Post on 20-Aug-2015
Monitoramento e Social Intelligence
PROPOSTA - SAEBIntro
Marcel Ayres@MarcelAyres
Jornalista – Universidade Federal da Bahia (UFBA)
Sócio da PaperCliQ – Comunicação e Estratégia Digital e SOMMAR Social Media Marketing
Pesquisador no Grupo de Pesquisa em Interações,Tecnologias Digitais e Sociedade (Gits - UFBA)
Organizador dos Ebooks “Mídias Sociais: Perspectivas, Tendências e Reflexões” e “Mídias Sociais e Eleições 2010”.
Cenário
ConsumidoresProdutores
Modelo Massivo
Prosumidores
Modelo Pós-Massivo
Fonte: Prism ofConversation (Brian Solis)
Massa de dados...
Experiências
Rastros Digitais
Informação
Rastros Digitais
Recomendações
Rastros Digitais
Cenário atual
Consumidores
cada vez mais
sociais
Você está ouvindo o seu público?
Uma boa pergunta!
Monitoramento
1º momento:
• Organizações são ‘impelidas’ a ouvir;
• Oportunidades que vão além do ‘falar’;
• Quando escutar? Ontem!
Monitoramento
Colleen AF Venable (Flickr)
>> Representação do processo de monitoramento nas Mídias Sociais
Coleta de
Dados
Armazenamento
Classificação
Categorização
Adição de Informações
Análise e Recomendações
Ciclo do
Monitoramento
Sobre o que falou?O quanto se falou? Quem falou?Onde e Quando falou?
O que ouvir?
› O Monitoramento de Marcas e
Conversações pode ser realizado de
diversos modos diferentes.
› O Monitoramento Parcial é aquele que
utiliza softwares que não permitem adição
de informações e tratamento avançado de
dados, como, por exemplo, a utilização de
Google Reader + Google Alerts ,
Ferramentas gratuitas etc.
Tipos: Monitoramento Parcial
› O Monitoramento Pleno é o
que possibilita e agrega em uma
única plataforma as diversas
etapas do monitoramento de
marcas e conversações.
› Em geral, ferramentas pagas.
Tipos: Monitoramento Pleno
• Grandes amostras;
• Acesso a pessoas/conversaçõespúblicas;
• Registro das conversas e possibilidade de resgate das informações;
• Caráter mais “espontâneo”.
Vantagens
O monitoramento não substitui outros métodos de obter dados e informações.
Complementa!
Métodos de Pesquisa
methodshop.com (Flickr)
Monitoramento se mostra como uma técnica de pesquisa relevante, contudo, não irá responder todas as perguntas desejadas pelo cliente.
A) Nem todos estão conectados, além da grande variação de público entre as mídias sociais;
B) Nem todos que estão conectados publicam /editam e moderam conteúdos.
Métodos de Pesquisa
• Diferenças entre métodos de feedback tradicionais e os advindosdas mídias sociais;
• Nas mídias sociais, os usuários estão compartilhando suas experiências e não respondendo perguntas de pesquisas.
Diferenças!
antwerpenR (Flickr)
• Trabalhar com dados não é novidade;
• Antes, não era simples descobrir o que os consumidores falavam;
• Hoje, há um crescimento exponencial de dados produzidos, armazenados e processados pela humanidade.
Dados, dados, dados!
Mrflip (Flickr)
• Somente escutar e reunir dados jánão é mais suficiente;
• Muitas organizações não estãotirando vantagem dos benefícios do monitoramento.
Precisamos evoluir!
Stephenhanafin (Flickr)
• Monitoramento restrito aoimpacto da marca;
• ‘O que aconteceu no Twitter?’• ‘Qual foi o sentimento?”
Mais do que a própria marca!
• As organizações, em geral, estãoapenas ouvindo, e não agindo;
• Não estão buscando inteligêncianos dados coletados.
Ação!
Ste3ve (Flickr)
Social Intelligence
2º momento:
• Perceber a importância dos dados das mídias sociais e agir a partir deles são duas dimensõesdistintas;
• O monitoramento pode ser aindamais efetivo - proativo;
• Os dados devem apoiarestratégias e levar à ação.
Social Intelligence
Bernhardt Soccer (Flickr)
Mais dados!
Menos intuição!
Calculando os resultados!
Conceitos:
- McKinsey: forma de inteligência competitiva que é originada, coletada, analisada oudistribuída usando tecnologia social.
- Forrester Research: conceito de transformardados das mídias sociais em ações de marketing e estratégias de negócios.
Alinhando...
