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Slideshare: Monitoramento de Mídias Sociais – Inteligência de Mercado (parte 3/4), de Tarcízio Silva

31 de maio de 2016 11 de julho de 2016de Pedro Meirelles

Chegamos à terceira e penúltima parte do curso “Monitoramento de Mídias Sociais – Inteligência de Mercado“, realizado por Tarcízio Silva em duas edições (até o momento) para a Faculdade Casper Líbero. Uma vez que a quarta e última parte do curso propõe uma “Introdução à Análise de Redes”, pode-se dizer que já estamos na reta final do conteúdo iniciado lá no primeiro post, quando tratamos de pensar o monitoramento (comum) de mídias sociais para inteligência de mercado e suas funcionalidades. Vimos, até aqui, como os conceitos se apresentam e se desenvolvem um com o outro, pensando como se aplicam e podem se ajudar; depois, fomos apresentados a algumas possibilidades do trabalho de monitoramento e como ele se estrutura em planejamento. Nesta última parte, continuamos observando algumas funções do trabalho para, por fim, conferirmos alguns exemplos práticos.

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Já destrinchamos as questões-chave do briefing, compreendemos como a demanda de informação pode guiar todo o projeto, conhecemos a importância da exploração inicial para arar o terreno e fomos apresentados às capacidades e possibilidades de algumas ferramentas e suas configurações. No último post, conferimos a importância da classificação no projeto de monitoramento e falamos sobre algumas táticas possíveis para que se inicie o tratamento dos dados – decompor (no produto), responder (às demandas), descobrir (nas menções), implementar (transpor metodologias). Esse exercício é extremamente importante porque se desenvolve na criação de tags e categorias, fornecendo a construção necessária para o tratamento dos dados num olhar contextualizado e que envolva o cenário por completo. O material retoma essa prática para introduzir outra possibilidade de classificação, tendo como foco não apenas as menções – mas os usuários que a produziram.

COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR NAS MÍDIAS SOCIAIS

Nas mídias sociais, as empresas se tornaram também fornecedoras de informação. Com o objetivo de manter a relação com os consumidores e seu engajamento, oferecem muito mais do que apenas itens ligados diretamente ao consumo. Então é preciso entender as pessoas também além do consumo de sua marca.

No texto “O potencial subutilizado do monitoramento de mídias sociais”, escrito para o Blog do IBPAD (Instituto Brasileiro de Pesquisa e Análise de Dados), Tarcízio pontua algumas questões de extrema relevância que o mercado brasileiro ainda falha em considerar para análises mais profundas/densas e responsáveis para as marcas – isso significa também tratar o consumidor apenas como consumidor, não como prosumer (Alvin Toffler). Fazendo uma ponte com o material do curso, esse olhar viciado impede que, muitas vezes, o trabalho de monitoramento não reconheça o consumidor enquanto pessoa, mas apenas enquanto aquele que consome. Essa é uma visão simplista que ainda não se aprimorou para o contexto dos sites de redes sociais, onde os consumidores deixam de poder apenas consumir para também produzir (conteúdo) – o que possibilita um estudo mais aprofundado sobre quais são seus comportamentos, valores, etc.

comportamentos-consumidores — Slide 19: “Monitoramento de Midias Sociais – Casper Libero – 07/2015 – parte 03”, de Tarcízio Silva

Mais do que simplesmente gerar produtos rentáveis para a agência ou atender demandas de informações internas, o trabalho de monitoramento pretende (ou assim deveria) engajar e aprender com o público. É nesse contexto que Tarcízio apresenta o sistema de Atividades, Interesses e Opiniões proposto por Joseph Plummer há 40 anos, utilizado para o “desenvolvimento de segmentos baseados em estilo de vida”. A ideia é mapear alguns eixos culturais-chave que possibilitem compreender o consumidor de uma maneira pessoal, para então atender a suas demandas com base nesse estudo. Dos slides 26 a 32, conferimos algumas questões que podem ser analisadas através de um olhar mais estruturado ao contexto de profissão (categorias e posicionamento político), esportes de preferência (nichos culturais como skate e surf) e música de preferência (relação entre gêneros musicais e postura sobre a sociedade).

ATIVIDADES

O que o indivíduo faz no seu cotidiano?

Qual o papel de sua formação e profissão em seu comportamento?

Qual suas atividades de lazer?

Que tipo de consumo de entretenimento realiza?

Participa de clubes?

Qual times e esportistas admira?

INTERESSES

As mídias sociais são usadas para interação com familiares?

Quais referências de moda são realizadas?

Que outros canais de comunicação são utilizados?

Quais realizações são comemoradas e adicionas em timeline?

Qual a relação expressa com alimentos e comida?

OPINIÕES

Que outras marcas e produtos fazem parte da vida dos usuários?

Qual o direcionamento e nível de engajamento político?

Participa de mobilizações?

O nível educacional interfere nos padrões de conversa?

O mais importante aqui é compreender o consumidor enquanto também produtor de conteúdo. O consumidor que está na internet não é apenas um consumidor, mas um usuário de ferramentas e plataformas que lhe possibilitam (quase o coagem) a criar e administrar uma construção identitária característica (ou não) a si mesmo nesses ambientes. O trabalho do monitoramento deve, portanto, deixar de enxergá-lo apenas para o contexto da sua marca, e ir atrás desse público para que possa compreendê-lo melhor e ajustar seus serviços/sua comunicação/seu produto de acordo com o que eles esperam. É mais do que o conceito de “grand gap” na fala de Marty Neumeier (a marca não é nunca o que o chefe pensa que é, mas sim o que dizem que é) que mencionamos no primeiro post, é buscar informação para entender o público enquanto indivíduo.

