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Curso: Mídia Social de Ponta a Ponta, do Quero Ser Social Media – Módulo: Monitoramento e Métricas

Chegamos, enfim, ao último post do curso que fiz no Quero Ser Social Media. Para fechar com chave de ouro, apresento aqui o último módulo do Mídia Social de Ponta a Ponta: Monitoramento e Métricas (P.S. originalmente, são dois módulos separados, mas resolvi juntá-los porque acredito que eles dialogam bem entre si e para ser um post mais completo). Ambos os temas são de grande interesse para mim, já ganharam espaço várias vezes aqui no blog e informo que, daqui em diante, essa tendência deve aumentar ainda mais – já vasculhei outros caminhos (e-mail marketing, inbound marketing, marketing de conteúdo, etc.) e essa dupla é a que mais me enche os olhos (além de um pouquinho de planejamento, que também deve ganhar força daqui pra frente). Vamos lá!

Como já mencionei, foram dois módulos específicos: um de Monitoramento, com Fernanda Alves; e um de Métricas, com Marcos Malagris. Embora já tenha estudado sobre os dois assuntos em outras ocasiões (já fiz, inclusive, dois “cursos” de métricas com outros profissionais), foi a primeira vez que tive contato com os dois professores. Dessa forma, consegui expandir ainda mais a percepção sobre os assuntos que eu já tinha adquirido em outras ocasiões, complementando ainda mais para o meu aprendizado. Para começar, vou falar um pouco do que a Fernanda passou para toda a turma, no módulo de monitoramento. Em seguida, completo o post com o material do Marcos, que, de certa forma, também serve de “apoio/referência” para muitas das orientações da Fernanda.

Monitoramento: “Prática sistematizada de coleta, classificação e análise de dados gerados a partir de uma pesquisa.”

Pode-se compreender o monitoramento de sites de redes sociais como serviço de inteligência competitiva e estratégica na tentativa de descobrir insights e trazer substância, em outras palavras. Quem quiser se aprofundar mais sobre o assunto, está mais que convidado a ler o e-book “Para entender o Monitoramento de Mídias Sociais“, organizado por Tarcízio Silva e escrito por diversos profissionais que trabalham com o assunto. Para este post, tentarei me limitar ao conteúdo desenvolvido no curso – simplesmente por questões de organização. Com monitoramento, portanto, é possível:

  • Aprender: sobre seu cliente, sobre o mercado, sobre a concorrência;
  • Identificar: quem são os influenciadores, advogados, detratores, pontos de crise, oportunidades;
  • Inovar: quais as queixas recorrentes? quais os desejos não realizados? quais os problemas detectados? quais sugestões são feitas para resolver?
  • Otimizar: o que seus clientes dizem sobre seus canais? quais os números da sua campanha?

O trabalho de monitoramento (em sites de redes sociais), nada mais é, em sua essência, que ouvir – por isso, em muitas agências, esse trabalho faz referência à palavra listen(-ing). É possível ser feito não apenas nesses ambientes, mas também no acompanhamento das notícias sobre seu produto, sua categoria ou seu target – através de clipping de sites e portais, via Google Alertas ou via reports de tendência (estudos de mercado); de repente, ali há uma fonte de informações contínua para monitorar que gere ideias para novos monitoramentos. Nos sites de redes sociais, é possível fazer esse acompanhamento diretamente nas buscas das próprias ferramentas; integrando-se diretamente às APIs (linguagens python e R) das mídias sociais e extraindo os dados para seu computador; ou ainda por meio de ferramentas pagas ou gratuitas que monitoram e disponibilizam diferentes serviços sobre esses ambientes.

Para isso, as agências e empresas podem contar com ferramentas gratuitas (ou freemium) e ferramentas pagas. O maior benefício da ferramenta gratuita é analisar se ela é adequada para a sua proposta de monitoramento, que deve atender aos seus objetivos de projeto. Além disso, elas tendem a possuir uma utilização facilitada (set up e análise) e uma confiabilidade de entrega média). Já as ferramentas pagas (pagamento mensal ou por cota de uso), como de se esperar, entregam mais possibilidades: disponibilidade de atendimento e suporte; acesso completo às funções (dependendo do plano/ferramenta); confiabilidade alta. Em segunda instância, as ferramentas podem ser classificadas como plenas ou parciais:

FERRAMENTAS PARCIAIS

  • Dá um panorama do tema, não permite fazer cruzamento de dados;
  • Tem repositório: enquanto está agindo, está capturando (os SRSs têm data de validade);
  • Baseiam-se no primeiro estágio do monitoramento: coleta, armazenamento e análise panorâmica (overview);
  • Vantagens: rápido e amplo, costumam possuir acesso a repositórios de dados das mídias sociais;
  • Desvantagens: pouca customização.

FERRAMENTAS PLENAS

 

  • Combinam as fases do primeiro estágio do monitoramento (coleta, armazenamento e visão panorâmica) mas permitem customização da análise com a possibilidade de classificação, integração com outros serviços como Gestão de conteúdo, CRM e SAC, além do processamento dos dados);
  • Vantagens: customização das coletas e das análises;
  • Desvantagens: não possuem repositórios em geral, demandam mais tempo por causa da análise.

Entendido (algumas d)as possibilidades do monitoramento em sites de redes sociais e quais são as ferramentas para fazê-lo, partimos para como fazê-lo. O processo de planejamento passo a passo já deve ser familiar a alguns profissionais de comunicação, com as etapas comuns de: briefing, plano tático, set up, ativação e revisão do plano tático/set up, entregas. É importante ressaltar que o trabalho de monitoramento exige um equilíbrio entre o antes e o depois, no sentido de que faz-se obrigatória uma preparação que organize as ideias e alinhe os diretórios de todo o processo ao mesmo tempo em que há de se deixar “em aberto” o que pode ser encontrado (e, consequentemente, altere alguns acordos iniciais) durante a classificação/análise de dados. Nesse sentido, o processo se assemelha à um trabalho de conclusão de curso, em que há uma questão a ser tensionada, uma hipótese a ser elaborada e um trabalho de pesquisa que comprove ou que oponha-se à proposta inicial – adequando-se ao contexto durante o processo de execução.

O primeiro passo, de briefing, pede que tudo seja colocado na mesa: quais são os canais oficiais e extraoficiais? quais são os objetivos de negócio/comunicação? quais departamentos/áreas serão impactadas pelas entregas? qual é o cenário em que a marca está inserida: stakeholder, mercado, público-alvo, concorrentes, mercado? É uma sondagem mínima porém o maix completa possível para compreender o contexto daquele trabalho como um todo. Dessa forma, precisa-se estabelecer:

  • Objetivos do monitoramento:
  • Assunto(s) coberto(s)?
  • Canais a serem monitorados?
  • Ferramentas que serão utilizadas?
  • Qual será a equipe e a rotina de trabalho?
  • Quais serão as entregas e a periodicidade?
  • Quais serão as áreas impactadas pelas entregas e como serão acionadas?

>> Leia mais sobre o processo de elaboração de um projeto de monitoramento em sites de redes sociais neste post

Para a etapa de plano tático, é extremamente importante que haja uma pesquisa exploratória (desk research) prévia à elaboração do projeto. É indicado que se pesquise internamente na empresa ou no segmento se existem relatórios, análises ou documentos sobre o tema a ser monitorado; busque identificar na imprensa/clipping se o tema está sendo pautado, na web (Google Trends, Google Alerts) se há interesse recente, nas mídias sociais se há referências (redes sociais, próprios perfis oficiais), nos sites especializados se há reviews, críticas, depoimentos (ReclameAqui, fóruns, AppStores, etc), no planejador do Google Adwords se há palavras-chave que possam ampliar ou especializar seu foco de monitoramento.

>> Confira o post “Plano de monitoramento de mídias sociais: fontes de informação para a exploração inicial”, de Ana Cláudia Zandavalle para mais sobre a pesquisa

No set up, tudo já precisa estar bem claro para todos os profissionais que farão o monitoramento. Aqui, os profissionais já começam a trabalhar indiretamente com as ferramentas de monitoramento (parciais ou plenas). Precisa ser decidido:

– Dimensão do monitor

  • Qual o limite de postagens que disponibilizaremos? Analisaremos por amostragem? Analisaremos todas as menções? Qual o período de busca?

– Termos e palavras-chave (qual é o tema principal? e a matriz?)

  • Quais as palavras-chave serão buscadas? Há termos ambíguos? Quais termos serão negativados? Há variações da palavra-chave que são importantes?

– Mídias sociais

 

  • Quais mídias são importantes? Quero dividir as menções entre as mídias? Há links a serem cobertos? – Criação de regras iniciais Condicional para mídia social, termo, exclusão?

