[en] Traditional methods of advertising and marketing are becoming obsolete because of new pathways: social networks. Therefore, marketers need to create new methodologies and tools to facilitate their analysis. Currently, Data Mining methodologies are gaining importance in marketing analysis, therefore this project has been focus on creating an innovative tool using traditional techniques of data mining. This work describes the development process of the designed tool. It has been specially focus on analysing advertising campaigns through Twitter. It extracts tweets that mention certain accounts of brands, sportsmen or sportswomen. After an exhaustive preprocessing, it applies term clustering techniques using the most important terms in the account timeline that are under study. Using the most relevant terms and the association obtained from the clusters, this tool examines what is the spreading message and how the account has done it. The fact that a cluster is formed by the keywords of a campaign, can be interpreted as an indication of the campaign being transmitted correctly since its terms are associated and relevant, which is the goal of the marketing professionals who created the campaign. If the clustering analysis shows that a cluster represents an advertising campaign, the words that form it are used to identify the tweets that talk about this campaign. With these tweets, we are able to analyze where and with whom it is spreading. In particular, the tweets that are supposed to talk about the campaign are those mentioned in the account and, also, some of the key words of the campaign. Additionally, to know where it is having more relevance, geolocation techniques are applied and, with the data obtained, the mapping of impact is created. Speci cally, if the precise geolocation of a message is unknown, the information of the location published in the pro le of the user who wrote it is used. On the other hand, to know who is helping its spread the graph generated by the mentions of the tweets that talk about the campaign is generated. After that, centrality measures on this graph, including the HITS algorithm, are applied to obtain relevant users. This work provides marketers with a tool that helps them to nd out what and how they are transmitting their message through Twitter, where and how important is the impact of some of their campaigns, and who is helping its spread.

[es] Las metodologías tradicionales de la Publicidad y el Marketing se están quedando obsoletas debido a las nuevas vías de propagación: las redes sociales. Por ello, los profesionales de esta disciplina necesitan crear nuevas metodologías y herramientas que faciliten sus análisis. Actualmente, uno de los campos más relevantes que trabajan con las redes sociales es la Minería de Datos. Este trabajo se ha enfocado a este campo y pretende crear una herramienta innovadora utilizando técnicas tradicionales de esta disciplina. En este trabajo se explica la creación de una herramienta para el análisis de campañas publicitarias lanzadas en Twitter. Con ella, se extraen tweets escritos o que mencionan cuentas de deportistas y marcas seleccionadas y se realiza sobre ellos el análisis. En concreto, tras un exhaustivo preprocesado, se aplican técnicas de clustering sobre los términos más relevantes utilizados en los mensajes escritos por la cuenta que se desea estudiar. A través de los términos más relevantes y la asociación obtenida a partir de los clusters se analiza qué y cómo se está propagando su mensaje y si alguno de los clusters está formado por las palabras claves de una campaña publicitaria. El hecho de que un cluster esté formado por las palabras clave de una campaña puede interpretarse como un indicador de que la campaña se está transmitiendo correctamente, ya que sus términos son palabras relevantes y se asocian tal y como lo habían deseado los profesionales que la crearon, facilitando as su recuerdo en los clientes y/o usuarios. Si se detecta que algún cluster representa a una campa~na publicitaria, se usan las palabras que la componen para obtener tweets que hablen de ella y poder analizar d onde y con qui en se está propagando. En particular, se supone que los tweets que hablan de la campaña son aquellos que mencionan a la cuenta en estudio y a alguna de las palabras clave de esta. Adicionalmente, para conocer d onde está teniendo más relevancia, se aplican técnicas de geolocalización y, con los datos obtenidos, se consigue la creación de mapas de impacto. En concreto, si no se conoce la geolocalización exacta de un mensaje se utiliza la información sobre la localización publicada en el perfil del usuario que lo escribió. Por otro lado, para conocer quiénes están ayudando a su propagación se crea el grafo que generan las menciones de los tweets que hablan de la campa~na. Sobre dicho grafo se aplican medidas de centralidad, en particular el algoritmo HITS. En definitiva, en este trabajo se proporciona a los profesionales del Marketing una herramienta con la que conocer qué y cómo están transmitiendo su mensaje a través de Twitter, d onde y con qué relevancia está teniendo impacto alguna de sus campañas y quiénes están ayudando a su viralización.