TIPOS DE REGRAS AUTOMATIZADAS

Fechado o assunto e agora voltando um pouco para algumas funcionalidades das ferramentas, uma boa prática bastante comum é a de regras automatizadas. Isso não significa classificação automática (mencionei essa problemática no post anterior, recomendando a leitura de dois textos sobre o assunto), mas a automatização de alguma necessidade básica. Os analistas traçam os critérios (ou condições) e assim a ferramenta executa de acordo com o que foi programado. Desta forma, as condições (por exemplo: contendo certa palavra, sem certa palavra, com determinado número de seguidores, de determinado usuário, etc.) podem se concretizar em ações responsáveis (por exemplo: marcar tag, enviar por e-mail, classificar usuário, etc.). Esse tipo de “ajuda” pode ser uma mão na roda para uma empresa que usa, por exemplo, monitoramento para auxílio de CRM – definir alguns termos ou expressões que sirvam de gatilho para uma possível crise e exija uma resposta ainda mais rápida do que na velocidade já veloz das mídias sociais

DADOS BRUTOS X DADOS AGREGADOS – A NOVA LÓGICA DO FACEBOOK

Outro assunto de extrema importância que merece ser discutido (exaustivamente) por profissionais de monitoramento e cursos sobre o tema é o fechamento de dados que o Facebook instaurou em maio de 2015. Embora no material apenas alguns prints ilustrem essa discussão, quem está estudando pelo Slideshare pode conferir o debate no post Mudanças no monitoramento de Facebook: prepare-se! em Tarcízio Silva. Num dos posts mais inspirados do seu blog, Tarcízio apresenta a “mudança”, seus desafios e implicações; explica qual será a nova metodologia do Facebook para entregar os dados que antes disponibilizava tal qual o Twitter e como os analistas devem se preparar para essa entrega; mais do que isso, também faz uma crítica ao modelo de negócio do Facebook e como ele tem trabalhado (dois anos depois, ainda mais) em comprometer os princípios de “abertura” primórdio da WWW; por fim, ainda oferece algumas soluções práticas para a problemática em questão e “solicita” a capacitação dos profissionais.

ANÁLISE: Como interpretar os dados e informações?

Na penúltima “etapa” do processo de monitoramento, todo o trabalho organizado durante as fases anteriores passam pelo funil analítico e qualitativo que deve seguir a lógica “dos dados às informações”. Já falamos sobre isso no post do QSSM sobre monitoramento e métricas, mas vale ratificar a proposta do material para análise do monitoramento e mensuração: cruzar categorias, métricas e sentimento; identificar e aprender com os padrões; perceber ocorrências fora do padrão; comparar dados do público/amostra com os dados gerais da população; comparar os dados com os números dos concorrentes; descobrir variáveis intervenientes; refletir sobre as diversas variáveis que podem estar em jogo, especialmente as variáveis “escondidas”. Dos slides 59 a 62, Tarcízio exemplifica algumas possibilidades de análises através de cruzamento de dados para mídias sociais.

dados-conhecimento — Slide 55: “Monitoramento de Midias Sociais – Casper Libero – 07/2015 – parte 03”, de Tarcízio Silva

Vale ressaltar que o trabalho de análise de dados só será eficaz uma vez que esteja ancorado num exercício responsável e coerente de tratamento de dados durante a classificação das menções. Como define o material, essa categorização “é o núcleo do trabalho de monitoramento de mídias sociais, uma vez que permite organizar o conteúdo em diversos níveis de informação”. Um fio solto no briefing ou na exploração inicial pode ser resolvido no momento de classificação, mas uma falha nesta fase pode prejudicar alguma análise específica que precise ser feita para responder a alguma hipótese levantada. É um trabalho que deve ser muito bem costurado e estruturado do início ao fim, para que não fiquem pontos soltos e você não seja incapaz de responder a uma proposta definida lá no começo. Dos slides 64 a 71, são apresentados alguns exemplos simples de análises.

“O matemática identifica e analisa padrões abstratos / padrões números, padrões de forma, padrões de movimento, padrões de comportamento, padrões de voto em uma população, padrões de chance de repetição de eventos e assim por diante… Estes padrões podem ser reais ou imaginados, visuais ou mensais, estatísticos ou dinâmicos, qualitativos ou quantitativos, utilitários ou recreacionais. Eles podem surgir do mundo em torno de nós, da busca pela ciência ou dos trabalhos internos da mente humana.” […] “Quando você identifica padrões e/ou encontra o que foge do padrão, você está gerando informação – a diferença que faz diferença.”

PRODUÇÃO DE RELATÓRIOS: Apresentar informações acionáveis e conhecimento no melhor formato

Depois de coletar os dados, tratá-los e analisá-los, chega o momento de apresentá-los a um público pré-definido. A produção de relatório é um exercício de extrema importância para os profissionais de monitoramento e métricas, por isso muitas vezes vemos cursos completamente destinados a essa função. Já abordei o assunto de dataviz com um material da Julie Teixeira e recomendo veemente que assim o façam como forma complementar dessa série de posts. Para Tarcízio, a estrutura ideal de um relatório se dá através de: uma estrutura clara e consistente; a declaração da metodologia e ferramentas; os âmbitos de métricas e índices bem definidas; gráficos e visualização de dados; informação acionável durante o relatório e nas conclusões.

Slide 83: “Monitoramento de Midias Sociais – Casper Libero – 07/2015 – parte 03”, de Tarcízio Silva

RELACIONAMENTO ATIVO

Sac 2.0;

Prospecção de clientes;

Resolução de problemas.

OTIMIZAÇÃO DE PRESENÇA ONLINE

Monitoramento para melhorar o conteúdo online;

Aplicação de métricas e insights para melhorar a performance;

Avaliação, teste e otimização contínuas de variáveis de horários, tipo, layout e direcionamento de conteúdo.