A fase de ativação e revisão é o momento que mais dialoga com o que eu mencionei anteriormente sobre a necessidade de ataptar-se ao ambiente. É a partir dessa análise inicial das postagens encontradas que será possível identificar padrões e estabelecer o que serve ou não serve – ou seja, o que vai pro lixo. É também aqui que deve-se aprimorar os indicadores de sentimento para a classificação: quais as referências que tornam o comentário/post positivo ou negativo? Há, ainda, a possibilidade de identificar tópicos de conversa e se há influenciadores que merecem uma atenção redobrada. O ponto principal aqui é criar e/ou revisar regras para exclusão de lixo, classificação de posts, categorização automática; assim como para otimizar a busca (combinação de palavras-chave “busca booleana” – saiba o que é isso neste post).

A etapa de análise, por fim, deve ser guiada principal e prioritariamente pelos objetivos de monitoramento – que devem ter sido estabelecidos ainda na fase de planejamento do projeto. Algumas análises mais comuns são a classificação por sentimento (positivo, negativo, neutro) e taguamento de assuntos (quais são os temas abordados), no entanto, é possível também desenvolver um método que defina outros tipos de categorização, como, por exemplo, por gêneros do perfil (homem, mulher, empresa, imprensa); por geolocalidade (UF, cidade, bairro, coordenadas); dentre outros. O mais importante é, primeiramente, ter bem definido quais são os objetivos do monitoramento e qual será a metodologia aplicada para obter tais resultados; depois, conforme a análise vai sendo desenvolvida, é interessante observar oportunidades de classificação/categorização ao observar padrões que podem servir para futuros insights.

Outro ponto muito importante que precisa ser pré-definido na fase de planejamento são as entregas. Elas podem ter um caráter mais imediatista, como alertas pontuais via e-mail feitos manual ou automaticamente; assim como podem ser mais prolongadas (ou trabalhadas), com relatórios de um nível de aprofundamento mais denso dentro de uma periodicidade específica. É possível também apresentar dashboards em real-time (disponível em apenas algumas ferramentas mais completas) para que seja apresentado um panorama geral do que está acontecendo naquele determinado momento dentro das premissas do projeto de monitoramento.

Antes de partir para o módulo de métricas, recomendo duas leituras complementares do próprio blog para quem tem interesse em se aprofundar ainda mais em trabalho de monitoramento:

>> E-book: Um guia prático de como planejar uma campanha eleitoral 2.0 e fazer monitoramento político, do Scup

>> E-book: Monitoramento e mensuração de crises em mídias sociais, do Scup

Partimos, então, para o módulo de métricas ministrado por Marcos Malagris. Não é um assunto novo aqui no blog, mas é um tema extremamente relevante que parece ainda carecer de muito amadurecimento de discussão quando se fala em social media. Ao mesmo tempo que partimos da fala de Peter Drucker, “You can’t manage what you can’t measure”, também não significa “jorrar” dados à toa. A prática de data-driven marketing exige todo um processo metodológico mais sofisticado e responsável para ser valioso a qualquer empresa. Nesse sentido, a fala abaixo apresentada no curso e essa imagem que achei no Twitter ajuda a (quase literalmente) desenhar como devemos (ou deveríamos) tratar de inteligência de dados (na internet).

“Business intelligence is a set of methodologies, processes, architectures, and technologies that transform raw data into meaningful and useful information used to enable more effective strategic, tactical, and operational insights and decision making.”- Boris Evelson, Forrester Research

>> Leia mais sobre Business Intelligence nesse post da agência Raffcom

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Os dados estão ali para te ajudar – provavelmente para responder a algumas perguntas que você queira fazer para melhorar o desempenho do seu negócio. É aquela pirâmide que já discuti aqui no blog no outro post sobre os cursos de métricas que já fiz e que a Juliana Dias também brilhantemente apresenta num texto do seu site Dataísmo: dados, informação, conhecimento, sabedoria. Os dois primeiros, da base, apresentam um panorama geral do que aconteceu e o que aquilo significa (se foi bom ou ruim); os dois últimos, do topo, dependem de uma visão mais crítica e analítica dos dados para que se possa responder por qual motivo aquilo aconteceu e o que isso indica que possa vir a acontecer. O trabalho dos profissionais de métricas em agências de marketing é mais avaliado pela segunda etapa, afinal, as próprias ferramentas de analytics oferecem o primeiro panorama da pirâmide – é responsabilidade do profissional, portanto, tendo esses números, trabalhá-los de forma consciente, responsável e inteligente.

Mas vamos com calma: como deve ser condicionado esse trabalho de análise? Antes de qualquer coisa, assim como no projeto de monitoramento, é essencial ter todo o briefing de contexto daquela empresa ou marca que você atende. Isso lhe oferece compreender por completo quais são os objetivos do negócio e os objetivos de comunicação, para que, a partir disso, seja traçada uma estratégia e se defina um plano tático de execução. É apenas nesta última etapa que será possível escolher quais resultados serão analisados para otimizar todo o plano tático e, se necessário, também a estratégia. Sendo assim, é responsabilidade do profissional de métricas determinar – ainda na fase de planejamento – quais serão os KPIs que vão indicar o desempenho das ações que estão sendo tomadas no plano tático. Nas palavras do próprio Marcos:

KPIs, ou Key Performance Indicators, são as métricas mais importantes a serem acompanhadas. Afinal, elas se relacionam diretamente com os objetivos de negócio ou de comunicação, sendo o principal “termômetro” para ver se as coisas estão indo bem.

É um ciclo responsável: os objetivos de negócio pautam os objetivos de comunicação que, por sua vez, proporcionam uma estratégia criativa para que seja elaborado um plano tático responsável por levar todo esse conteúdo ao usuário; tendo os resultados desse plano de ação, analisamos os dados para melhorar a assertividade de todo o processo – que terá como “condicionador” as KPIs determinadas ainda nos objetivos de comunicação. Uma vez que temos uma grande variedade de indicadores que podemos utilizar para mensurar e avaliar a atuação nas redes sociais (fãs, likes, retweets, compartilhamentos, seguidores, engajamento, comentários, alcance, CTR, etc. – leia um pouco sobre “métricas de vaidade” neste post), é determinante que seja escolhido para análise apenas aquilo que corrobora com os objetivos (e as metas) a serem alcançados. Para definir os KPIs da campanha ou ação, Marcos propõe uma pergunta “simples”: “se você só pudesse olhar um ou dois indicadores para saber se a campanha está atingindo os objetivos, quais seriam?”

Para deixar tudo ainda mais claro, ele levou para o curso um exemplo bem didático. Digamos que ele queira abrir um serviço de café, bem simples. Ao abrir o estabelecimento, o objetivo do negócio seria obter uma base de assinantes necessária para cobrir gastos com operação. O objetivo de comunicação, portanto, seria gerar awareness no público-alvo para o novo serviço e sua proposta de valor, levando usuários ao site. Poderíamos pensar como KPIs para esses objetivos, portanto o número de assinaturas obtidas e a porcentagem de conversão no site; disso, estabelece-se as metas: 3.000 assinaturas e 1% de conversão no site (dentro de um período específico). A estratégia para levar a marca ao público seria a utilização das mídias sociais para se conectar de forma segmentada e se estabelecer como referência no tema. Nesse contexto, traçamos o plano tático de: conteúdo diário no Facebook; Facebook Ads para gerar assinaturas; publieditoriais em blogs; Google Search. Para otimizar o plano tático, podemos pensar as métricas número de alcance médio e porcentagem de click-through rate – com as metas de 400 em alcance médio e 0,8% em CTR. Para estabelecer esses valores, é claro que uma experiência prévia com esse trabalho ajuda, mas, na dúvida, é bom tentar nivelar por baixo para só depois buscar um crescimento considerável.

Acredito que esse exemplo bem prático tenha deixado tudo mais claro, assim espero. O importante é ter consolidado em mente quais são os objetivos e o que posso mensurar para “testar” se consegui desenvolvê-los ou não. E aí partimos para onde e como podemos encontrar/desenvolver todo esse trabalho: quais são as principais ferramentas e métricas. Algumas das ferramentas que disponibilizam esses dados são nativas, próprias dos sites de redes sociais, como o Facebook Insights, Twitter Analytics e YouTube Analytics. No entanto, assim como para monitoramento, há ferramentas pagas e/ou mais “técnicas” (que trabalham mais com API e diferentes linguagens de programação) que permitem uma análise mais aprofundada e personalizada, mas também exige um conhecimento técnico maior por parte dos profissionais que vão utilizá-las.

