Inteligencia em midias sociais
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Inteligencia em midias sociais

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Palestra e Workshop: Inteligência em Mídias Sociais, da Audiência ao Engajamento

Palestra e Workshop: Inteligência em Mídias Sociais, da Audiência ao Engajamento

Data: 03/11/2011

Apoio: APADI

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Inteligencia em midias sociais Presentation Transcript

  • 1. Inteligência Competitiva em Mídias Sociais da Audiência ao EngajamentoBraulio Medina DiasMatemático Facebook.com/webminingEngenheiro de InformaçãoPalestrante Twitter.com/bmedinadias Linkedin.com/in/brauliomedinadias
  • 2. Nos últimos anos, reinventou-se a comunicação Redes de Mídias DigitaisMídias Redes Mídias Redes SociaisSociais Sociais Digitais Digitais Real Time Mobile Geolocation Hoje, os meios estão ao alcance de um clique, em tempo real, e acessíveis em qualquer lugar
  • 3. Um novo paradigma na comunicação empresarial Antes Depois Transmissão unilateral da mensagem Engajamento nos canais sociais através de mídia de massa de forma bilateral CRM e SAC são unidades CRM e SAC social assumem operacionais papéis estratégicos
  • 4. Uma breve história das redes sociais Início dos anos 50 Phone Phreaking Anos 70 Blue box, Black box etc Steve Jobs e Steve Wozniak desenvolveram o bluebox, buscando Anos 80 ampliar e massificar a comunicação Primeiros podcasts da história Foram mensagens compartilhadas em caixas postais 80 a 95 de empresas que foram invadidas e eram acessadas via bluebox Bulletin Board System
  • 5. Uma breve história das redes sociais Marcos importantes 1997 Six Degrees 1999 Live Journal 2002 Friendster 2003 MySpace 2004 Facebook 2005 Youtube 2006 Twitter 2009 Foursquare 2011 Google +
  • 6. Tendências Aceleração de inovações por parte dos grandes players,acirrando a disputa por usuários e permitindo comunicação cada vez mais rápida e eficiente Surgimento de inúmeras redes sociais de nicho como: Goodreads - rede social para saber o que amigos lêem Livemocha - rede social para aprendizado de idiomas
  • 7. Conhecimento e comunicação crescemexponencialmente neste momento
  • 8. Novos valores para as marcas Prosumers substituem consumers Influência = Nova medida de valor (ex Klout score) Engajamento - força a adaptação do CRM e SAC Sentimento - torna-se padrão para aumentar o customer lifetime value e o brand equity Alcance - Surge um novo conceito de audiência
  • 9. Do ponto de vista da inteligência competitiva,nunca tivemos tantos dados sobre os concorrentes Porém, para termos indicadores para a tomada de decisão, é necessário percorrer o caminho abaixo com metodologias, coerência e análises avançadas Dado Informação Conhecimento Sabedoria
  • 10. Antes das armas, vamos mapear o território Analistas Executivos Estrategistas Perspectiva Digital Branding Financeira Volume de Sentimento menções Engajamento Métricas Número de fãs, Followers, clicks, Alcance Influência ROI RTs, Likes Percepção Monitoramento Monitoramento Business Ferramentas e Análises e Pesquisas Intelligence Semanas, Trimestral, Periodicidade Dias, horas, meses, semestral, de relatórios turnos campanhas anual
  • 11. As métricas estão correlacionadas, isto é,impactam umas nas outras Influência Alcance Brand Power Engajamento Sentimento
  • 12. Por que mensurar? Qualquer métrica é melhor do que nenhuma Todas as grandes decisões empresariais são tomadas com base em númerosWilliam Lever: "I know half my advertising isnt working, I just dont know which half."
  • 13. SentimentoMedida que representa a opinião coletiva sobre uma marca, produto ou serviço num determinado instante
  • 14. Sentimento Bruto
  • 15. Sentimento ponderado (o peso da fonte conta)
  • 16. Influência de uma marcaDefinição: Poder de gerar uma atitude através da comunicação Influência está diretamente ligada à percepção de valor de uma marca pela população
  • 17. Influência de uma marca Influência pode ser considerada como uma função dos influenciadores, tanto os colaboradores quanto os geradores de mídias espontânea.
  • 18. AlcanceAlcance Potencial = soma total dos seguidores, fãs, base de email marketing etc Alcance Efetivo = estimativa do número de visualizações efetivas para cada mensagem
  • 19. EngajamentoMedida do grau de conversas e do relacionamento dos canais da marca com seus fãs, clientes e potenciais clientes Por exemplo, uma empresa que não interage nunca com consumidores nas redes sociais, possui o engajamento 0
  • 20. Uma abordagem multivariada para o ROI ROI = Lucro Líquido - Custo de Marketing Cada canal possui um ROI ROI total = Soma de ROIs Grande desafio: Buscar correlações com as métricas definidas
  • 21. Processos para a geração de métricas 1- Definir o que queremos medir 2 - Elaborar um modelo 3 - Elaborar as regras 4 - Delegar tarefas de classificação 5 - Analisar 6 - Normalizar