BENCHMARKING

Monitoramento para entender a presença online dos concorrentes e suas marcas;

Aplicação na fase de planejamento;

Útil como estratégia prospectiva.

ANÁLISE DE DESEMPENHO E IMAGEM

Relatório periódico para reportar desempenho dos canais e ações;

Apresentação de dados e informações sobre as conversações em torno da marca e seus aspectos.

DESEMPENHO COMPARATIVO

Desempenho comparado a concorrentes e setor;

Metas estabelecidas mais precisamente;

Benchmarking contínuo.

INSIGHTS DE MARCA

Relatório focado em entender como os consumidores se relacionam com a marca;

Além de sentimento, seus diversos aspectos e desdobramentos são avaliados.

PERFILIZAÇÃO DE PÚBLICO

Utilização de dados provenientes de mídias sociais para criação/identificação de perfis de público;

Elaboração de categorias de perfis e uso de personas reais como exemplo.

Conforme descrito acima (retirado do material do curso), os relatórios podem responder a diferentes propósitos. A mesma coleta de dados e até classificação pode servir a um relatório de INSIGHTS DE MARCA e SAC 2.0, por exemplo. Ou seja, o trabalho de monitoramento não “termina quando acaba”, pode ainda ser destrinchado de variadas formas ainda na reta final – sempre atendendo à sua demanda. No curso, são apresentadas até metodologias para compor o orçamento para um trabalho de monitoramento de mídias sociais, organizando alguns itens essenciais (período de coleta, ferramenta, estrutura do relatório, etc.) e quais atividades/profissionais estarão responsáveis pelo andamento do projeto, calculando a hora-homem, impostos, lucro, ferramenta, etc (conferir slide 99). Para trabalhadores que atendem a empresas de pequeno e médio porte, é uma grande ajuda.

DASHBOARDS: alternativas “externas” aos relatórios

Algumas ferramentas de monitoramento de mídias sociais batem muito na tecla de disponibilizarem aos usuários uma (ou mais) dashboard(s) completa e eficaz. Como definido no material, elas “são sistemas de visualizações, em tempo real, das informações mais relevantes e estratégicas de um monitoramento.” Ou seja, podem ser uma ótima “alternativa”para marcas ou empresas que fazem ações real-time e precisam do resultado num tempo mais rápido. Elas podem permitir acompanhar evolução de menções por horário/data, termos mais ligados a cada sentimento (positivo ou negativo), quais são os usuários mais relevantes em redes, dentre outros.

São também bastante úteis para que se tenha uma visão “geral” do que está acontecendo em um determinado período da campanha, mas sem aprofundamentos muitos complexos (ou possibilidade de cruzamento de dados). Dos slides 100 a 108, somos apresentados a algumas interfaces de ferramentas que dispõem dessa opção. Um ótimo site para conferir alguns exemplos é o “a dashboard of dashboards” (recomendação disponível no material do curso), que catalogou anos de dashboards e possibilita que o visitante navegue pelas opções baseado em categorias de anos, tipo de organização de dados, ícones e mais algumas opções.

ALGUNS EXEMPLOS DE TRABALHO DE MONITORAMENTO

Para finalizar o curso (com chave-de-ouro), somos apresentados a algumas possibilidades de projetos de monitoramento comuns no mercado. É nesse contexto que Tarcízio apresenta o monitoramento de atividade social, que “permite gerar mais compreensão sobre comportamentos relacionados ou tangenciais a uma marca e segmento”. Além de monitorar eventos, esse tipo de monitoramento busca compreender alguma(s) prática(s) cultural(ais) em ambientes e situações sociais que possam agregar valor, de alguma forma, a uma marca ou categoria. Como exemplo para esse tipo de projeto, temos o estudo feito pela Social Figures sob tutela do próprio Tarcízio para analisar a relação do usuário do Instagram com o famoso churrasco. Do slide 113 ao 117, ainda podemos entender qual é o passo-a-passo desse processo. O relatório pode ser conferido abaixo:

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“A questão não é mais saber o quanto da sociedade e cultura está online, mas sim como diagnosticar mudançar culturais e condições da sociedade através da internet.” Richard Rogers

Outra possibilidade de projeto é o mapeamento de referências, que dialoga diretamente com a proposta de Atividades, Interesses e Opiniões citada aqui no começo do post. Ele “busca gerar uma compeensão maior do comportamento ao identificar o que pauta, informa e diverte o público”, com o objetivo de “encontrar as referências, produtos informativos e influenciadores”. Do slide 120 ao 126, somos apresentados ao passo-a-passo desse processo. Esse tipo de “pesquisa” é extremamente útil para marcas/empresas que desejam compreender melhor seu público em busca de um diálogo mais assertivo com essas pessoas, auxiliando principalmente na estratégia e produção de conteúdo para os canais de mídias sociais.

***

E assim chegamos ao fim da “primeira” parte do curso “Monitoramento de Mídias Sociais – Inteligência de Mercado” ministrado por Tarcízio Silva para a Faculdade Cásper Líbero. Aqui, busquei ao máximo tirar o melhor do material disponível pelo professor no Slideshare. Sem dúvidas, estar presente para a aula presencial seria o ideal, mas acredito fielmente que os obstáculos (muitas vezes financeiro) pode e deve ser superado por uma espécie de estudo auto-didata principalmente pela oportunidade dada de ter esse conteúdo gratuitamente na internet. Até o momento não há previsão de novas turmas para o curso na Casper, mas Tarcízio segue ministrando cursos no IBPAD (Instituto Brasileiro de Pesquisa e Análise de Dados) – inclusive de monitoramento para mídias sociais, com turmas abertas para São Paulo e planos para edição no Rio de Janeiro no segundo semestre de 2016.