Para os canais de mídia própria (também conhecido como speak), pode-se pensar como “fundamento” das métricas o funil: fãs/seguidores, alcance, engajamento, conversão. Cada uma das plataformas (Twitter, Facebook, etc.) disponibilizarão diferentes métricas para a análise (algumas serão disponíveis apenas em certas ferramentas, outras, não), mas ter como “base” esse processo ajuda a organizar melhor as ideias que sempre deverão ser pautadas pela pergunta-mãe: qual é o seu objetivo? É este questionamento que vai te indicar para onde olhar na hora de analisar os números. No próprio exemplo do serviço de café, para lançamento da empresa, a porcentagem de crescimento de fãs por mês pode indicar uma solução acionável que sirva também de meta para início de conversa. Já para uma marca maior, estabelecida perante o público, essa métrica não indica muita coisa – talvez ela prefira olhar mais para o alcance/impressões de suas mídias pagas, tentando estabelecer um melhor custo de ROI.

É quase impossível frisar o quanto é importante ter bem definido tanto os KPIs quanto as metas ainda na fase de planejamento (antes da execução do plano ou ações). Para determinar quais utilizar na sua análise, Marcos propõe um breve (e simples) passo a passo:

  1. Foco no objetivo de comunicação: Qual o objetivo do seu plano ou desta ação específica?
    – Awereness? Relacionamento? Conversão no site?
  2. Escolha da métrica apropriada: Qual indicador está melhor relacionado ao objetivo de comunicação?
    – Para awareness, seria interessante olhar alcance total ou video views; para relacionamento, a porcentagem de engajamento ou número de contatos recebidos; para conversão, a porcentagem de CTR ou número de conversões totais via mídias sociais.
  3. Levantamento da série histórica: Seleção de um período análogo para ser utilizado como base de referência;
    – 2 meses, 20 últimos posts, última campanha.
  4. Cálculo de valores de referência: Uso de métodos estatísticos para definição de uma meta;
    – Média? Mediana? Quartis? Desvio padrão?
  5. Acompanhamento durante a campanha: Sempre incluir as metas/valores de referência na apresentação dos dados.

Por fim, mas não menos importante, temos a apresentação dos dados. Já fiz um post aqui no blog exclusivamente sobre isso, estudando a apresentação da Julia Teixeira no Social Analytics Summit 2015 (recomendo veemente), mas destaco alguns pontos importantes que também já vi em diferentes materiais: não é apenas sobre os números, mas sobre a história que é contada; é preciso que haja uma contextualização também com valores de referência e série histórica para a identificação de pontos fora da curva; um gráfico pode (e deve) dizer muito sozinho; saiba com quem ou para quem você está falando para que a conversa seja adaptada às linguagens e necessidades adequadas; por fim, keep it simple, menos é sempre mais.

Com isso eu encerro a série de posts do curso Mídia Social de Ponta a Ponta do Quero Ser Social Media. Foram quatro posts que poderiam ter se estendido em muito mais conteúdo, mas que espero ter colocado um pouco da essência de tudo que aprendi durante os dois dias de aula aqui no blog. Tive professores incríveis que espero (e pretendo) rever em breve para mais cursos, num aprendizado que espero ser contínuo e ainda por muito tempo. Quem tiver interesse, o curso (reformulado) volta ao Rio de Janeiro em maio e as inscrições estão abertas. Em junho acontece mais uma edição do curso de Monitoramento e Métricas em São Paulo e sei que no segundo semestre teremos a primeira edição no Rio. Nos vemos lá? 🙂

Leituras da semana: mensuração de resultados, estudos obrigatórios e um pouco sobre influenciadores

Agora é pra valer: depois de me aventurar aos domingos e sextas-feiras, declaro as segundas-feiras como o dia oficial das leituras da semana – para começarmos a jornada de trabalho bem informados, tá bem? Dessa forma não preciso me preocupar com a publicação no fim de semana e sinto (só sinto, porque a realidade é a mesma) que tenho mais tempo para ler os textos, selecionar os melhores e criar o post certinho. Então vamos em frente porque tem muita coisa bacana esta semana!


As entrevistas para o Social Analytics Summit 2015

Aconteceu no último final de semana (27 e 28 de novembro) o maior evento brasileiro de métricas, monitoramento e mensuração de resultados. Com curadoria de Mariana Oliveira e Tarcízio Silva, o SAS2015 contou com diversas palestras e workshops de grandes profissionais da área que colaboraram para uma intensa e dinâmica troca de aprendizados durante aqueles dois dias. Uma semana antes, esses mesmos profissionais participaram de uma série de entrevistas publicadas nos blogs dos responsáveis pela curadoria do evento. Embora sejam uma síntese bem resumida do que eles estavam prestes a apresentar nos debates do evento, vale muito a pena ler as entrevistas para conhecer os projetos e pensar como o mercado brasileiro pode amadurecer na área. Escolhi as minhas seis preferidas (mas vale a pena ler todas, além de procurar no Slideshare as apresentações do evento):


Trabalhando com métricas, na prática – por Willian Sertorio, no Blog de AI

E já que o assunto da semana é mensuração, vamos falar sobre isso? O Blog de AI tem uma série de posts sobre métricas (publicado pelo mesmo autor, se não me engano) que já apareceram aqui e se destaca por pensar o trabalho de mensuração não apenas com um guia definitivo, mas propondo alguns métodos e iniciativas fundamentais para pautar a análise de métricas.

“A natureza de um experimento é sim, validar algo de forma quantitativa. Porém, isso não quer dizer que o jeito de experimentar deve ser sempre quantitativo. Não importa muito a forma que você faz um teste, o importante é medir e aprender com os resultados.”


The proliferation of useless data – por Kaiser Fung

Ainda nessa proposta de refletir sobre dados, este texto levanta a questão do big data com um dos seus mais “difíceis” problemas: como filtrar tanta informação? Com uma rápida “historinha”, o autor explica como os dados coletados por ele na busca por um novo médico foram inúteis para a sua classificação de “qualidade”.

“One of the secrets of great data analysis is thoughtful data collection. Great data collection is necessary but not sufficient for great data analysis. I recently had the unfortunate need to select a new doctor. Every time I had to do this, it has been an exercise in frustration and desperation. And after wasting hours and hours perusing the “data” on doctors, inevitably I give up and just throw a dart at the wall.”


Should A Data Scientist Lead Your Marketing Team? – por Shashi Upadhyay, no AdExchanger

Enquanto a publicidade se torna cada vez mais digital, as empresas (e agências) estão percebendo (muitas já perceberam) que os rastros que deixamos na internet deve ser utilizado a favor da marca. Se a profissão “Cientista de Dados” nunca passou pela conversa sobre o vestibular quando você era jovem, é provável que essa realidade mude daqui pra frente – mas o importante é manter a calma (e estudar).

“Data scientists are naturally programmed to infuse data in everything that they do. Data can’t just be used for the programmatic work. Data needs to be intrinsic to the entire marketing operation, starting from the hiring process through performance reviews and all the way to project performance and revenue impact. Data scientists think in numbers so they will naturally attach quantifiable measurements to tactical actions, making data a critical piece of the company’s business.”


A psicologia em social media

Mas estudar sobre estatística (e números) não é suficiente para o profissional que deseja trabalhar com comunicação social e digital. Todas os assuntos “de humanas” como Psicologia, Antropologia, Sociologia, etc. também são de tremenda importância – afinal, dados são rastros deixados por um ser humano. E pesquisas sobre o comportamento humano nas plataformas digitais de redes sociais não é algo novo, mas é algo que deve ser cada vez mais apropriado pelos “departamentos” de marketing digital. Por isso, vale a leitura:


4 Reasons Why Nostalgia Drives Better Brand Engagement – por Josephine Hardy, no blog do DataRank

Estudar psicologia pode te ajudar a entender, por exemplo, por que a maioria das pessoas são tão saudosistas – o que há de tão glorioso assim no passado das nossas vidas? Nesse post, podemos encontrar algumas práticas nostálgicas que funcionam para a ativação dos usuários no Facebook e Twitter, por exemplo.

“In recent times marketers have been making an effort to increase brand engagement using throwback content from their target demographics ‘golden years’. This important phenomenon deserves some recognition because it works! We’ve put together 4 reasons why nostalgia drives better engagement, with some notable examples that we’re sure you will recognize.”


Social Media Attribution: Is This Really a Problem? – por Kevin Shively, no blog do Simply Measured

O legal dos posts do SM é que eles geralmente seguem um código de conduta de apresentar o problema, dizer por que é um problema e (tentar) atribuir uma solução. Nesse texto, o autor segue essa lógica para explicar como aplicar um modelo de atribuição na análise de social media (ou, em palavras mais simples, como dar valor ao que foi gerado a partir daquelas plataformas).

