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Pensando PERFORMANCE - evoluindo para inteligência estratégica

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Palestra "Pensando PERFORMANCE - evoluindo para inteligência estratégica", realizada no Simpósio IBPAD 2019 - Estudando Inteligência com Mídias Sociais

Published in: Marketing
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Pensando PERFORMANCE - evoluindo para inteligência estratégica

  1. 1. pensando [PERFORMANCE] evoluindo para inteligência estratégica
  2. 2. E POR QUE eu vou gastar meu tempo com isso? marketing.digital é o posicionamento de uma organização ou marca em um novo contexto de comunicação
  3. 3. FLUXO DE COMUNICAÇÃO marketing tradicional e a comunicação unilateral
  4. 4. CIBRIDISMO Não existe mais on x off Martha Gabriel
  5. 5. MULTICHANNEL ampliando as possibilidades do [DATA]
  6. 6. DIGITAL IS BUSINESS ALGORITMOS
  7. 7. NÃO É MAD MEN comunicação digital
  8. 8. WEB 1.0 a navegação descontrolada
  9. 9. WEB 2.0 a social web + user tracking = [DATA]³ o que medir em cada dimensão?
  10. 10. canais E-mail Marketing SearchWebanalytics Online Advertising Redes Sociais Mobile Desktop Orgânico Pago digitais
  11. 11. canais Survey Entrevista em Profundidade Grupo Focal Experimento Ad Hoc Painel tradicionais Quantitativo Qualitativo Televisão Impressos Rádio Painéis Outros
  12. 12. @ Marketing Expectativa de Fluxo Buscadores Redes Sociais Webanalytics Conteúdo Conexão Orgânico Mídia Plataformas Proprietárias Ferramentas Pagas Academia API Perfil Entrega Engajamento Análise Temporal Concorrência Aquisição Público Comportamento Conversão Orgânico Mídia Retargeting Veículos Entrega Engajamento
  13. 13. GDPR a ética na pesquisa digital|social e a privacidade do indivíduo social listening Pelas constantes alterações em API’s para coleta de menções espontâneas, o futuro de inteligência em redes sociais deixa de ser baseado em monitoramento e passa a ser focado em performance e mídia.
  14. 14. POR QUE [DATA] IMPORTA? PORQUE É ATRAVÉS DE DADOS QUE ENTEMOS PESSOAS. MAS ENTÃO,
  15. 15. BIG DATA SE HOJE, AMPLIOU-SE O ACESSO AO “DIGITAL” E O NÚMERO DE CANAIS. SOMOS MUITOS, SOMOS O BIG DATA.
  16. 16. BIG DATA x PLANILHAS DE EXCEL NÃO SÃO BIG DATA x 600 MIL LINHAS NÃO SÃO BIG DATA x 300 BASES DIFERENTES NÃO SÃO BIG DATA e o que é? ex.: imagens
  17. 17. ANÁLISE DE IMAGEM
  18. 18. imagem GEOCODE GOOGLE VISION API DATA MINING TEXTS FRAMES FACIAL EXPRESSIONSOBJECTS VISUAL COMPUTING DATA PROCESSING CULTURAL ANALYSIS BUILDINGS CLUSTERING OF IMAGES AND TAGS QUALI-QUANTITATIVE ANALYSIS BOOSTED BY CULTURAL RESEARCH CONCEPTS SIMILAR IMAGES DATAVIZ IMAGE NETWORKS #HASHTAGS FACEBOOK YOUTUBE
  19. 19. imagem MINHA EXPERIÊNCIA VISUAL TRADUZIDA.
  20. 20. imagem MINHA EXPERIÊNCIA VISUAL TRADUZIDA. 30s 01m 01m30s 02m 02m30s 03m 03m30s 04m 04m30s 05m 05m30s 06m Product: Mickey Attraction: Sleeping Beauty Attraction: Hyper Space Mountain Attraction: Splash Mountain Attraction: Buzz Lightyear Attraction: Matterhor n Attraction: Finding Nemo Submarine Voyage Product: Snacks Attraction: Jungle Cruise Product: Milkshake Attraction: Radiator Springs Rogers Product: Ariel´s Grotto Rest. Attraction: The World of Color Product Attraction The timeline: image analysis of vídeo frame TOUCHPOINTS recreation tree tourism christmas decoration lighting
  21. 21. $
  22. 22. Problema Hipótese Coleta de Dados Gestão de Dados Desenho da Pesquisa Resultados análise de dados É UM PROCESSO
  23. 23. análise de dados POR QUE O PROCESSO IMPORTA? SPURIOUS CORRELATIONS
  24. 24. Comparação ExplicaçãoPadrão inteligência digital É UM PROCESSO
  25. 25. it is not about the BIG [DATA] it is about the RIGHT [DATA]
  26. 26. posicionamento a definição de marketing digital a partir de um já pressupõe que estamos inseridos em um universo de contextos.
  27. 27. já não é mais a mesma. A própria produção de informação dos canais tradicionais
  28. 28. emissor “comum” seja priorizado uma necessidade de proximidade faz com que o
  29. 29. mediador O ambiente digital, portanto, passa a ser um novo E como isso impacta a produção de informação online?
  30. 30. 31 DATA EXAUST Data exhaust is a term used to describe data that companies toss out because it provides less or no value to their core business.
  31. 31. Plano de Avaliação de Resultados 32 CANAL A AÇÃO A MÉTRICA A CANAL B AÇÃO B MÉTRICA B OBJETIVO KPI META Modelo de Atribuição Taxas e Razões