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Slideshare: Monitoramento de Mídias Sociais – Inteligência de Mercado (parte 2/4), de Tarcízio Silva

17 de maio de 2016de Pedro Meirelles

Esta é a segunda parte de uma série de quatro postagens que trarão à cena o material do curso “Monitoramento de Mídias Sociais – Inteligência de Mercado”, ministrado por Tarcízio Silva para a Faculdade Cásper Líbero. No primeiro “capítulo”, aprendemos um pouco sobre o conceito de monitoramento de mídias sociais e inteligência de mercado, pensando principalmente como essas duas coisas podem se entrelaçar e se ajudar. No post sobre a primeira parte do material (disponível online e gratuitamente no Slideshare), também foi apresentada uma introdução sobre o processo de estruturação do trabalho de monitoramento de mídias sociais – apresentando, inicialmente, as etapas de briefing, demanda de informação e exploração inicial.

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Já sabemos, portanto, quais são e como devem ser dados os primeiros passos para um projeto de monitoramento – pensando principalmente questões anteriores a qualquer experiência prática do trabalho em si. Tendo o contexto do projeto (histórias da marca, concorrentes, objetivos principais e específicos), o escopo e as necessidades do trabalho (qual é a demanda e a que será atendida), e uma ilustração superficial (através da exploração inicial) do que encontraremos pela frente, podemos então tentar compreender quais são as possibilidades de busca nas ferramentas de monitoramento. Embora a pesquisa por comentários ou menções seja a mais comum, o foco pode ser outro – analisar mais à fundo, por exemplo, tipos de usuários X (jogadores de LOL no Rio de Janeiro). Tarcízio apresenta, no material, os seguintes tipos de busca: keywords, canais, usuários, metadados, imagens.

BUSCA NO MONITORAMENTO: KEYWORDS

A busca por keywords é a mais comum – até porque é uma das funções mais básicas de qualquer ferramenta de monitoramento na internet (o próprio Twitter, por exemplo, permite essa busca simples por termos específicos). Pode-se pesquisar o nome da sua empresa/marca, o nome de um produto específico, a hashtag de uma campanha, produtos concorrentes e muito mais. Um desafio a ser enfrentado é o fato da pluralidade de muitas palavras da língua portuguesa – no material, por exemplo, atentamos para a ambiguidade da palavra “Centauro”. É uma dificuldade comum a ser encontrada e a solução para o problema está em saber combinar o termo com comportamentos/funções/categorias que garantam maior precisão na busca pela marca referida. Ainda assim, é importante ficar atento para erros comuns: redundância, língua, combinação muito restrita, termo muito amplo (conforme apresentado no material).

pesquisas-combinações — Slide 13: “Monitoramento de Midias Sociais – Casper Libero – 07/2015 – parte 02”, de Tarcízio Silva

BUSCA NO MONITORAMENTO: CANAIS

Outro projeto bastante comum no trabalho de monitoramento em mídias sociais para marcas/empresas é o monitoramento de canais específicos – são eles, por exemplo, páginas do Facebook, perfis do Twitter, Reclame Aqui, blog, etc. Esse acompanhamento permite analisar a reação ao conteúdo produzido dentro de canais próprios, identificando a mobilização de usuários e conversações entre eles. No contexto dos tipos de buscas, significa (em contraponto ao primeiro) não analisar algo, mas um “determinado local”. Tendo esse espaço bem delimitado, pode-se trabalhar em cima dele para o desenvolvimento dos próximos passos no processo.

BUSCA NO MONITORAMENTO: USUÁRIOS

É possível também, em vez de olhar para algo ou algum lugar, olhar para alguém (ou alguéns). Neste caso, a proposta se assemelha (de certa forma) à famigerada prática comum na internet de “stalkear” – de uma maneira mais profissional, é claro. Dentro as utilidades, o material cita: compreender melhor os consumidores da marca; checar atuação de porta-vozes e figuras chave na organização; realizar estudos sobre segmentos de consumidores e seus comportamentos. Alguns desafios, assim como em todos os outros, podem (e provavelmente irão) ser encontrados, como, por exemplo, a simples impossibilidade de tratar perfis privados (Twitter ou Instagram) e em plataformas mais fechadas (avessas à disponibilização de dados), com o próprio Facebook.

BUSCA NO MONITORAMENTO: METADADOS

busca-metadados — Slide 19: “Monitoramento de Midias Sociais – Casper Libero – 07/2015 – parte 02”, de Tarcízio Silva

Esta talvez seja uma das buscas mais interessantes. Quem entende/conhece o básico sobre qualquer linguagem de código para web (HTML, JavaScript, etc.) sabe que há muito mais informação numa página do que aparece no navegador (a imagem do slide acima ilustra isso muito bem). Isso permite, por exemplo, identificar qual foi a língua utilizada naquela página ou de onde saiu a produção daquela imagem/texto. Profissionais de monitoramento têm aproveitado essa oportunidade para fazer pesquisas baseadas em geotags, por exemplo, analisando a produção de conteúdo que sai de algum lugar específico – principalmente no Instagram, mas também no Twitter.