“If we can identify which action moved a potential customer from one stage to the next, and one activity to the next, we’re able to build an attribution model that doesn’t single out one tactic that takes all credit, but rather one that helps us understand which actions facilitate different parts of the customer’s journey.”


More than 50% of Instagram’s biggest fans hate ad increase – por Stewart Rogers, no VentureBeat

Quando os anúncios começaram a surgir com mais frequência no Instagram, fiquei com a curiosidade de saber o que os usuários estavam achando novidade – odiando, provavelmente, mas eu queria realmente fazer uma análise de monitoramento no Twitter para saber o que realmente tinham a dizer. A minha ideia não chegou à prática, mas agora esta pesquisa ajudou um pouco a matar a minha curiosidade – até porque também trás dados de opinião sobre o uso comparativo com outros apps e ferramentas, deixando o estudo um pouco mais completo.

“Any social network, especially one known for providing an authentic experience, is bound to generate negative sentiment whenever it injects ads. But this huge shift in how people feel about Instagram ads suggests the current balance is hurting its users. It is too early to investigate app data to determine if the change is having an effect on Instagram’s growth rate.”


O valor dos YouTubers influenciadores

O papel dos influenciadores na relação com as marcas me interessa como futuro profissional do mercado e o papel dos criadores de conteúdo na “cultura de celebridades do YouTube” me interessa como estudante acadêmico – e as duas coisas podem se cruzar em breve, por que não? Talvez por ter crescido – em parte – com essa geração, entenda melhor o valor desses comunicólogos para as marcas. Aqui estão alguns textos que achei interessante para debater sobre o assunto (cujos valores compartilho em sua maioria, com apenas algumas exceções):


9 Razões por que um blog é importante para sua carreira e vida – por Jeff Bullas, no Blog da IInterativa

Embora o blog tenha apenas três meses, consegui nesse pequeno período certo reconhecimento que eu não esperava acontecer tão cedo. Nos últimos dias, recebi feedback de gente que admiro muito e que me incentivam – direta ou indiretamente – a continuar estudando (e trabalhando) para me tornar o profissional que eu aspiro ser. Por isso, para fechar (com chave de ouro), escolhi esse texto mais pessoal – e que espero servir de inspiração para alguém, também.

“Uma vida e carreira de sucesso tem base em propósito. Nós todos trazemos nossas próprias mágicas e singularidades para o mundo. Seu objetivo na vida é descobri-los, abraçá-los e compartilhá-los. Seu blog pode ser uma plataforma digital em que tudo isso se revela.”

White Paper: What Is Social Analytics?, do Simply Measured

book-socialanalytics1. Introduction

2. The Social Marketing Process

3. Why Marketers Need Social Analytics

4. The Two Core Functions of Social Analytics

5. Planning: Defining a Social Strategy

6. Measurement: Optimizing Social Tatics

7. Turning Insight into Action

Depois de terminar a maratona dos e-books do Scup, estou considerando iniciar outra série com os materiais educativos do Simply Measured. Uma das plataformas mais famosas do mercado internacional, é provavelmente a ferramenta perfeita para o profissional de métricas – com certificados de parceria com Twitter, Facebook, Instagram e YouTube. Além de ter um blog recheado de posts relevantes para quem quer aprender (e um trabalho de automação/e-mail marketing muito bem feito, diga-se de passagem), eles também possuem uma seção com diversos materiais de marketing digital – e-books, pesquisas, glossários, kits de estratégia, guias, white papers, etc. – que tem um foco principal em social* e dados, mas que também aborda assuntos mais abrangentes.

*Você vai ler a palavra social neste post várias vezes; tenha em mente que é a palavra “social” da língua inglesa, já que não consegui achar uma tradução adequada

Para começar sem tentar dar passos maiores que as pernas, escolhi um white paper “básico” que apresenta alguns conceitos fundamentais para o profissional de social media – que tem (ou deveria ter) interesse em métricas. Com a proposta de “definir social analytics, [apresentando] como se encaixa no processo de social marketing e [pontuando] quais são os componentes necessários para desenvolver uma estratégia de social media abastecida por analytics”, o material procura explicar como algumas práticas são essenciais para um trabalho de social media otimizado, que coloca, como diz o slogan deles, “analytics first”. Conforme explicam na introdução, esse trabalho não se difere muito de outras atividades de marketing (o que reforça o quão é relevante e como deveria ser tratado com mais atenção), mas o “coringa” aqui está justamente na possibilidade de um trabalho que gere melhores resultados através de análises de dados responsáveis e coerentes.

“Social analytics – the ability to discover and communicate meaningful patterns from this social data – gives social marketers the opportunity to grow and develop their programs, fuel the entire marketing organization, and challenge assumptions more easily than they’ve been able to do with other digital mediums. The vast and disparate amount of data available to social marketers may make the process of analysis more complicated than it is in other areas, but its breadth and volume is also the reason it’s so valuable.”

Já que foi estabelecido que o processo de marketing para social media não se difere muito de outras vertentes, o material lembra que existe um ciclo a ser mantido para a otimização do trabalho (conforme apresentado na imagem abaixo). “Para executar táticas, profissionais de marketing precisam planejar a estratégia, e, para planejar, eles precisam entender como suas táticas impactam seus planos e metas” – o que, no campo de social media, fica claro pelo processo de: planejamento digital, execução de tarefas e análise de métricas. Ou seja, os profissionais precisam diferenciar três necessidades principais para desenvolver programas e campanhas eficazes: a habilidade para definir e planejar uma estratégia social, a habilidade para executar essa estratégia e a habilidade para mensurar e otimizar campanhas e táticas.

ciclo-marketing

E aí está a importância das métricas (ou do processo de social analytics): para planejar melhor as ações e definir estratégias mais assertivas, é preciso saber o que os dados têm a dizer – numa análise de testes constantes para identificar o que funciona bem ou não. Portanto, é possível dizer que essa prática:

  • Ajuda os profissionais de social media a compreender o impacto de sua estratégia social;
  • Dá acesso às informações, análises e insights necessários para planejar uma estratégia, medir sua performance, otimizar suas táticas e ligar atividades social a expectativas de negócios maiores;
  • Permite compreender como usar esse insight de forma construtiva.

O campo de análise, conforme explorado pelo material, localiza-se em duas fases do ciclo: planejamento e mensuração – já que a execução, num ambiente de agência digital, por exemplo, seria responsabilidade da criação (que teria como base os estudos feitos pelos profissionais de métricas). Dentro desse escopo, (a análise d)o planejamento é composto(a) por “audiences” (públicos), “conversations” (conversações) e “competitors” (concorrentes); enquanto a (análise da) mensuração tem “brand activities” (atividades da marca), “audience engagement” (engajamento do público) e “business results” (resultados de negócio). O primeiro, que precede a execução, tem como objetivo definir a estratégia social que será adotada; o segundo, após a execução, busca otimizar as táticas social.

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O planejamento

“Executing effective social media programs and campaigns requires data-driven planning. Analytics in the planning category involves collecting insight and intelligence about a broader social ecosystem, focusing outward instead of on your specific brand activities to define strategic initiatives.”

Primeiro, é preciso explicar que uma análise específica de apenas um dos pontos-chave do planejamento (audiences, conversations ou competitors) não é o suficiente; só a análise completa de todos os pontos-chave permitirá aos profissionais“obter uma visão holística do seu cenário social”, sendo assim capazes de formar uma estratégia social, incluindo táticas necessárias para atingir as metas desejáveis. O processo de planejamento, quando feito de maneira correta, segue o critério S.M.A.R.T, de Peter Drucker, definindo uma meta eficaz que é específica (specific), mensurável (measurable), atingível (attainable), realista (realistic) e “calendarizada” (time-bound).

Análise de públicos: é o processo de traçar o perfil, segmentar e agrupar as pessoas por dados demográficos, de interesse e de comportamento. Categorias principais:

  • Análise de comportamento: coletar insight sobre seguidores mais influentes, padrões de engajamento e sentimento, como, por exemplo, feedback negativo.
  • Análise demográfica: coletar insight sobre características dos usuários ao analisar dados de palavras-chave e de perfil.

“Social analytics allows users to target people for outreach or advertising, align a social audience to the ideal customer, and craft the right content at the right time to align with audience preferences.”

Análise de conversações: é o processo de identificar e compreender conversações em torno da sua marca, tópicos específicos ou qualquer área de interesse selecionada. Pode ser destrinchada para classificação por volume, sentimento, relevância e influência.

