Benchmark Competitivo

Análisis comparativo de posicionamiento de marca entre SuBiré y sus principales competidores. Basado en scraping web, redes sociales (FB, IG, TikTok), reseñas de Google Maps y análisis LLM.

17 competidores 9 pilares 6 canales
01

Curvas de Valor

Strategy canvas competitivo — 9 pilares de posicionamiento de marca (escala 0–10)

Metodología: Scoring LLM (gemma4 vía Ollama) sobre contenido web (Firecrawl) y posts de Facebook (Apify). Cada pilar se puntúa de 0 a 10 según la intensidad con que la escuela lo comunica públicamente. SuBiré aparece resaltado en dorado. Selecciona hasta 5 escuelas simultáneamente para comparar.

Strategy Canvas

Curva de valor por escuela — selecciona escuelas con los botones

value_curve_scores.csv

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Radar Comparativo

Perfil de fortalezas por pilar — vista radial multi-escuela

Benchmark competitivo 2026

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02

Voz de Marca por Escuela

Temas comunicados en Facebook · Valores declarados · Tono de comunicación

Fuente: Análisis LLM de posts públicos de Facebook scrapeados con Apify (hasta 159 posts por escuela). Los temas se ordenan por relevancia relativa según la densidad comunicacional detectada. Selecciona "Percepción de Marca" para ver los atributos percibidos externamente.

Análisis de Temas por Escuela

Alterna entre Voz de Marca (comunicación propia) y Percepción de Marca (atributos percibidos)

Analisis de marca 2026

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03

Percepción de Marca — Posicionamiento Percibido

Fortalezas y gaps identificados por escuela · Análisis LLM sobre web + Facebook

Fuente: Análisis LLM sobre contenido web (Firecrawl) y publicaciones de Facebook (Apify). El modelo identifica cómo el público percibe a cada escuela: qué atributos destaca y qué áreas no cubre su comunicación. Los gaps aparecen destacados en amarillo — áreas donde la escuela no proyecta una propuesta de valor clara.

16

Escuelas analizadas

Alta

Confianza datos SuBiré

9

Dimensiones de evaluación

Fortalezas y Gaps por Escuela

Vista de percepción externa — fortalezas proyectadas y áreas sin cobertura de mensaje

Percepcion de marca 2026

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04

Nubes de Palabras

Vocabulario dominante por escuela — Facebook posts + reseñas Google Maps

Metodología: Tokenización de texto libre de posts de Facebook y reseñas de Google Maps por escuela. Se aplica filtrado de stopwords en español y umbral mínimo de 2 menciones. El tamaño de cada palabra es proporcional a su frecuencia de aparición. Las palabras en dorado corresponden a SuBiré; las demás escuelas aparecen en paleta azul/verde.

Nube de Palabras por Escuela

Selecciona la escuela en los tabs. Solo escuelas con texto disponible.

Facebook + Google Maps 2026
05

Calificaciones Google Maps

Evolución mensual del rating promedio por escuela — voz del mercado

Fuente: Reseñas de Google Maps descargadas con Apify (step_06). Cada punto representa el promedio mensual de calificaciones (1–5 estrellas). Huecos en la serie indican meses sin reseñas nuevas.

Rating Mensual por Escuela

Comparativo histórico 2020–2026

ratings_timeseries.json

Pendiente de generación

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06

Curva de Valor desde Reseñas

26 dimensiones → 9 pilares estratégicos — extraídos por LLM de reseñas de Google Maps

Metodología: Cada reseña se analiza con QualitativeExtractor (26 dimensiones educativas). Los scores se agregan por escuela y se mapean a 9 pilares estratégicos. Esta vista complementa la curva de valor declarada (sección 01) con la percepción real del cliente.

Radar — Percepción Real (reseñas)

9 pilares estratégicos según la voz del mercado

review_dimensions.json

Pendiente de generación

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07

Sentimiento Institucional

Perfil holístico de marca por escuela — LLM sobre corpus completo de reseñas

Metodología: El InstitutionalSentimentAnalyzer analiza el corpus completo de reseñas de cada escuela como una unidad y produce un perfil de percepción de marca: sentimiento general, tono emocional, percepción académica, y señales de crisis.

Pendiente de generación

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08

Red Semántica de Reseñas

Co-ocurrencias de palabras en el corpus de reseñas — detección de comunidades temáticas

Metodología: Se construye un grafo de co-ocurrencia de palabras (ventana de 7 tokens) sobre todo el corpus. Las comunidades (colores) representan clústeres temáticos detectados con el algoritmo de Louvain. Los nodos más grandes tienen mayor conectividad en el corpus. Interactivo: arrastra nodos, usa scroll para zoom.

Grafo de Co-ocurrencia

Top 120 palabras más conectadas

cooccurrence_network.json

Pendiente de generación

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09

Social Listening y Monitoreo de Crisis

TikTok: grupos brand / crisis_monitoring / competitors · Crisis multi-canal (TikTok + FB)

OBJ-03 Crisis: Esta sección monitorea señales de crisis en TikTok y Facebook. Un post se clasifica como señal cuando el sentiment compound es < -0.30 y el engagement está por encima del p75 del grupo. El timeline muestra la evolución mensual del % de contenido negativo por canal.

TikTok — Grupos de Escucha Social

brand · crisis_monitoring · competitors — engagement y señales por grupo

tiktok_listening.json

Pendiente de generación

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Timeline de Señales de Crisis

% contenido negativo mensual — TikTok + Facebook comentarios

crisis_signals_timeline.json

Pendiente de generación

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