Buzzmonitor identifica 5 perfiles de maternidad que hacen contenido en redes sociales

En este Día de las Madres, Buzzmonitor profundizó en el universo de las madres hispanohablantes para comprender mejor sus perfiles, desafíos y aspiraciones. Para ello, exploramos el potencial de la inteligencia artificial utilizando AI Insights, nuestra herramienta patentada basada en IA, en conjunto con ChatGPT 4.0, optimizando el procesamiento de datos y generando información precisa en cuestión de segundos, ahorrando horas de análisis manual.

Utilizando estas tecnologías, analizamos publicaciones de mujeres que se identifican como madres en redes sociales y conseguimos identificar cinco perfiles principales. Estos perfiles comparten una fuerte conexión digital y un consumo guiado más por valores y emociones que por la lógica. Además, todos interactúan activamente en plataformas específicas, prefieren ciertos formatos de contenido, y sus decisiones de compra son impulsadas por factores como el impacto social, el sentido de pertenencia, el humor, el entusiasmo por lanzamientos exclusivos o la recomendación de sus comunidades.

Aunque los intereses de cada perfil varían —desde el activismo político y social, pasando por el entretenimiento y la tecnología, hasta la vida espiritual y comunitaria—, todos buscan experiencias y productos que refuercen su identidad personal o su pertenencia a un grupo. También comparten una sensibilidad especial ante estímulos inmediatos como descuentos, novedades o campañas alineadas con sus valores y pasiones.

Conoce los 5 perfiles de madres hispanohablantes identificados:

1. Comprometida Político-Social (30 % de los perfiles)

  • Motivación central y valores: Movilizar, denunciar y “hacer la diferencia”. Utiliza un discurso combativo, defiende derechos y lucha contra la corrupción.
  • Señales de consumo: Suscripciones a periódicos digitales, donaciones a ONGs mediante crowdfunding, compra de libros o reportajes de investigación, y uso de apps de verificación de hechos. Se siente atraída por campañas que prometen impacto socioambiental.
  • Medios y formatos preferidos: X/Twitter (hilos, spaces), transmisiones en vivo en YouTube y pódcast de larga duración. Prefiere el texto sobre el video y emplea un tono analítico o indignado.
  • Afinidades culturales: Política doméstica, economía, justicia social, datos abiertos; admira periodistas de investigación, whistleblowers y autores como Naomi Klein.

 

(Imagen generada por DALL-E/Chat-GPT)

2. Creadora de Memes (27 % de los perfiles)

  • Motivación central y valores: Entretener, ganar likes de manera rápida y pertenecer a comunidades humorísticas. Utiliza ironía y emojis como 😂🤣.
  • Señales de consumo: Consumo de snacks, pedidos de comida rápida, suscripciones económicas de streaming y compra de ropa con mensajes humorísticos (“statement”). Responde principalmente a descuentos y promociones.
  • Medios y formatos preferidos: TikTok (videos de hasta 15 segundos), X/Twitter (reposteos masivos de memes) y Stories de Instagram. Prefiere formatos brevísimos como GIFs y stickers.
  • Afinidades culturales: Humor absurdo, crossovers de series, jerga gamer, fútbol y reality shows.

 

(Imagen generada por DALL-E/Chat-GPT)

3. Fan de Cultura Pop y Fandom (16 % de los perfiles)

  • Motivación central y valores: Disfrutar de lanzamientos, coleccionar artículos y participar en discusiones sobre teorías (lore). Se comunica en un tono entusiasta y utiliza mayúsculas (CAPS LOCK).
  • Señales de consumo: Compra entradas para cines y conciertos en preventa, coleccionables Funko, suscripciones premium como Disney+ o Spotify, y productos de K-beauty. Se siente atraída por ediciones limitadas y accesos anticipados.
  • Medios y formatos preferidos: TikTok (fancams), Discord y X/Twitter para watch parties y hilos de teorías. Consume contenidos de reacción y unboxing.
  • Afinidades culturales: K-pop, universo MCU, anime, doramas, cosplay y festivales; suele usar emojis 💜✨. 

(Imagen generada por DALL-E/Chat-GPT)

4. Tecnológica Consciente (14 % de los perfiles)

  • Motivación central y valores: Curiosidad por nuevas tecnologías como IA, criptomonedas y gadgets, combinada con preocupación por temas de ESG (ambiental, social y gobernanza). Suele publicar tutoriales y comparativas técnicas.
  • Señales de consumo: Compra de dispositivos wearables, aplicaciones de productividad, cafés de origen único y marcas sostenibles direct-to-consumer (DTC). La decisión de compra se dispara tras leer reseñas técnicas y comprobar la reducción de huella de carbono.
  • Medios y formatos preferidos: LinkedIn (artículos especializados), YouTube (videos largos) y newsletters de Substack, utilizando un tono didáctico apoyado en gráficos y fuentes científicas.
  • Afinidades culturales: Software de código abierto, futurismo, biohacking, y documentales sobre el cambio climático.

 

(Imagen generada por DALL-E/Chat-GPT)

 

5. Cotidiana y Fe Comunitaria (13 % de los perfiles)

  • Motivación central y valores: Compartir su vida familiar y su espiritualidad en un tono acogedor, usando emojis como 🙏❤️.
  • Señales de consumo: Consumo en supermercados masivos, productos tradicionales de higiene personal, artículos enfocados en fechas religiosas y planes móviles prepago. Sus compras suelen estar guiadas por recomendaciones de su comunidad o parroquia.
  • Medios y formatos preferidos: Grupos de Facebook, WhatsApp y transmisiones en vivo de misas. Predominan los textos breves y las fotos personales.
  • Afinidades culturales: Fechas litúrgicas, solidaridad local, artesanías, telenovelas de TV abierta y música gospel o romántica. 

(Imagen generada por DALL-E/Chat-GPT)

Metodología del estudio

Para este análisis, en Buzzmonitor recopilamos más de 66,000 publicaciones realizadas entre el 1 y el 25 de abril de 2025, en las que las usuarias mencionaban su maternidad. Posteriormente, seleccionamos más de 200 perfiles de madres y el historial de sus últimas 200 publicaciones.

Con el apoyo de AI Insights y ChatGPT 4.0, agrupamos y analizamos comportamientos comunes para construir perfiles precisos. Estas herramientas nos permitieron detectar patrones de forma automática, que luego perfeccionamos utilizando comandos de densidad, asegurando así la mayor integridad y exhaustividad de la información.

Finalmente, utilizamos la inteligencia artificial de DALL-E para generar representaciones visuales de cada perfil basadas en los datos analizados.

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