Conversation analysis can frame the way marketers speak about their own products and brand, how they interact with consumers by leveraging the topics that are already being discussed, and which tactics or conversations to avoid altogether

Análise de concorrentes: é o processo de observar empresas específicas dentro de uma indústria ou de um segmento, focando na atividade do concorrente, benchmarks e táticas para gerar insights estratégicos críticos. Pode ter como foco:

  • Concorrentes da indústria: empresas competindo pelo mesmo share of market, clientes e dólares;
  • Concorrentes de inspiração social: empresas do mesmo espaço, ou de um espaço semelhante, que estão operando com eficácia e podem oferecer direcionamento.

“Social analytics allows users to analyze and benchmark the competition to pull out successful areas of focus and tactics that can be integrated into a brand’s strategy.”

Tendo em mãos todas essas informações de análise, é possível pensar a estratégia que será tomada para a execução do conteúdo que será desenvolvido. Para isso, é necessário “arrumar a casa”, organizar tudo que foi coletado, na busca da possibilidade de transformar aqueles dados em inteligência. Seguindo as ordens do material:

  1. Faça uma compilação dos insights gerados de cada uma das três áreas de análises.
  2. Alinhe esses insights recentemente reunidos com objetivos gerais de negócio e de marketing para desenvolver mapas táticos baseados nos resultados desejados, melhores práticas e metas realistas colhidas da análise.
  3. Priorize as metas e táticas tendo como base a relevância para a empresa e os objetivos dos departamentos, a quantidade de recursos necessários e a probabilidade do resultado desejado.
  4. Equipado com metas direcionadas por dados e táticas que são alinhadas aos objetivos da empresa e pesadas para o sucesso mais eficiente, comece por em prática o novo plano desenvolvido.

A mensuração

“The outcome of the measurement and optimization process, when done effectively, is a complete understanding of how brand tactics impact audience engagement and drive real business value. This insight can then be used to alter, improve, or change the tactics and execution decided upon during the planning process.”

A mensuração ocorre após a execução do plano estratégico (que foi definido através da análise de planejamento e mensuração, por isso é um ciclo), ou seja, trabalha com a medição de resultados. É aqui que será possível analisar métricas responsáveis por guiar uma comunicação mais assertiva com o cliente, baseado nos dados obtidos através dos canais e plataformas de mídias/redes sociais.

Análise de atividades da marca: inclui as atividades que a marca conduz, como a publicação de conteúdo, respostas aos usuários e divulgação de campanhas e iniciativas da marca. O papel de social analytics serve para analisar, neste caso, principalmente o comportamento do usuário, ajudando os profissionais a medir, comparar e otimizar as táticas que estão sendo usadas.

“There are many types of analysis to be done around brand activities, including campaign execution, posting volume and frequency, content type, content attributes, network distribution, and audience targeting.”

Análise do engajamento do público: no sistema de social analytics, é a análise de como as atividades da marca e a mídia espontânea são recebidas, respondidas e amplificadas pelo público, tanto num nível específico de conteúdo quando num nível de marca.

“Social analytics allows users to gain insights about how their audience has interacted with their brand message, benchmark against other companies and time periods, and gain understanding about their tactics and content performance.”

Análise de resultados de negócio: o componente mais difícil e, ao mesmo tempo, mais valioso do processo de social analytics é a habilidade para medir o impacto do social tanto nos resultados diretos (como engajamento e tráfego), resultados mais abrangentes de marketing (como fidelização e valor vitalício do cliente) e resultados de negócio (como renda e vendas).

“In this regard, social analytics needs to integrate social data with other marketing and sales channels, tying social media initiatives directly to down-funnel activities, workflows, and sales metrics.”

Com todas essas análises feitas (e com os dados organizados), os profissionais de social media conseguem identificar se a estratégia social está funcionando ou não. Ou seja, é possível: comprovar quantitativamente a eficácia do trabalho (seja dentro do departamento de marketing ou em outras áreas da empresa); descobrir o que funciona e o que não funciona, para intensificar o trabalho das táticas ou buscar alterá-las (desenvolvendo hipóteses adicionais); e modificar e executar novamente – ou seja, se algo não está funcionando, os dados mostrarão isso, e provavelmente é melhor buscar outro caminho. Nas palavras de Gabriel Ishida, “O cliente, para enxergar valor em rede social, precisa ver dinheiro” – e colocar “analytics first” pode ser o primeiro passo para fazer isso acontecer.

“Using social analytics as the basis for planning a complete strategy and measuring the outcomes of that strategy’s execution is now a fundamental component to developing successful social programs, understanding the value of those programs, and driving real results.”

SlideShare: Diferença entre métrica, KPI e objetivo, por Priscila Marcenes

Depois de me aventurar por outros horizontes, volto ao assunto que me motivou inicialmente a desenvolver o blog. No entanto, é a primeira vez que compartilho aqui um conteúdo do Slideshare, que, aliás, é uma plataforma extremamente útil (e rica) para quem deseja aprender sobre a profissão de social media – na página de materiais educativos listei mais de 25 “perfis”  de profissionais, ferramentas de monitoramento, agências, eventos do mercado, etc. Como é a primeira vez, para me adaptar ao novo formato, optei por um material curto cujo tema não é inédito para mim.

[slideshare id=37476074&doc=diferenaentremtricakpieobjetivo-140729163238-phpapp01]

O material produzido e publicado pela Priscila Marcenes (Social Figures) tem como intuito ajudar “quem está cansado de fazer um relatório medindo apenas o total de interações e o crescimento total dos fãs”, no qual ela explica “como contextualizar suas métricas e, junto com o objetivo do cliente, transformá-las em KPIs” – um fator importante que já abordei no blog algumas vezes, mas um reforço é sempre vantajoso – afinal, a repetição sempre foi uma boa técnica de aprendizado.

Conceitos

  • Métricas: sistema de mensuração que quantifica uma tendência, uma dinâmica ou uma característica;
  • Objetivos: metas – propósito ou resultados – que se pretende atingir;
  • KPIs (Key Performance Indicators): parâmetros que estabelecerão cenários para as métricas com a finalidade de averiguar se estratégia utilizada levará ao cumprimento do objetivo estabelecido.

Acredito que a maior confusão que acontece nessa área se dê principalmente à dificuldade de diferenciar metas de objetivos e métricas de KPIs. Conforme aprendi nesses poucos meses, compreendo que as metas são os destinos a serem alcançados para a realização do objetivo, enquanto que KPIs são métricas definidas taticamente para medir o desempenho das estratégias utilizadas em função das metas. Para além disso, é importante ter noção que números, sem um contexto, são apenas números. Só a partir do momento que há uma organização e compreensão dos dados que é possível contar (e ouvir) histórias com eles.

O material também apresenta três situações-exemplo de como se diferenciam os objetivos, as métricas, as metas e os KPIs, apresentando os problemas e as soluções. Uma coisa que eu achei legal e nunca tinha visto antes foram as três possibilidades de cenários baseados nas análises dos KPIs em determinado período de utilização da estratégia pré-estabelecida. É importante para ter em mente que o conteúdo anda lado a lado com a análise de métricas, como ela mesma explica: “Nos três casos apresentados percebe-se que quando contextualizamos os resultados encontrados podemos avaliar, mudar e repensar a estratégia ainda no prazo que possuímos para o cumprimento do objetivo.”

    • Um KPI é uma métrica contextualizada que validará a estratégia utilizada para o cumprimento do objetivo estabelecido.
    • Não existe KPI ou cenário pré-estabelecido. Os indicadores devem ser definidos junto ao cliente e possuírem coerência com a meta a ser alcançada.
    • Criando cenários e contextualizando as métricas, você poderá avaliar melhor e mudar a estratégia em tempo de alcançar o resultado necessário.

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Como expliquei no início do post, escolhi um material enxuto e sobre um assunto sobre o qual já estudei em alguns cursos e e-books. As próximas apresentações (que, aliás, são algumas centenas), também, em sua maioria, produzidas por profissionais da área em busca de compartilhar conhecimentos. Se você percebeu que há alguma conta do Slideshare faltando na minha lista, por favor, utilize os comentários para me avisar! 😀

Hangout: S+ e Monitoramento e Métricas com Henrique Ribeiro

Retomando os hangouts do Social+ – projeto que busca “entrevistar” profissionais de diversas vertentes do mercado de comunicação digital sobre as suas especialidades -, desta vez escolhi assistir a uma conversa sobre um campo que, conforme já mencionei várias vezes aqui no blog, considero bastante atraente.  O profissional convidado para falar sobre monitoramento e métricas foi Henrique Ribeiro, professor da São Paulo Digital School e, à época, Senior Analytics Analyst da R/GA.

