desempeño. Luego, sugiere el calendario óptimo para publicar.
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Términos dominantes:
Genera una nube o tabla con las palabras más repetidas. Interpreta lo que esto revela sobre el foco de la conversación.
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Comparativa de engagement por canal:
Analiza cuál plataforma tiene mayor interacción promedio y qué características comparten sus publicaciones más exitosas.
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Volumen vs sentimiento:
Crea un gráfico conceptual donde se cruce cantidad de menciones y tono emocional. Interpreta las oportunidades o riesgos de comunicación.
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Diagnóstico inicial:
Resume en 5 líneas cuál es el estado general de la conversación (nivel de actividad, tono emocional y coherencia temática).
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Analiza el sentimiento general y destaca los 3 temas que más contribuyen a cada tipo de sentimiento (positivo, negativo, neutro). Luego, sugiere un enfoque narrativo para reforzar lo positivo.
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Identifica las emociones predominantes (alegría, frustración, orgullo, decepción, sorpresa). A continuación, crea una idea de storytelling que capitalice la emoción más frecuente.
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Analiza menciones negativas y clasifícalas por motivo (producto, atención, precio, comunicación). Propón cómo cada área podría actuar para mejorar la percepción.
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Observa la evolución temporal del sentimiento. Si hay variaciones significativas, explica qué eventos o campañas pudieron causarlas.
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Detecta publicaciones que generaron sentimientos extremos (muy positivos o muy negativos). Analiza qué las diferencia del resto.
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Identifica expresiones emocionales frecuentes en el texto (por ejemplo, “amo”, “odio”, “no entiendo”). Luego, sintetiza qué reflejan sobre la relación emocional con la marca.
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Cruza sentimiento con engagement: ¿los contenidos más emocionales son también los más compartidos? Resume tu conclusión.
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Crea un “mapa emocional” por canal, mostrando qué plataformas son más críticas, neutras o empáticas.
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Analiza la correlación entre sentimiento y país o idioma. Explica si existen diferencias culturales relevantes.
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Redacta un insight emocional central: una frase que resuma cómo se siente realmente la audiencia respecto a la marca.
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Analiza la planilla e identifica los temas cuyo volumen creció más en los últimos 30 días. Luego, sugiere cómo la marca podría incorporarlos en su estrategia de contenido.
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Detecta palabras clave emergentes y clasifícalas en categorías: producto, cultura, estilo de vida, problemas, entretenimiento.
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Observa qué temas aparecen con frecuencia junto al nombre de la marca. Interpreta qué asociaciones mentales está construyendo el público.
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Analiza las publicaciones con mayor engagement y detecta qué temas o enfoques se repiten en ellas. Luego, crea una recomendación para contenido de alto impacto.
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Extrae los hashtags más usados y explica qué tendencias o movimientos reflejan.
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Detecta temas negativos en aumento. Explica si representan riesgos reputacionales y propone una acción de contención comunicacional.
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Identifica temas espontáneos (no impulsados por la marca) que tienen potencial para ser integrados en campañas.
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Encuentra menciones que indiquen nuevas prácticas culturales o cambios de comportamiento del consumidor.
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Analiza la coocurrencia de palabras (qué términos aparecen juntos). Interpreta qué combinaciones podrían revelar necesidades latentes.
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Basándote en la evolución de los temas, predice tres tendencias que podrían dominar la conversación en el próximo trimestre.
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Clasifica los autores por tipo de perfil (cliente, medio, influencer, fan, detractor). Explica cómo se distribuyen y qué tono usa cada grupo.
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Identifica los 10 autores con más impacto (engagement total). Analiza qué tipo de contenido los vuelve influyentes.
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Observa las menciones de usuarios recurrentes y describe su comportamiento. ¿Son embajadores o críticos constantes?
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Cruza tipo de usuario con sentimiento para ver qué grupo es más favorable o más crítico.
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Detecta comunidades o clusters de conversación. Resume qué temas los unen y cómo la marca podría conectar con cada uno.
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Analiza el tono general del público: ¿predomina lo informativo, humorístico, sarcástico o emocional? Luego, sugiere cómo la marca puede reflejar ese tono.
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Si hay datos de país o idioma, identifica diferencias culturales o lingüísticas en la manera de hablar sobre la marca.
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Encuentra microinfluencers con nichos específicos alineados al propósito de la marca. Propón una posible colaboración.
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Identifica menciones donde los usuarios comparan marcas. Resume los atributos que se destacan o critican en esa comparación.
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A partir del análisis de los usuarios más activos, crea 3 arquetipos de audiencia representativos (con nombre, motivación y frase típica).
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Identifica los principales puntos de dolor (quejas o frustraciones). Luego, redacta un insight que pueda usarse para mejorar producto o atención.
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Analiza menciones de experiencias excepcionales (“me encantó”, “superó expectativas”). Resume qué hizo la diferencia.
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Observa los temas donde la audiencia hace preguntas o muestra curiosidad. Crea 3 ideas de contenido educativo o tutorial basadas en esas dudas.
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Analiza los patrones de las publicaciones con más “me gusta” y redacta una propuesta de post conmemorativo o de temporada que use esos patrones.
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Identifica frases o expresiones del público que podrían convertirse en slogans o claims reales.
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Resume los valores o aspiraciones más presentes en la conversación. Sugiere cómo integrarlos en la narrativa de marca.
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Compara cómo los usuarios describen la marca vs cómo la marca se presenta en su bio o campañas. Identifica brechas de percepción.
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Crea un insight cultural a partir de los patrones de conversación: ¿qué dice esto sobre cómo las personas se relacionan con la categoría o producto?
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Resume los hallazgos más importantes y propón 3 líneas estratégicas para marketing, comunicación y producto.
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Escribe un resumen ejecutivo del análisis completo: situación actual, riesgos, oportunidades y una recomendación central de posicionamiento.
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