No material, Tarcízio apresenta o trabalho realizado pela agência Thinking Insight para a primeira edição do Festival Tomorrowland no Brasil. O estudo feito com a ferramenta Geofeedia analisou mais de 20 mil publicações durante seis dias de monitoramento em cinco plataformas diferentes (Instagram, Flickr, Twitter, YouTube e Facebook). Desta forma, foi possível identificar alguns comportamentos peculiares do público e compreender qual relação era mantida com as marcas e produtos no festival. Com esse levantamento de produtos e experiências em evidências, marcas interessadas podem se preparar para possíveis ações futuras que garantam uma relação direta com o público baseado no que ele já teve a dizer anteriormente. Vale a pena conferir o trabalho:

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BUSCA NO MONITORAMENTO: IMAGENS

Há, até então, duas formas possíveis para o monitoramento de imagens: a primeira, mais simples, utiliza-se das hashtags e/ou textos descritivos para localizar (e coletar) o conteúdo; a segunda, mais avançada, é feita por apenas algumas ferramentas especializadas que trabalham com uma tecnologia semelhante à de reconhecimento facial para localizar as marcas dentro das fotos compartilhadas (confira uma demonstração nesta apresentação). É um monitoramento utilizado geralmente por marcas de grande porte no mercado, uma vez que o processamento visual é custoso e ainda muito impreciso – algumas ferramentas que fazem esse tipo de busca são a Ditto e Gazemetrix. O estudo abaixo foi feito pela Social Figures, utilizando o primeiro tipo de busca, para tentar compreender um pouco da relação do paulistano com a cidade e também com o Instagram. Foram analisadas mais de 13 mil fotos contendo hashtags comuns à cidade de São Paulo para chegar ao resultado:

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Vale a pena também dar uma olhada na apresentação abaixo feita pela Ditto para apresentar um estudo sobre análise de clustering com marcas compartilhadas nos sites de redes sociais. É possível ter uma ideia de como a ferramenta trabalha para a identificação das marcas e do que, para além disso, ela é capaz de fazer pelas empresas. Novamente, como se trata de uma tecnologia bastante desenvolvida, o preço é alto e só grandes marcas conseguem bancá-lo – mais vai que um dia chega a sua vez, né? Confira:

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Após compreender como podem ocorrer as buscas no projeto de monitoramento de mídias sociais e antes de partimos para as ferramentas capazes de coletar os dados, Tarcízio chama a atenção para uma reflexão importante – anterior à execução do trabalho. Num dos posts mais populares do seu blog, ele traz a Pirâmide de Maslow (“uma sistematização da hierarquia de necessidades proposta pelo psicólogo Abraham Maslow em 1943”) para o contexto do monitoramento em rede. Desta forma, ele explica que “quanto mais camadas simbólicas um produto, serviço ou atividade apresenta, mais frequentes tendem a ser as expressões e mais ricos serão os insights gerados”. Em outras palavras, parte-se da compreensão popular de que nem tudo é compartilhado no Facebook (nem, muito menos, no Instagram).

A publicidade e o marketing passaram anos trabalhando para que as marcas criassem para si uma valorização simbólica que diferencia um simples smartphone de um iPhone; ou de um simples fone de ouvido para um Beats1. Isso significa que o capital social (leia mais neste post) desenvolvido através do compartilhamento dos últimos é bem mais valorizado do que os dos primeiros. Quando se tratam de produtos mais inferiores na pirâmide, relacionados a aspectos fisiológicos e de segurança, a conversação em rede costuma ser ainda mais escassa – basta analisar quais páginas de marcas são mais populares em sites como Facebook para compreender quais permitem uma conversação maior ao seu redor. Tarcízio explica que isso facilita a compreensão prioritária do analista de monitoramento e permite, antes da busca exploratória, imaginar um escopo coerente para o projeto.

Podemos prosseguir, então, para a apresentação das ferramentas de coleta de dados. Elas podem ser manual/semi-manual (Topsy e o próprio Microsoft Excel) ou plenas comerciais (BrandCare, Seekr, Scup, Radian6, Livebuzz, dentre outras). Há também as “soluções próprias” que exigem maior conhecimento de programação para lidar com as linguagens R ou python – recomendada para analistas mais de exatas. Por fim, conforme apresentado no material, há ainda softwares acadêmicos/experimentais como o NodeXL ou a Netlytic, geralmente mais acessíveis ao público e com mais possibilidade de manuseio dos dados. Essa última foi apresentada por Tarcízio num post recente do blog do IBPAD (Instituo Brasileiro de Pesquisa e Análise de Dados) – para conhecimento de todos.

interface-ferramentas — Slide 39: “Monitoramento de Midias Sociais – Casper Libero – 07/2015 – parte 02”, de Tarcízio Silva

CLASSIFICAÇÃO E POLARIZAÇÃO: Definição dos modos de análise e codificação dos dados

Retomando o processo de monitoramento iniciado ainda na parte 1, pelo qual já passamos por: briefing, demanda de informação, exploração inicial e ferramenta e configuração – discutimos agora o momento de classificação e polarização. Esta é, sem dúvidas, uma das etapas mais valiosas para o profissional de monitoramento; é aqui onde os dados começam a deixar de serem apenas dados para se tornarem informação (e, em seguida, conhecimento). Embora as fases iniciais de briefing e exploração inicial permitam uma idealização do que e como pode ser categorizado no trabalho, é aqui que essas configurações primordiais são ajustadas e aprimoradas para o contexto real de pesquisa. Como apresentado no primeiro post sobre o curso, através dos relatórios da WaveMetrix, uma classificação inteligente permite que os insights surjam com mais facilidade

A classificação permite segmentar canais, conteúdos e mensagens em diversas variáveis;

Sentimento, Categorias Qualitativas e Métricas são as mais frequentes para o monitoramento de mídias sociais;

O cruzamento de dados classificados através de categorias qualitativas, sentimento e métricas vai gerar as informações essenciais para a análise.