Formado em Publicidade, Ribeiro começou como profissional de mídia que gostava de fazer relatório e encontrou, a partir daí, uma área que tem como um dos focos essa produção específica. No hangout, ele fala sobre a sua experiência nos dois anos que trabalhara na R/GA, contando um poucos dos desafios da profissão, dos objetivos que a área deve oferecer às empresas e às agências (gerar conhecimento através da mensuração da conversa para verificar se o caminho seguido está correto) e como as métricas são essenciais para alinhar os projetos dentro de um trabalho de comunicação online.

Sobre a profissão

Uma grande dificuldade da área de métricas dentro do contexto da comunicação é encontrar profissionais que tenham facilidade de trabalhar com números. Ele conta que essa aversão comum dificulta encontrar pessoas dispostas e capacitadas para atuar na área, mesmo que haja uma necessidade cada vez maior desse profissional no mercado. Além disso, essa pessoa deve ter bastante cautela com o trabalho (é importante saber qual ferramenta usar e quais dados observar, assim como ter atenção na hora de repassar os números) e com o relacionamento em outras frentes. O grande mote do profissional de métricas é ter a desenvoltura para se relacionar com as demais áreas, gerando conhecimento para que estas possam fazer o negócio andar.

Para começar, ele aconselha – e se desculpa por isso – o clichê: Google, mas reitera que essa deve ser uma área na qual a pessoa que seja atuar deve começar estudando e se manter atualizada. A recomendação que faz é o blog do Scup (bastante explorado aqui no blog), que fala sobre vários assuntos de forma bem didática e permite que quem esteja começando sinta-se “mais confortável para pesquisar outras coisas”.

O profissional e o mercado

Um dos conceitos mais conhecidos dentro da área de pesquisa de mídias sociais é o big data, que também é um assunto rapidamente abordado na conversa. Ele explica que é imprescindível que os profissionais tenham pelo menos a compreensão do que compreende o conceito de big data – afinal, é dali que se gera conhecimento para colher melhorias e proporcionar otimização. Com o exemplo do Netflix, ele explica que as empresas estão cada vez mais buscando usar dos dados para oferecer conteúdos personalizados aos seus clientes – um exemplo recente é o algoritmo do Spotify -, o que significa que o profissional precisa, no mínimo, compreender o conceito para que as marcas possam se beneficiar disso.

Respondendo a uma pergunta sobre quantos clientes um profissional consegue administrar sozinho, ele explica também que isso depende de vários fatores (tamanho, demanda, budget, etc.), além de decidir se o monitoramento é apenas para a análise ou também para atendimento/relacionamento. Além disso, sobre o trabalho de coleta, ele ratifica que é importante recolher o máximo de dados/métricas possíveis, mas é crucial que haja o trabalho de filtro da melhor métrica que vai proporcionar que o profissional responda ao cliente se o negócio está funcionando ou não (os famosos KPIs).

Ferramentas gratuitas e pagas

O grande problema das ferramentas gratuitas é a impossibilidade de ter em mãos o volume de menções coletado – embora seja possível ter uma noção do que as pessoas falam (nesse contexto, ele sugere o Hootsuite, Topsy e Tweetdeck). As ferramentas pagas coletam mais dados e têm um trabalho de armazenamento e sofisticação (mensuração automática, regras automáticas, dados do excel pra ter registro mais sólido, menções em grupo, etc) mais elaborados, assim como permitem a automatização de boa parte desse trabalho. Ainda assim, é importante se atentar que nenhuma ferramenta ainda tem a mesma capacidade de interpretação do ser humano.

Para escolher bem uma ferramenta, ele sugere que o contratante compreenda exatamente como funciona as features disponíveis. Ou seja, é importante estudar as autorizações (APIs) e observar a questão legal, para ter certeza de que a ferramenta vai disponibilizar um conteúdo sem ruído e dentro das normas.

Alcance orgânico e as pequenas empresas

Um tópico também abordado na conversa é como o trabalho de monitoramento e métricas pode ajudar a gerar resultados orgânicos para as empresas. Sobre isso, ele explica que a “relevância” foi fator decisivo por um tempo, mas que, com o crescimento da popularidade do Facebook, a atenção ficou cada vez mais disputada. Isso significa que o alcance orgânico, com o passar do tempo, deve diminuir cada vez mais (vale lembrar que a conversa foi em março de 2014) – resta saber se vai continuar sempre caindo ou haverá um patamar mínimo.

Dentro desse contexto, as micro e pequenas empresas têm que estar preparadas para investir – mesmo que com pouco orçamento – nos anúncios do Facebook. Em sua defesa, ele argumenta que a rede social é uma baita ferramenta de segmentação, o que, se utilizado da maneira correta, pode atingir o público certo de maneira eficaz com um trabalho de investimento estrategicamente pensado para baixos custos.

O relatório de monitoramento e métricas

Sobre o relatório, um dos pontos principais do trabalho, ele ratifica: não há um modelo pronto. É preciso ter claro quais são os objetivos do negócio do cliente para que, a partir daí, sejam traçados os diretórios – através de uma visão clara – do que comunicar ao cliente. São muitas variantes (como uma campanha de mídia, por exemplo), mas um ponto que ele bate na tecla é a necessidade de passar o que realmente importa (e por que é mais fácil fazer um relatório de 200 páginas do que de 2 páginas), para ter total compreensão do que interfere nas métricas e o que isso significa para o cliente.

Além disso, é preciso que haja uma “troca de figurinhas” entre a equipe de métricas e a equipe de conteúdo para que a primeira entenda qual é a proposta do conteúdo para poder avaliar os resultados disso – “é o cara de métricas que mostra o que está dando certo ou não”. Cada área precisa ter uma noção mínima do que a outra faz e onde entram as nuances de cada uma delas entre si – tendo isso em mente, como o que a área x impacta na área y, o profissional de métricas pode selecionar quais são os KPIs a serem analisados. É preciso entender corretamente o objetivo do conteúdo (num trabalho de erros e acertos), e a melhor maneira de validar isso é explicar para a equipe como isso funciona e fazer o relatório em cima disso.

[youtube https://www.youtube.com/watch?v=nlQBfA0ti9E]

Leituras da semana: inspirações e recomendações do trabalho com dados/métricas

A área de marketing digital muda a todo instante. Seja nos apresentando novos jogadores (olá, Periscope), seja nos mostrando que mesmo os gigantes morrem (R.I.P. Orkut, MySpace), ou mesmo nos mostrando que mudanças significativas podem alterar todo um comportamento num site de rede social (oi, Mark!). Por isso (e mais outros n motivos), é importante se manter a par de tudo que acontece de novidade nesse ambiente digital.

Eu já tinha, pelo menos desde junho, adotado essa prática (mesmo que timidamente), buscando seguir profissionais do mercado que divulgassem matérias, notícias e artigos importantes sobre o tema no Twitter (por isso a lista de quem seguir ali do lado). Depois de uma dica da ídola-mor, Mariana Oliveira, fui apresentado um app para celular que permite que você salve um link para ler depois, disponibilizando ainda a possibilidade de arquivar, etiquetar e favoritar o que foi lido. Como, diferente do Facebook, no Twitter eu consigo ler TUDO que foi dito pelas pessoas que eu sigo nas 24h do dia, com a ajuda do IFTT, agora basta eu clicar em “favoritar” tweet que o primeiro link é salvo direto no Pocket, onde eu leio e faço toda a categorização necessária após a leitura.

Juntando a + b, resolvi fazer essa “coluna” aqui no blog onde, semanalmente (provavelmente no domingo), vou reunir algumas leituras que fiz durante a semana sobre todo o conteúdo referente ao que falo aqui. Só chamo atenção para uma coisinha: não necessariamente os textos serão da semana referente ao post da data específica. Como já mencionei anteriormente, desde maio/junho que reúno no Twitter vários artigos/matérias sobre marketing digital que eu nunca cheguei a ler (por preguiça da desorganização), mas deixei salvo ali e, agora, com o Pocket, consegui organizar tudo e estou colocando (aos poucos) a leitura em dia. Para começar, estes foram alguns textos que li durante a semana e achei o conteúdo interessante para compartilhar aqui no blog:

Meça seus cursos de marketing digital, parça – Por Ailton Mesquita

Esse texto foi uma das inspirações por trás da criação deste blog. Fala bem resumidamente da importância de, antes de sair fazendo cursos às cegas, procurar e usufruir dos diversos materiais didáticos que estão disponíveis online para qualquer um que queira aproveitar deles.

Com o tempo você vai reconhecer facilmente os profissionais que estão realmente envolvidos com o processo, que criam cases e servem de modelo para o desenvolvimento da comunicação. Fuja dos materiais e palestras com títulos fantásticos do tipo “Transforme seu Facebook numa metralhadora de vendas”, “Fique rico usando as mídias sociais” e “Seja um NINJA do marketing digital”. Para todo o resto vale dar uma olhada pra poder separar o bom do bullshit.


