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

E o seu negócio?

Virou

Social?

Sean MacEntee (Flickr)

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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