Cubosh (Flickr)
De A a Z.
As aplicações sãoinfinitas e vão além
do Marketing.
Operação
• Mídias Sociais são grandes, velozes e repletas de conteúdos –dificuldade para trabalhar semaparatos técnicos adequados;
• Necessidade de desenvolvertécnicas e métodos;
• Social Intelligence não é encontrada – ela é buscada.
Operação
Brett Jordan (Flickr)
• Big Data – Desafios e Oportunidades;
• Três características fundamentais: volume, variedade e velocidade;
• Revela informações que antes não podiam ser vistas a ‘olho nu’;
• Possibilidade de enxergar padrões e relações que permitem tomar decisões mais rápidas e assertivas.
Big Data – ou, simplesmente, Data?
Vruba (Flickr)
• Cenário convoca novas expertises;
• Necessidade de equipe multidisciplinar;
• Ferramentas sofisticadas aliadas a métodosde análise resultam em iniciativas como, porexemplo o Social Network Analysis (SNA);
• Análise de Interações Sociais e Influenciadores.
Novos métodos e ferramentas
Kyle McDonald (Flickr)
• Paradoxo: dados podem ajudar ou atrapalhar;
• Perigo de se perder em meio a tantos insumos ou se reter a dados ‘vazios’;
• Coleta e uso deve ser estratégica;
• Ter as ferramentas é diferente de ter tempo, recurso e conhecimento para usá-las.
Dados: alguns cuidados
Zzpza (Flickr)
• Coletar os dados é apenas o primeiro passo;
•A melhor ferramenta não garante a melhor análise;
• Importância da dimensão humanano processo – Extrair Significados;
• Fazer as perguntas certas e obter respostas relevantes.
Ferramenta é meio, não fim
Zzpza (Flickr)
Crescimento no número de seguidores e menções
Exemplo:
Dados
Informação
Conhecimento
Os dados sozinhos não contam histórias
Crescimento no número de seguidores e menções
Polêmica sobre a fabricação dos produtos gera crise de imagem
Exemplo:
Dados
Informação
Conhecimento
Os dados sozinhos não contam histórias
Dados
Informação
Conhecimento
Crescimento no número de seguidores e menções
Polêmica sobre a fabricação dos produtos gera crise de imagem
Elaboração de estratégias de conteúdo e relacionamento para conter a crise e diminuir a percepção negativa do produto.
Exemplo:
Os dados sozinhos não contam histórias
=O
o.O
=/
Refinamento
Imagem: http://pt.aliexpress.com
› Indecisão (‘Ainda não sei se quero
comprar esse produto’);
› Comparações (‘Esta empresa tem um
bom serviço, mas deixa a desejar nas
instalações’);
› Sarcasmos/Ironias (‘Nossa, como eu amo
essa empresa. Passar 2h numa ligação,
aguardando ser atendida’, ‘‘Esta empresa
tem um ótimo atendimento. Só que não’)
Refinamento
Análise de Automática de sentimento
Pontos positivos
• Rápida percepção geral de sentimento
• Otimização de esforços (classificação em massa)
Pontos negativos
Impossibilidade de interpretação mais profunda
• “Vejam isso: http://bit.ly/225vpw”;
• “Ninguém merece Avenida Brasil’: novela ou a av.?;
• “Esse cara é f***!”;
• Conteúdos publicitários disfarçados.
Imagem: http://pt.aliexpress.com
Refinamento
Aplicações
Aplicações
Aplicações
Desafios
"Se eu perguntasse para os meus clientes o que eles desejavam, eles diriam: um cavalo mais veloz".
Henry Ford
Desafios
Demanda:
• Pessoas inverterão fluxo e passarão a demandar dados (Trendwatching);
• Consumidores começarão a buscar seus dados e entregá-los para organizações que ofereçam proativamente serviços e recursos para melhorias na experiência do consumo.
Desafios
Images_of_Money (Flickr)
Creep
Como usar dados personalizando experiência, mas sem produzir sensação de constante vigilância ou intrusão?
Desafios
ZinebBenharbit (Flickr)
Rapidez:
Como processar e aplicar rapidamente o conhecimento gerado por um volume cada vez maior de dados?
Desafios
daz smith (Flickr)
Entrega:
• Traduzir massa de dados de forma clara e objetiva;
• Customização para cada equipe, atendendo a necessidades específicas.
Fonte: Lithium
Desafios
União:
Integrar e correlacionar diferentes tipos de dados podem revelar informações valiosas para as organizações.
Desafios
David Villarreal Fernández (Flickr)
Leituras
Dicas de Leitura
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