A análise de sentimento também se encaixa nesta fase do processo. Ainda que seja uma das classificações mais comuns no mercado, ainda há desafios a serem superados caso a caso. Tendo em mente a complexidade da língua portuguesa e da possibilidade de interpretação humana, muitas vezes há dificuldade em estabelecer o valor positivo/negativo de um comentário um pouco mais ambíguo. Pensando nisso, Tarcízio propõe algumas soluções iniciais para a problemática: estabelecer critérios para o que é considerado positivo, neutro ou negativo; atentar para os casos particulares que podem envolver ambiguidade; criar plano de polarização com exemplos (confira no slide 63); realizar a polarização da amostra ou universo selecionados.

Há também o dilema sobre a análise automática (feita pelas próprias ferramentas e/ou através de machine learning) ou manual (feita pelos profissionais de monitoramento). Recomendo a leitura de dois textos, “Why automated sentiment analysis is broken and how to fix it” e “5 Key Challenges in Sentiment Analysis” para quem tiver interesse em discutir mais à fundo sobre o assunto. No entanto, o consenso geral é de que o cenário “ideal” é a automatização básica (regras automatizadas definidas pelos analistas e baseadas em keywords) + classificação (ou revisão) manual. Estatisticamente falando, ainda há outras possibilidades como o já referido aprendizado de máquina e modelagem de tópicos, mas as metodologias vão variar a depender do contexto do trabalho.

CLASSIFICAÇÃO: classificar é organizar

Slide 68: “Monitoramento de Midias Sociais – Casper Libero – 07/2015 – parte 02”, de Tarcízio Silva

O processo de classificação dos dados envolve adicionar mais camadas de informação ao organizar os dados;

O importante é a inventividade, com rigor, para extrair o máximo dos dados;

Esta fase do processo permitirá a organização e análise do conteúdo de acordo com os objetivos buscados;

Deve-se criar categorias, através de níveis de categorias/tags. O conteúdo coletado sobre a marca será marcado com estas tags.

Tarcízio apresenta, no material, quatro modos básicos para montar um plano de classificação no trabalho de monitoramento: decompor as etapas e aspectos de consumo do serviço/produto em categorias; transformar a demanda de informação em categorias; descobrir oportunidades de gerar informação a partir das conversações; aplicar categorias e frameworks de outros contextos explicativos. Vale ratificar que esse é um dos processos mais importantes para o profissional de monitoramento, uma vez que aqui ele já está iniciando o tratamento dos dados que deverão se aprofundar cada vez mais para que seja possível extrair inteligência desse conteúdo. Com a criação de tags, categorias e códigos é possível definir uma categorização que direcione todo o escopo do projeto.

DECOMPOR: FOCO NO PRODUTO

Para gerar informação sobre a relação dos consumidores com o produto, analisar a composição de suas partes; conhecer a fundo o produto/marca; listar os aspectos componentes; monitorar e classificar com os aspectos.

Com esse “destrinchamento”, é possível observar o que o consumidor está falando da nova embalagem de um suco de caixinha e, ao mesmo tempo, do gosto da bebida em si. São duas opiniões que podem ser distintas e ter isso dividido facilita a compreensão final dos dados. Novamente, o relatório da WaveMetrix para o iPad explora isso muito bem quando apresenta o que tem sido falado sobre o novo design, a campanha de marketing e a usabilidade do até então novo produto da Apple. Vale conferir no material, dos slides 74 a 79, alguns exemplos demonstrados.

aspecto-framework — Slide 78: “Monitoramento de Midias Sociais – Casper Libero – 07/2015 – parte 02”, de Tarcízio Silva

RESPONDER: FOCO NA ORGANIZAÇÃO

Transformar briefing e conversas com o cliente em perguntas a serem respondidas; entender demandas implícitas e explícitas de informação; transformar em perguntas diretas as demandas de informação; monitorar para responder as perguntas.

Esse tipo de tática para categorização já foi abordado na primeira parte do curso, quando falávamos ainda sobre briefing e exploração inicial. É de extrema importância que fique claro tanto para o cliente quanto para o analista a que ou a quem aquele trabalho de monitoramento responde. Quais perguntas precisam ser respondidas ao final do projeto? O que o cliente quer saber? Isso não significa ter perguntas (ou respostas) prontas para serem respondidas já na etapa de tratamento dos dados, mas ter metodologias capazes de responder os questionamentos com a análise final que será elaborada.

DESCOBRIR: FOCO NAS MENÇÕES

Gerar novas hipóteses a serem confirmadas ou refutadas com o tempo; analisar, sem noções preconcebidas, as menções; desenvolver hipóteses sobre os dados e informações; monitorar para identificar se existe um padrão.

Essa tática já é colocada em prática na fase de exploração inicial, bem antes de começar o trabalho de monitoramento “em campo”. É o básico do que aprendemos até então: ouvir para aprender e aprender para melhorar. Ou seja, observar as menções e comportamentos dos próprios usuários para compor hipóteses que possam ser sustentadas a partir de padrões de comportamentos ou outros dados monitorados.

Aqui é importante ressaltar que todo cuidado é pouco. Muitas vezes fazemos uma pesquisa com algo em mente e tentamos aplicar a nossa teoria no que encontramos ali. A proposta aqui é monitorar para que possamos gerar hipóteses baseadas nessa busca inicial para então colocar isso em teste através de uma classificação responsável. Caso o padrão seja alcançado e a hipótese sustentada, podemos sugerir uma informação acionável.

IMPLEMENTAR: TRANSPOR METODOLOGIAS

Implementar sistemas e esquemas classificatórios a partir de teorias e estudos; mapear pesquisadores, grupos de pesquisa e instituições que já escreveram sobre o tema; procurar por sistemas classificatórios que tragam mais insights; aplicar as categorias e cruzar com as outras métricas e indicadores.