The 6 Rules for #DataDriven Social Marketers – do Socialbakers

Escrito por Jan Rezab (CEO do Socialbakers, ferramenta líder de mercado na área de métricas), este artigo apresenta algumas questões fundamentais que os profissionais de métricas devem levar em consideração para trabalhar com elas. Em resumo: as métricas sempre devem ser contextualizadas, sejam dentro da análise (com outras métricas, KPIs e objetivos) ou no cenário monetário dos negócios.

#DataDriven social marketers bring everything together to make a comprehensive picture of how social drives activities in different parts of your organization. That means making sure that your whole organization is aligned on social media data! From Content to R&D, you need to talk about how social data can inform every aspect of your business and make it smarter.


3 examples of how data can be used creatively – do Brand Republic

Uma coisa que eu tenho dificuldade de encontrar quando se trata de trabalho com métricas são cases. Neste artigo, são apresentados três trabalhos realizados a partir da análise de dados (não exatamente de métricas, mas já vale). São três ações em vídeo que mostram como os dados podem aguçar a criatividade para obter uma assertividade maior na comunicação. Vale a pena conferir os vídeos!

While some marketers still believe data restricts creativity, the majority are recognising the power of data and creativity working together. Professor Brian Cox stepped into the debate arguing that within the right framework data can always improve the creative process and campaign success. The inaugural Lions Innovation festival even had an award dedicated to Creative Data, which received more than 600 entries.


Social media: 7 passos para as marcas conseguirem engajar consumidores em tempo real – do ProXXima

Não é nenhum artigo genial, mas levanta alguns pontos interessantes sobre planejamento estratégico de marketing digital. O título “7 passos para” não me agrada muito, pois parece uma cartilha infalível de sucesso, mas é uma boa leitura para pensar, no geral, como se pensar uma boa estratégia online.

Depois de finalizar sua estratégia de engajamento, dê a oportunidade para que seus funcionários coloquem sua expertise em prática. Ensine o básico, recue e confie em sua equipe. Entenda que você não pode controlar tudo, mas educar e empoderar seus funcionários é um grande passo à frente.


Gostar de métricas é melhor do que não gostar de métricas – por Willian Sertorio

O curioso deste artigo é que ele não foi escrito por um Social Media ou um profissional de marketing digital, mas por um designer. Logo, não se fala sobre nenhum assunto específico do mercado de mídias sociais, mas traz uma boa reflexão de como os dados são – mesmo em diferentes frentes – importantes registros que não devem ser ignorados.

Quando há um esforço para que todos tenham o mesmo entendimento sobre o que move o negócio, esse cenário fica mais democrático. Não é um briefing. É acompanhamento diário. Números são uma ferramenta de comunicação, no final das contas. Uma boa planilha de métricas pode ser o canal para discussões produtivas e pautadas em fatos, e não apenas opiniões.

Curso e workshop: Métricas em Mídias Sociais, da Atlas Media Lab e CEC Cursos

cursos-metricasHoje finalmente chegou o momento de falar de dois “cursos” muito importantes para mim: o primeiro, que fiz ainda em abril com o Junior Siri, em Aracaju, foi responsável por abrir meus olhos para o lado “além da criação” na área de marketing digital (sempre tive um preconceito por qualquer coisa que envolvesse números); e o segundo, mais recente, não foi exatamente um curso, mas um workshop da Atlas Media Lab em São Paulo, com o Gabriel Ishida, que eu sempre tive curiosidade e interesse em fazer por ser uma das “escolas” de cursos livres mais citadas quando montei o blog. Neste post, tentarei abarcar o aprendizado retirado dos dois cursos, como vim anunciando nas publicações anteriores.

Antes, gostaria de falar da minha experiência (contextualizante) com cada um deles. O curso com o Siri, de 8h de carga-horária, foi realmente um divisor de águas para mim no sentido de que me apresentou um cenário carente que eu repudiava só por ter que ver números. Também foi uma coincidência, porque estava visitando Aracaju exatamente na semana em que ocorreu (lembro que ele brincou falando que São Paulo, onde ele atua, era tão mais perto, podíamos combinar um curso lá) – e eu não sabia nada do assunto, só conhecia o Siri pelas pesquisas que ele tinha feito. Em contrapartida, no workshop com o Ishida, de 4h de carga-horária, eu já tinha certo conhecimento sobre o assunto (devido principalmente ao curso anterior, mas também às leituras do blog) e fiz um bate-volta RJ-SP (fui às 6h e voltei às 16h do mesmo dia) só pra fazer esse investimento e não me arrependo.

Profissional de Métricas

O bom de fazer um curso sobre um assunto completamente ignorado numa cidade é que o conteúdo vem bem mastigadinho pra quem nunca nem ouviu falar em taxa de engajamento. Por isso achei interessante o mapeamento de agências aracajuanas que trabalham com métricas/monitoramento (uma só), justificando a importância da proliferação dessa cultura de dados na cidade. Outro aspecto positivo foi a apresentação do profissional de métricas em mídias sociais, algo tecnicamente simples de ser falado mas que acrescenta bastante devido ao contexto do cenário do curso.

Quem são: Social Intelligence (AD.Dialeto), Data Intelligence (Ogilvy), Insights (Mutato), Data Strategist (Wieden+Kennedy), Business Intelligence (SapientNitro, DM9DDB*, AlmapBBDO, Leo Burnett);

Onde vivem: clientes – dentro dos departamentos de marketing ou em setores de inteligência de mercado; agências – dentro dos departamentos de social media ou de planejamento (cliente > atendimento > planejamento > criação > mídia > business intelligence > criação/planejamento/mídia);

O que fazem: coletar/extrair dados, processar dados, analisar;

Benefícios de ter esse profissional na equipe: insights, otimização de trabalho, argumentação, aumentar a assertividade da comunicação.

Conceitos

“Uma métrica é um sistema de mensuração que quantifica uma tendência, dinâmica ou característica. Métricas são usadas para explicar fenômenos, diagnosticar causas, compartilhar descobertas e projetar os resultados e eventos futuros.” – Neil Bundle

Em suma, métrica é tudo aquilo que pode ser medido (fãs, curtidas, visualizações, comentários, etc), ou seja, é a quantificação dos dados, utilizadas para nos dar uma noção de com o que estamos lidando (e o que podemos concluir de sua análise). São, também, a prova dos 9 para comprovar se as metas e as expectativas foram alcançadas. Marcas ou empresas que desejam ter um posicionamento num site de rede social precisam ter em mente (e no papel) um objetivo definido, pois é o primeiro passo para o sucesso de qualquer ação de comunicação.

No entanto, é necessário alguns cuidados ao lidar com métricas: números e fórmulas são apenas números e fórmulas se não colocados dentro de um contexto maior, ou seja, não adianta ter mil métricas para analisar se não é compreendido o que fazer com elas (é necessário saber como elas foram calculadas para ter noção do cenário em que elas foram aplicadas e o que elas representam ali); outro ponto importante está na citação do autor Douglas Hubbard (mencionado em ambos os cursos, aliás): “Mensuramos para diminuir a incerteza”, ou seja, as métricas são ferramentas que auxiliam na precisão do resultado, garantindo maior assertividade na comunicação, o que não quer dizer que são exatamente “certezas absolutas”.

Numa classificação feita pelo Ishida, são conhecidas dois tipos de métricas – de dimensão e de interação:

tipos-metricas

É importante também saber os tipos de mídia online e quais são algumas métricas que podem ser utilizadas para as suas mensurações.

Mídia paga: “Veiculação paga que promove um produto, website, parte do conteúdo ou algo mais que um anunciante queira pagar para atrair atenção.” – Nick Burcher

Mídia própria: “É o conteúdo que é distribuído diretamente entre marcas e pessoas, sem a intermediação de canais que não sejam da própria marca, como um site, blog ou uma fanpage no Facebook.”

Mídia gratuita: “É quando a marca é relacionada em conversas do consumidor.”

metricas-tiposdemidias

Aqui também acho importante destacar bem a compreensão da diferença entre os conceitos de objetivos, métricas, KPIs e estratégias:

  • Objetivo: é o que se quer alcançar.
  • Métrica: é o que é possível ser mensurado.
  • KPI: é a métrica que indicará se o objetivo está sendo alcanlado.
  • Estratégia: é o que será feito para o objetivo ser alcançado.