  32. 32. 33 TOMADA DE DECISÃO EMBASADA Utilizando dados confiáveis, sem viés de gestão e análise. SIMPLIFICADA A partir de dados de fácil leitura. ACIONÁVEL Gerando tomada de decisão relacionada ao operacional cotidiano.
  33. 33. 34 A ação atingiu seu objetivo? Gestor é capaz de listar as possibilidades de atuação? O gestor conhece as formas e parâmetros de mensuração? O leitor dos dados entendeu a estratégia utilizada para execução? CANAL-AÇÃO (TÁTICO) MÉTRICAS E METAS KPIs (ESTRATÉGICO) APRENDIZADOS > GESTÃO DE CONHECIMENTO
  34. 34. 35 modelos de atribuição Um modelo de atribuição é a regra ou conjunto de regras que determina como o crédito de vendas e conversões é atribuído a pontos de contato em caminhos de conversão. Jornada de Comunicação do Consumidor? Métricas e Taxas # KPIs Onde entra a jornada (modelo de atribuição)?
  35. 35. 36 métricaAs métricas são uma tradução da leitura das ações e reações de indivíduos à comunicação proposta. Portanto, se os canais e ações são selecionados tendo em mente determinado objetivo, as métricas selecionadas precisam ser as mais precisas em aferir tal objetivo. OBJETIVO > CANAL > AÇÃO > MÉTRICA Existem várias opções de métrica por ação de comunicação proposta. A inteligência real reflete a seleção adequada da métrica que explicita ao gestor o significado de sucesso.
  36. 36. 37 matemática das coisas métricas taxa nativa taxa calculada taxas valores absolutos que mensuram os diferentes tipos de interação com conteúdo proposto ou canais/ perfis/ páginas. SESSÕES Razões matemáticas que dão às métricas (números absolutos) parâmetros comparativos e são entregues de forma direta pelas próprias plataformas. MATCH RATES! BOUNCE RATE Razões matemáticas construídas pela análise a partir de objetivos de inteligência específicos, considerando os parâmetros comparativos já recortados e parametrizados. TAXA DE CONEXÃO
  37. 37. 38 matemática das coisas temporal interna externa IMPORTÂNCIA DA COMPARAÇÃO NA ANÁLISE DE DADOS Números isolados não querem dizer nada! Proporção de Audiência na Rede: 0,8 Market Share na Plataforma: 52% Taxa de crescimento mensal = +19% 3,1 milhões de fãs. Muito? Pouco? Bom? Ruim?
  38. 38. 39 canais • Carregamento > Impressões / Frequência • Visualização estática > Viewability • Visualização animada > Visualizações de vídeo (segundos) • Clique > Número de Cliques, Taxa de Clique (Conversão) [CTR], Taxa de Conexão Em canais mais limitados, as métricas principais são mais simples e muito vinculadas a taxas. • Inscrição > Taxa de Inscrição (Conversão), Taxa de Crescimento de Base • Recebimento do e-mail > Bounce Rate • Abertura do e-mail > Taxa de Abertura • Clicar em elementos internos > Taxa de Clique (Conversão) [CTR] • Desinscrição > Inscrições Líquida, Taxa de Inativação • Busca > Frequência de Palavra-Chave • Visualização • Clique > Número de Cliques, Taxa de Clique (Conversão) [CTR]
  39. 39. 40 canais Possibilidades do Usuário – Mídia Social x Rede Social PÁGINA PERFIL CANAL COMPORTAMENTO INTERAÇÃO USUÁRIO CONTEÚDO Quando falamos de redes sociais, as métricas ficam um pouco mais complexas pelas especificidades de cada canal. Performance Público Monitoramento
  40. 40. 41 canais Cuidado! Nomenclaturas similares, significados distintos. Alcance (FB) x Impressões (TWT) Visualizações (Youtube) x Visualizações (Facebook) BISCOITO E BOLACHA SÃO DUAS COISAS DIFERENTES DE ONDE EU VENHO.
  41. 41. 42 kpi Key Performance Indicators são construções matemáticas que aliam os objetivos ao conjunto de métricas coletadas as ações realizadas para o alinhamento de alcance de objetivos. TAXAS NÃO SÃO INDICADORES. Indicadores são construídos a partir de um processo próprio, que envolve estratégia, ponderação matemática e dados como base histórica.
  42. 42. 43 1. Framework teórico (estratégia) 2. Seleção de Variáveis (métricas) 3. Análise Estatística (Multivariada, Fatorial) 4. Normalização dos dados 5. Peso e agregação 6. Desenho Final
  43. 43. 44 Auto-didatismoA evolução tecnológica e o aprimoramento de metodológico é constante quando falamos de performance. É muito importante que a mudança de cultura para um mindset data driven seja acompanhado de uma mudança atitudinal que sempre procure novas informações e evolução conceitual.
  44. 44. Evolução de Business Intelligence? 45 Estratégia.
  45. 45. OBRIGADA JAQUE.BUCKSTEGGE DIRETORA DE PESQUISA E ANÁLISE DE DADOS IBPAD

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