Embora todas as táticas sejam semelhantes a processos que encontramos na academia, esta provavelmente é a que mais faz referência ao modelo acadêmico de pesquisa. A proposta aqui é utilizar-se de esquemas, frameworks, sistemas e classificações já elaboradas por pesquisadores de diferentes áreas para criar uma classificação própria que tenha um fundamento teórico responsável. Apesar de ser uma prática aparentemente incomum ao mercado, é critério básico da academia e poderia (deveria) ser implementado também no contexto de trabalho do analista de monitoramento, uma vez que pode ser muito útil em todos os sentidos – acrescentando à pesquisa ou simplesmente poupando tempo.

Esta foi a segunda parte do curso. Em breve volto com a terceira e penúltima parte!

Slideshare: Monitoramento de Mídias Sociais – Inteligência de Mercado (parte 1/4), de Tarcízio Silva

10 de maio de 2016de Pedro Meirelles

Nascido em Salvador e residente por mais de 10 anos em Aracaju, sempre ouvi enquanto no colégio que, para obter mais oportunidades na área de comunicação, teria que migrar para o “eixo Rio-São Paulo”. Alguns anos depois, aqui estou eu, num desses polos. O que lamento informar é que, na minha percepção de quase três anos de vida fluminense, o polo paulista me parece bem mais concentrado e denso de oportunidades (em todos os sentidos) do que o polo carioca. Esse assunto ainda rende um post completo aqui no blog (mais pra frente), mas é o gancho que eu queria para relatar o quanto fico frustrado quando vejo cursos tão incríveis com profissionais fantásticos acontecerem somente em São Paulo. A boa notícia é que a internet facilitou um pouco as coisas.

Por isso, hoje, trago ao blog pela primeira vez o material de um profissional, pesquisador, militante e tantas outras coisas mais que admiro por completo. Lançado em 2015 sob autoria de Tarcísio Silva, o curso “Monitoramento de Mídias Sociais – Inteligência de Mercado” já aconteceu em duas edições (uma em julho de 2015 e uma em janeiro de 2016) na Faculdade Cásper Líbero (SP). Embora não haja previsões para uma próxima edição, o material de apresentação do curso foi disponibilizado online em quatro partes no Slideshare para qualquer um que tenha interesse em “aprender sozinho” (e/ou que não tenha dinheiro para bancar a passagem + investimento). Vale ressaltar que (quase) todos os materiais de cursos, palestras etc. feitas por Tarcízio estão disponíveis em sua conta no Slideshare, para qualquer um fazer bom uso – são mais de 90 apresentações e 40 documentos completamente gratuitos.

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Como são quatro partes, serão também quatro posts aqui no blog contemplando todo o material – tentarei, inclusive, respeitar a periodicidade de cada aula (duas por semana), para também exercer parte das atividades propostas no curso. A primeira parte é bem introdutória (o que reflete também na extensão do material, o menor número de slides dentre todos), buscando, de certa forma, nivelar todos ao que se refere monitoramento de mídias sociais – pensado para inteligência de mercado. Dessa forma, alguns conceitos são apresentados (e destrinchados) e algumas funções/possibilidades do trabalho de monitoramento são introduzidas, pensando na capacitação inicial do profissional. Para início de conversa, são apresentadas algumas definições acerca de inteligência e pesquisa de mercado.

Com o termo BI (Business Intelligence) em voga, muito se fala sobre inteligência de mercado no meio dos profissionais de monitoramento e métricas mas pouco se discute a sua definição. Propondo-se a fazer isso, Tarcízio apresenta algumas definições acadêmicas para inteligência de mercado (TAN e AHMED 1990 apud WRIGHT e CALOF 2006), pesquisa de mercado (ESOMAR), mensuração da comunicação (Mitsuru Yanaze) e monitoramento de mídias sociais (de sua autoria). O importante nesse contexto é compreender o objetivo comum que une todos esses âmbitos: coletar/organizar/analisar/classificar/distribuir os dados e informações para conhecimento e tomada de decisão. Em outras palavras, é também ter o necessário para fazer as perguntas certas e conseguir as melhores respostas.

O Monitoramento de Mídias Sociais consiste na coleta, armazenamento, classificação, categorização, adição de informações e análise de menções online públicas a determinado(s) termo(s) previamente definido(s) e seus emissores, com os objetivos de:

(a) identificar e analisar reações, sentimentos e desejos relativos a produtos, entidades e campanha;

(b) conhecer melhor os públicos pertinentes; e

(c) realizar ações reativas e pró-ativas para alcançar os objetivos da organização ou pessoa de forma ética e sustentável” (SILVA, 2010).

A importância do monitoramento para inteligência de mercado é refletida em algumas pesquisas apontadas que mostram que as atividades de Market Intelligence, nas empresas, estão localizadas principalmente em áreas de strategic planning/business development e research and development/product management. Nesse sentido, o caráter de pesquisa intrínseco ao monitoramento de mídias sociais reforça a valorização da área para organizações corporativas. Vale ressaltar, no entanto, que nem todas as empresas compreendem esse valor, o que fica explícito quando o material traz alguns níveis comuns de “maturidade”: monitora somente se acontecer alguma crise; monitora apenas a própria marca para SAC e métricas; monitora marca e concorrentes para entender competição; monitora também linhas de produtos e menções ao segmento; monitora também público, influenciadores e temas amplos.