  • 22. Classificação manual de informações São definidos grupos de tags e sentimentos e tarefas Um analista classifica 3 tweets por minuto Em 8 horas, ele classifica 1.440 tweets Isso é suficiente pra classificar posts de um dia sobre uma uma grande marca de cerveja
  • 23. Classificação manual de informações PROBLEMAS: Analisar cada concorrente exige o mesmo esforço Escalar implica em contratar É muito caro Analisar amostragem é muito superficial
  • 24. Fronteiras da Inteligência Artificial no processamento automático de informaçõesConseguimos fazer um robô subir escadas com mais precisãodo que conseguimos classificar sentimento automaticamente Porém, classificadores automáticos funcionam bem quando treinados para um nicho específico.
  • 25. Abordagem híbrida(Inteligência Artificial + Análise Humana) Alta escalabilidade Alta performance em nichos Permite a descoberta de conhecimento com maior profundidade
  • 26. Clusterização (agrupamento de similares) Trata-se da descoberta de conhecimento não supervisionada.Ou seja, entram dados e saem agrupamentos com similaridade. É usado para detectar e agrupar conversas e menções similares sobre um mesmo tema.
  • 27. Classificação (classificar sentimento ou classe) Dados classificados manualmente são usados para treinarclassificadores automáticos, que atingem acurácia de até 95%. A acurácia do classificador pode ser melhorada através da supervisão humana.
  • 28. O que podemos esperar do futuro? Uma nova relação entre empresas e agências para o engajamento de forma colaborativa. Aumento no número de colaboradores envolvidos nos processos de geração e compartilhamento de conteúdo, bem como no monitoramento, engajamento e análise de mídias sociais envolvendo empresas e agências de forma integrada.
  • 29. O que podemos esperar do futuro ?Envolvimento de profissionais de diversos departamentos para auxiliar em tomadas de decisões com base nos indicadores e métricas fornecidos por ferramentas de inteligência em mídias sociais. Colaboradores internos terão forte papel de embaixadores.
  • 30. O que podemos esperar do futuro ? Processamento automático de informações com o usointenso de inteligência artificial e semântica para a classificação de dados e cálculo de métricas, com a supervisão humana. O sistema híbrido homem/máquina será absolutamenteindispensável para lidar com o crescente volume de menções.
  • 31. O que podemos esperar do futuro ? Métricas e indicadores estarão disponíveis em tempo real,permitindo obter um retrato da marca e de seus concorrentes. Evoluímos na direção do Real Time Branding
  • 32. O que podemos esperar do futuro ? Transição da análise reativa para análise preditiva. Aoinvés de entender o passado somente, começaremos a estimaro futuro com base nas métricas e conhecimento em tempo real. Análise preditiva e inteligência competitiva serão os novos termos que irão substituir o monitoramento de mídias sociais.
  • 33. Sobre o palestrante Braulio Medina Dias Matemático e engenheiro de informação, responsável pelo desenvolvimento de negócios e por inovações da uberVU, plataforma de inteligência competitiva em mídias sociais. Advisor do conselho de mídia da Lifeboat Foundation, ligada à Singularity University, considerada a mais inovadora instituição do planeta. Contato: braulio.medina@ubervu.com
  • 34. w w w. u b e r v u . c o mInteligênciaem mídiassociais DE MO
  • 35. Equipe Fundada em 2008
  • 36. Equipe LONDON BOSTON BUCHAREST RIO DE JANEIRO
  • 37. Clientes
  • 38. SoluçãoUma plataforma completa de inteligência em mídias sociais quecombina o monitoramento, engajamento, análise e atendimento
  • 39. Solução
  • 40. Solução Uma plataforma de inteligência em mídias sociais completa e fácil de usar
  • 41. Solução Uma plataforma de inteligência em mídias sociais completa e fácil de usar Monitoramento em tempo real de 25+ plataformas
  • 42. Solução Uma plataforma de inteligência em mídias sociais completa e fácil de usar Monitoramento em tempo real de 25+ plataformas Métricas poderosas Detecção de linguagem, geolocalização e sentimento
  • 43. Solução Uma plataforma de inteligência em mídias sociais completa e fácil de usar Monitoramento em tempo real de 25+ plataformas Métricas poderosas Detecção de linguagem, geolocalização e sentimento Engajamento Poste, agende e gerencie mensagens no Facebook, Twitter e YouTube
  • 44. Solução Uma plataforma de inteligência em mídias sociais completa e fácil de usar Monitoramento em tempo real de 25+ plataformas Métricas poderosas Detecção de linguagem, geolocalização e sentimento Engajamento Poste, agende e gerencie mensagens no Facebook, Twitter e YouTube Gerência de equipe Delegue tarefas, aplique marcadores e gerencie permissões
  • 45. Pronto para começar? www.ubervu.com atendimento@ubervu.com