Monitoramento e Social intelligence

Monitoramentoe Social Intelligence

Intro PROPOSTA - SAEB 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

Modelo Massivo Produtores Consumidores

Modelo Pós-Massivo Prosumidores

Fonte: Prism ofConversation (Brian Solis)

Massa de dados...

Rastros Digitais Experiências

Rastros Digitais Informação

Rastros Digitais Recomendações

Cenário atual Consumidores cada vez mais sociais

E o seu negócio? Virou Social? Sean MacEntee (Flickr)

Uma boa pergunta!Você estáouvindo o seupúblico?

Monitoramento

Monitoramento 1º momento: • Organizações são ‘impelidas’ a ouvir; • Oportunidades que vão além do ‘falar’; • Quando escutar? Ontem! Colleen AF Venable (Flickr)

>> Representação doprocesso demonitoramento nasMídias Sociais

Coleta de Dados Análise e ArmazenamentoRecomendações Ciclo do Monitoramento Adição de Classificação Informações Categorização

O que ouvir?Onde e O quanto se falou? Sobre o que falou? Quem falou?Quando falou?

Tipos: Monitoramento Parcial› O Monitoramento de Marcas eConversações pode ser realizado dediversos modos diferentes.› O Monitoramento Parcial é aquele queutiliza softwares que não permitem adiçãode informações e tratamento avançado dedados, como, por exemplo, a utilização deGoogle Reader + Google Alerts ,Ferramentas gratuitas etc.

Tipos: Monitoramento Pleno› O Monitoramento Pleno é oque possibilita e agrega em umaúnica plataforma as diversasetapas do monitoramento demarcas e conversações.› Em geral, ferramentas pagas.

Vantagens • Grandes amostras; • Acesso a pessoas/conversações públicas; • Registro das conversas e possibilidade de resgate das informações; • Caráter mais “espontâneo”.

Métodos de PesquisaO monitoramento não substitui outrosmétodos de obter dados e informações. Complementa! methodshop.com (Flickr)

Métodos de PesquisaMonitoramento se mostra como uma técnica depesquisa relevante, contudo, não irá respondertodas 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.

Diferenças! • Diferenças entre métodos de feedback tradicionais e os advindos das mídias sociais; • Nas mídias sociais, os usuários estão compartilhando suas experiências e não respondendo perguntas de pesquisas. antwerpenR (Flickr)

Dados, dados, dados!• Trabalhar com dados não é novidade;• Antes, não era simples descobrir oque os consumidores falavam;• Hoje, há um crescimento exponencialde dados produzidos, armazenados eprocessados pela humanidade. Mrflip (Flickr)

Precisamos evoluir! • Somente escutar e reunir dados já não é mais suficiente; • Muitas organizações não estão tirando vantagem dos benefícios do monitoramento. Stephenhanafin (Flickr)

Mais do que a própria marca!• Monitoramento restrito aoimpacto da marca;• ‘O que aconteceu no Twitter?’• ‘Qual foi o sentimento?”

Ação!• As organizações, em geral, estãoapenas ouvindo, e não agindo;• Não estão buscando inteligêncianos dados coletados. Ste3ve (Flickr)

Social Intelligence

Social Intelligence 2º momento: • Perceber a importância dos dados das mídias sociais e agir a partir deles são duas dimensões distintas; • O monitoramento pode ser ainda mais efetivo - proativo; • Os dados devem apoiar estratégias e levar à ação. Bernhardt Soccer (Flickr)

Calculando os resultados! Mais dados! Menos intuição!

Alinhando...Conceitos:- McKinsey: forma de inteligência competitivaque é originada, coletada, analisada oudistribuída usando tecnologia social.- Forrester Research: conceito de transformardados das mídias sociais em ações demarketing e estratégias de negócios. Cubosh (Flickr)

De A a Z. As aplicações sãoinfinitas e vão além do Marketing.

Operação

Operação• Mídias Sociais são grandes,velozes e repletas de conteúdos –dificuldade para trabalhar semaparatos técnicos adequados;• Necessidade de desenvolvertécnicas e métodos;• Social Intelligence não éencontrada – ela é buscada. Brett Jordan (Flickr)

Big Data – ou, simplesmente, Data? • 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 Vruba (Flickr) mais rápidas e assertivas.

Novos métodos e ferramentas • Cenário convoca novas expertises; • Necessidade de equipe multidisciplinar; • Ferramentas sofisticadas aliadas a métodos de análise resultam em iniciativas como, por exemplo o Social Network Analysis (SNA); • Análise de Interações Sociais e Influenciadores. Kyle McDonald (Flickr)

Dados: alguns cuidados• Paradoxo: dados podem ajudar ouatrapalhar;• Perigo de se perder em meio atantos insumos ou se reter a dados‘vazios’;• Coleta e uso deve ser estratégica;• Ter as ferramentas é diferente deter tempo, recurso e conhecimentopara usá-las. Zzpza (Flickr)

Ferramenta é meio, não fim• Coletar os dados é apenas oprimeiro passo;•A melhor ferramenta não garante amelhor análise;• Importância da dimensão humanano processo – Extrair Significados;• Fazer as perguntas certas e obterrespostas relevantes. Zzpza (Flickr)

Os dados sozinhos não contam histórias Exemplo: Crescimento no número de Dados seguidores e menções Informação Conhecimento

Os dados sozinhos não contam histórias Exemplo: Crescimento no número de Dados seguidores e menções Informação Polêmica sobre a fabricação dos produtos gera crise de imagem Conhecimento

Os dados sozinhos não contam histórias Exemplo: Crescimento no número de Dados seguidores e menções Informação Polêmica sobre a fabricação dos produtos gera crise de imagem Conhecimento Elaboração de estratégias de conteúdo e relacionamento para conter a crise e diminuir a percepção negativa do produto.

Refinamento =O o.O =/

Refinamento › 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 amoImagem: http://pt.aliexpress.com 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 profundaImagem: http://pt.aliexpress.com • “Vejam isso: http://bit.ly/225vpw”; • “Ninguém merece Avenida Brasil’: novela ou a av.?; • “Esse cara é f***!”; • Conteúdos publicitários disfarçados.

Aplicações

Desafios

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 Images_of_Money (Flickr) consumo.

Desafios Creep Como usar dados personalizando experiência, mas sem produzir sensação de constante vigilância ou intrusão? ZinebBenharbit (Flickr)

Desafios Rapidez: Como processar e aplicar rapidamente o conhecimento gerado por um volume cada vez maior de dados? daz smith (Flickr)

Desafios Entrega: • Traduzir massa de dados de forma clara e objetiva; • Customização para cada equipe, atendendo a necessidades específicas. Fonte: Lithium

DesafiosUnião:Integrar e correlacionar diferentestipos de dados podem revelarinformações valiosas para asorganizações. David Villarreal Fernández (Flickr)

Leituras

Dicas de Leitura

PaperCliQ: ebooks

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Monitoramento e Social intelligence

by PaperCliQ Comunicação on Jan 20, 2013

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