O contexto atual da internet principalmente no Brasil demonstra uma população bem conectada (embora haja centros específicos de comunicação e conectividade, fruto de toda a desigualdade social) e, ainda mais importante, extremamente ativa (também na conversação com/sobre as marcas). Tarcízio explica, no material, que uma das “principais revoluções” da web 2.0 foi a “liberação do polo de emissão”, uma vez que “as próprias redes decidem o que ganha popularidade ou fica esquecido” – aqui, é importante diferenciar “rede” de “usuários”, como será reforçado no final do curso. Nesse cenário, portanto, o marketing boca-a-boca se torna muito mais importante e ganha muito mais visibilidade. Os usuários estão constantemente, de forma espontânea ou não, deixando rastros digitais em forma de depoimentos de opinião (e dentro de valores de sentimentos, avaliação e ideias) sobre os mais diversos assuntos (acontecimentos, produtos, marcas, serviços, políticos, etc.) – a esse “fenômeno”, dá-se o nome de advocacia (seja uma mobilização positiva ou negativa).

“Sua marca não é o que você pensa que ela é, mas sim o que dizem que ela é.” – Marty Neumeier

O monitoramento de mídias sociais permite, por exemplo, medir opiniões sobre atributos, comportamentos e usos. Dois exemplos muito bons apresentados no material são os relatórios da WaveMetrix para o lançamento do iPad e sobre o Starbucks no Brasil. O valor desses relatórios (além de serem ótimos relatórios disponíveis para qualquer estudioso ter conhecimento) está, principalmente, na dinâmica de apresentação (fruto de um bom briefing e set up) que traz dos dados coletados. No relatório sobre o Starbucks, por exemplo, enquanto o sentimento positivo reina na apreciação à marca, várias críticas “negativas” são feitas ao fato de que há pouquíssimas lojas no Brasil; algo semelhante é feito em questão ao iPad, com os dados coletados sendo distribuídos em categorias de informação sobre marketing, funcionalidade e design. Tendo os objetivos bem traçados, o modo como manusear os dados pode se destrinchar em diversas maneiras, para diferentes propósitos.

Apresentado uma “contextualização” do trabalho de monitoramento de mídias sociais para inteligência de mercado, passamos para a “concretização” do trabalho no planejamento e processo que o esquematiza. Tarcízio divide – e apresenta, durante todo o curso – as etapas na seguinte ordem: briefing, demanda de informação, exploração inicial, ferramenta e configuração, classificação e polarização, análise, produção de relatórios.

BRIEFING: Qual o projeto e contexto do cliente?

É necessário entender profundamente o cliente, de conhecimentos gerais a específicos;
é também o processo pelo qual a equipe identifica o cliente, seus concorrentes, substitutos e principais influenciadores conhecidos
é a hora de definir os objetivos gerais e específicos do projeto, que vão interferir em: escopo de coleta, número e menções analisadas, critérios de amostragem, tipos de ferramentas e experiência dos analistas.

objetivos-monitoramento — Slide 38: “Monitoramento de Midias Sociais – Casper Libero – 07/2015 – parte 01”, de Tarcízio Silva

DEMANDA DE INFORMAÇÃO: Que perguntas devem ser respondidas?

A demanda informacional pode ser simplificada e operacionalizada através de perguntas, cujas respostas possíveis devem estar ligadas a decisões futuras.

Esta é uma etapa “nova” para mim, já que nunca vi nenhum outro material abordar dessa forma – muitas vezes ela está inclusa também no briefing. No entanto, é algo que faz completo sentido após compreendido. Numa “palestra” in-office que tive com a Fernanda Alves, que foi minha professora também do módulo de monitoramento no Quero Ser Social Media, ela explicou que a importância também do profissional “de humanas” trabalhando com métricas e(m) mídias sociais é a sua capacidade “problematizadora”. Em outras palavras, como mencionei anteriormente no post, é saber tensionar as questões ou os problemas para somente depois obter as respostas nos números. Este é o objetivo dessa etapa: saber o que perguntar para saber o que monitorar visando os objetivos iniciais e os resultados posteriores. No slide 42 do material, com exemplos, essa necessidade fica ainda mais clara – confira lá!

EXPLORAÇÃO INICIAL: O que consigo perceber subjetivamente do comportamento do público?

Explorar inicialmente o que se fala dos termos pesquisados, os tipos de comentários realizados e as palavras utilizadas (ajuda a definir as mídias, as palavras-chave e as categorias).

Como mencionei também no post anterior, do módulo de monitoramento no curso do QSSM, a Ana Cláudia Zandavalle tem um ótimo texto no LinkedIn Pulse sobre a exploração inicial – citando inclusive o material do curso que estamos abordando aqui no blog. Em suma, a exploração inicial ajuda a conhecer o terreno que será trabalhado (no reconhecimento de publicações, dinâmicas interacionais, estilo de menções, etc.) e permite propor algumas hipóteses iniciais. É de extrema importância para que o briefing iniciais e os objetivos traçados saiam do “campo das ideias” e se localizem mais fielmente, dentro do contexto que vai direcionar todo o processo a seguir.

FERRAMENTA E CONFIGURAÇÃO: Que ferramentas atendem à minha demanda de dados?

tipos-busca — Slide 47: “Monitoramento de Midias Sociais – Casper Libero – 07/2015 – parte 01”, de Tarcízio Silva

Esta etapa de ferramenta e configuração é melhor conduzida na parte 2 do material, portanto, também abordarei essa questão no próximo post. No entanto, convido a você que também está lendo este post e estudando o material a começar a atividade proposta no penúltimo slide: criar uma conta trial no Social Figures e criar buscar de keyword(s) para Twitter/Instagram e numa página do Facebook. Eu infelizmente não consegui fazer o cadastro no BrandCare do SF, mas fiz no Scup:

É bastante intuitivo o cadastro, mas se você chegou aqui e está lendo pela primeira vez sobre monitoramento, recomendo a leitura deste e-book e/ou deste e-book. Lembrando que a proposta é tentar seguir o cronograma das aulas do curso, logo, o próximo post sai na quinta-feira, já com mais parte prática da atividade. Até lá!