RESUMEN EJECUTIVO

El marketing digital cada sector tiene un publico diferente las metricas genericas pueden producir sesgos . Este análisis extrae y crea metricas genericas luego genera hipotesis apartir de ellas finalmente se prueba esa hipótesis con datos reales de 320 publicaciones de 10 consultoras TI que operan en Chile.

Usando Apify para extraer datos, un LLM para clasificar temáticas, y análisis estadístico con tests no-paramétricos, encontré que no hay evidencia significativa de que los videos superen a otros formatos (Mann-Whitney p=0.49). De hecho, el 77.8% de los posts en el cuartil superior de engagement son imágenes, no videos.

El factor más determinante del engagement no es el formato ni el tema, sino el tamaño de la cuenta (correlación -0.21) y la frecuencia de publicación (correlación -0.24): publicar mucho no garantiza resultados, y las cuentas grandes tienen tasas de engagement más bajas.

PROBLEMA DE NEGOCIO

El contenido en redes sociales suelen basarse en "mejores prácticas" que son genéricas, un análisis basado en datos del sector específico permite: optimizar la estrategia de contenido orgánico, identificar qué funciona antes de invertir en pauta pagada, y hacer benchmark contra competidores directos

Respondiendo preguntas

¿Qué factores determinan el éxito de una publicación en Instagram para el sector de consultoría TI en Chile? ¿son reales los insghit que obtenemos con métricas como engagement?

METODOLOGÍA

metricas como Engagement y hook to view normalizadas por seguidores — para comparar cuentas de diferentes tamaños.

Clasificación con LLM

Extracción de datos

320 posts de @tipddy, @jhedai, @EY, @Accenture Chile, @PWC Chile, @BACKSPACE, @Cognitiva, @ACL Chile, @Thoughtworks, @Entel Digital y su posterior limpieza junto con estandarizacion .

KPIs Normalizados

• Shapiro-Wilk: confirmó distribución no-normal (p<0.001)

• Mann-Whitney U: comparación video vs no-video

• Correlaciones de Spearman: identificar factores asociados a engagement

• Segmentación por cuartiles: caracterizar top performers.

Tendencias de mercado

Cada post etiquetado por tema principal (Innovación, Ciberseguridad, Cultura, IA, etc.)

Análisis de Google Trends para identificar palabras clave del sector: una palabra ancla ("Automatización de procesos") y palabras emergentes ("IA para empresas", "IA para mi negocio", "IA para negocios").

FASE 1

FASE 2

Generacion de hipotesis

Análisis estadístico

Contruccion de Dashboard y generación de hipotesis apartir de la exploración.

Hallazgos

La diferencia de 0.06 puntos porcentuales es prácticamente nula. El boxplot muestra que ambas distribuciones son casi idénticas, con la misma dispersión y rangos similares. No hay justificación estadística para priorizar videos sobre imágenes en este sector

1.Videos vs No Videos — Diferencia insignificante

2.Formato Sidecar domina

si analizamos el TOP 10 de las publicaciones con mayor engament del sector obtenemos que Sidecar (carrusel) con 39.4% del Top 10% ,los videos están subrepresentados en el Top 10% — pasan de 45% global a solo 30.3% en top performers. Esto significa que los videos tienen PEOR rendimiento relativo que los otros formatos

Entre cuentas medianas (~1k seguidores) y grandes (~5k) el engagement cae 34%. Este es el momento crítico donde las empresas deben decidir: ¿crecemos en seguidores o mantenemos engagement? tambien empresas como tipddy demuestra que publicar poco pero con alto impacto supera masivamente a las estrategias de volumen. Su ratio de 13% con ~60 posts vs 0.3% de Thoughtworks con ~1200 posts es una diferencia de 43x en eficiencia.

3.Existe un "punto de quiebre" de escala y La estrategia "menos es más" tiene evidencia

DASHBOARD INTERACTIVO

Dashboard: Tres niveles de análisis

Vista 3: Google Trends

- Palabra ancla: "Automatización de procesos" (volumen estable)

- Palabra emergente: "IA para empresas" (+25 puntos crecimiento)

- Tendencias regionales (Bolivia, Uruguay, Brasil lideran interés)

Vista 1: Panorama del Sector

- Líderes por métrica (engagement video, no-video, hook-to-view, frecuencia)

- Promedios del sector

- Comparativa por tipo de post

Vista 2: Análisis por Empresa

- Filtro por empresa

- Engagement por tema de publicación

- Rendimiento de videos (play, view, interacciones)

- Benchmark vs sector

CONCLUSIONES y RECOMENDACIONES

Conclusiónes

tipddy rompe la escala — con solo ~60 posts logra 13% de engagement, 6x más que el segundo lugar. Esto sugiere que hay algo específico en su estrategia de contenido que funciona extraordinariamente bien.

Las Big 4 (EY, PWC, Accenture) tienen resultados mediocres a pesar de recursos y frecuencia. Su engagement está entre 0.5-2%, muy por debajo de competidores más pequeños.

La correlación -0.36 es moderada-fuerte — publicar mucho activamente REDUCE el engagement rate. Cada post adicional tiene rendimientos decrecientes.

Publica carruseles (no videos) sobre "IA para empresas" en marzo-abril y agosto-septiembre, cuando la demanda de búsqueda está en su pico. Prioriza calidad sobre cantidad: tipddy demuestra que 60 posts bien ejecutados superan 43x en eficiencia a 1,200 posts genéricos. Si eres consultora pequeña, tu tamaño es tu ventaja competitiva — las cuentas con menos seguidores tienen el doble de engagement que las grandes, y las Big 4 están perdiendo en digital contra boutiques que entienden esto, finalmente si buscas una publicacion viral el formato que mas aumenta tus posibilidades es el de video.

Desconexión entre oferta y demanda de contenido

Lo que la gente buscaLo que las consultoras publicanIA para empresas (+25 pts)Cultura empresarialAutomatización de procesosReconocimientos y alianzas(Demanda real)(Contenido corporativo)

Las consultoras están publicando lo que ELLAS quieren mostrar, no lo que el mercado BUSCA.

Timing estratégico ignorado

La estacionalidad de "Automatización de procesos" (picos en abril y septiembre) probablemente NO está siendo aprovechada. Las consultoras publican con frecuencia constante todo el año en lugar de intensificar en momentos de alta demanda.

Recomendaciones

LIMITACIONES Y TRABAJO FUTURO

Limitaciones

|1 .Muestra de 320 posts | Poder estadístico limitado para detectar efectos pequeños.

2 .Solo Instagram | No captura LinkedIn (más relevante para B2B).

3.Período corto debido a la muestra no permite análisis de estacionalidad.

Trabajo Futuro

1.Expandir a LinkedIn | Canal principal del sector B2B.

2.Análisis de contenido de texto |¿Qué palabras/frases correlacionan con engagement?.

3.Modelo predictivo | Estimar engagement esperado antes de publicar.