“Fãs numa página do Facebook”………………………………………………..MÉTRICA
“Aumentar o número de interações”……………………………………………KPI
“Criar uma promoção no Instagram”…………………………………………..ESTRATÉGIA
“Aumento de tráfego para o site”……………………………………………….KPI
“Mudar a percepção do consumidor”………………………………………….OBJETIVO
“Cliques e alcance”………………………………………………………………MÉTRICAS
“Mudar linha editorial do conteúdo”…………………………………………….ESTRATÉGIA

Ferramentas

Segundo a pesquisa de Profissional de métricas, monitoramento e social analytics no Brasil de 2014, o mercado brasileiro usa mais de 140 ferramentas diferentes – com os mais diversos fins: medir influência, gerar mídia, monitoramento, análise competitiva, medir engajamento, dashboards, etc. No entanto, várias plataformas de redes sociais oferecem a sua própria ferramenta para análise de dados – cabe aos profissionais e às agências decidiram qual melhor os beneficia conforme as suas demandas. Uma boa dica para quem quer começar a entender mais sobre métricas é se utilizar dessas ferramentas próprias e observar como elas funcionam (o Twitter Analytics é aberto para todos os usuários, assim como o YouTube Analytics; para o Facebook Insights, basta ser admin de alguma página).

Nativas (das próprias mídias sociais): Facebook Insights, Facebook Ads Manager, Linkedin Analytics, Twitter Analytics, Twitter Ads Analytics, YouTube Analytics.

Terceirizadas: Ferramentas que usam API das redes sociais. Há as ferramentas gratuitas (ou freemium) e as pagas.

  • Comentários pessoais por Gabriel Ishida: “Socialbakers – ferramenta com foco em métricas, caríssima; Quintly – o primo mais barato do Socialbakers (ferramenta esteticamente feia, mas com dados importantes para analistas, como a criação de métricas específicas); Simply Measured – uma das ferramentas mais completas de forma grátis para gerar métricas; Crowdbooster – ferramenta grátis de pouco conteúdo mas que sua vertente paga tem um custo-benefício bastante compensável.”

nativas-terceirizadas

  • Facebook (Insights)
  • Quase a totalidade das marcas que têm presença digital fazem atuação no Facebook, no entanto, o alcance orgânico das páginas têm decaído cada vez mais (a explicação de Mark é que o site é uma rede social para pessoas, e elas não querem empresas ali, então ou você faz um conteúdo diferenciado que se destaque ou paga pra aparecer);
  • O painel principal do dashboard já apresenta uma boa visão dos últimos 7 dias da página (curtidas na página, alcance, engajamento, desempenho dos últimos posts, etc), mas é possível explorar muito mais em outras abas como, por exemplo, Painel demográfico, que traz uma classificação resumida do seu público;
  • A divisão que é feita entre as métricas acontece da seguinte forma: nível de página/page level (volume de fãs, demografia, etc); nível de post/post level (curtidas, compartilhamentos e comentários); nível de vídeo/video level (visualizações, usuários únicos);
  • Métricas de dimensão: alcance (reach) – usuários únicos impactados, e impressões (impressions) – quantas vezes a página ou o post foi exibido (um usuário pode receber mais de uma impressão, mas ser contabilizado com um único alcance);
  • Principais métricas de interação: fãs, usuários engajados (usuários que fizeram qualquer interação no post ou página), stories (interações que geram histórias), histórias (interações que aparecem na timeline do usuários), URL cliques, video plays, feedback negativo (descurtir a página, ocultar o post);
  • Para uma coleta de dados mais confiável, é aconselhável utilizar um encurtador de links como o bit.ly para ter acesso a métricas mais confiáveis de cliques (que ficam públicas, basta utilizar o + após digitar o link: bit.ly/sportfantennis+);
  • Melhores momentos para postar: o Facebook oferece um gráfico que exibe os horários em que os fãs da página estiveram mais conectados nos últimos 7 dias – e aí fica a deixa para uma análise de compreender qual seria o melhor momento para postar: quando tem mais gente online, produzindo mais conteúdo; ou quando tem menos gente online, e a competição é menor (mas o público favorável a curtir também)?;
  • Dica: use a taxa de engajamento para determinar se um post foi bem sucedido – fórmula: (likes + shares + comentários + cliques / alcance do post); o resultado é relativo, mas entende-se que taxas acima de 2% tiveram um resultado positivo;
  • Para comparação com concorrentes, o alcance do post não é público, logo, utiliza-se (na fórmula acima) o volume de fãs da página.
  • Twitter (Analytics)
  • O grande diferencial do Twitter frente às outras plataformas é a sua característica de engajamento real-time, que envolve a aderência ao mobile como representativa da second-screen;
  • Principais métricas: impressões, URL cliques, taxa de engajamento, hashtags cliques, engajamento (RTs, favoritos, respostas), app downloads, seguidores ganhos e video plays;
  • A ferramenta Twitter Analytics já dispõe de uma taxa de engajamento pronta chamada de Taxa de Participação, que é formulada da seguinte maneira: (replies + retweets + favoritos + seguidores ganhos / impressões) – e segue a mesma regra do Facebook, taxas acima de 2% são consideradas boas;
  • Dica: por não ter um algoritmo que possibilite uma vida maior do post é recomendado fazer repostagem de conteúdo durante o dia ou na semana;
  • Métricas para ficar de olho: taxa de participação, impressões, interações e seguidores ganhos – sendo esta última importante analisar por tweet, o que permite indicar qual tipo de conteúdo gera mais seguidores novos.
  • YouTube (Analytics)
  • Pensando sempre em ser amigável à publicidade, o Google oferece uma das ferramentas mais completas para a análise de métricas de vídeo (além de ser bastante adaptado ao mobile);
  • Principais métricas na ferramenta: visualizações, comentários, minutos assistidos, compartilhamentos, inscritos, favoritos, gostei e não gostei;
  • Métricas para ficar de olho: gostei e não gostei, compartilhamentos;
  • Dica: crie uma métrica semelhante à taxa de engajamento (por exemplo: gostei + comentários + compartilhamentos + favoritos / visualização) para ter uma base para a análise de desempenho.
  • Instagram
  • Embora seja uma das plataformas de redes sociais que mais cresce e se populariza no Brasil, é a única que não possui uma ferramenta nativa;
  • Uma característica do Instagram para empresas/marcas é não exatamente investir em venda, mas trabalhar gestão de branding/valor de marca, fazendo fotos mais produzidas e bem pensadas;
  • A ferramenta Instagram Ads Analytics foi recentemente introduzida mas ainda não está disponível para o público geral;
  • Só é possível usar ferramentas terceirizadas: Iconosquare, Minter.io,etc;
  • Spread rate (Iconosquare): taxa de pessoas que não te seguem mas interagiram nas suas fotos (através de hashtags ou chegadas externas de perfis) – uma boa métrica para pensar o ganho de novos seguidores;
  • Best time to post (Iconosquare): uma boa análise pode indicar oportunidades de ação (por exemplo, bolinhas pretas pequenas com um número considerável de interação pode ser uma boa deixa para testar novos horários);
  • Tag impact (Iconosquare): a ferramenta mostra quais as hashtags mais utilizadas no mundo e como as suas hashtags se relacionam com elas, o que pode te permitir a apropriação de alguns termos populares;
  • Principais métricas (Iconosquare): followers, likes, followers growth, comments, posts, spread rate, love rate;
  • Dica: tente sempre separar os conteúdos (pra vender, humor,  beleza etc) – isso vai possibilitar que você avalie cada conteúdo por assunto para poder analisar quais funcionam melhor.

Processamento e criação de Base de Dados

Se você é daqueles que coloca no currículo Pacote Office – avançado, mas só sabe mexer no Word e PowerPoint, é trabalhando com métricas que o contratante pode julgar se essa informação é realmente válida. Além das ferramentas e dashboards, o trabalho é feito muitas vezes com o Excel, o que pode ser um empecilho para quem está começando mas desconhece totalmente a ferramenta. No curso em Aracaju, o Siri deu uma pincelada nesse assunto ao falar sobre a exportação dos dados para ferramentas externas – e, adicionalmente, nos disponibilizou uma apostila com alguns comandos básicos essenciais para começar a aprender a utilizar a ferramenta. Fiz questão de scanear e colocar no Google Drive, caso alguém tenha interesse: é só clicar aqui.

exportando-planilhasEtapas:
1. Exportar dados – exemplo: acesse www.facebook.com/insights e selecione a página que você quer acessar os dados (exporte todas as planilhas);

2. Categorizar conteúdo – na planilha de post que você exportou, crie uma coluna com o nome de “editoria” e comece a preencher as linhas com as respectivas editorias (ex: data comemorativa);

3. Filtrar dados – ainda na mesma planilha, comece a filtrar os dados de cada editoria;

4. Cruzar métricas – cruze métricas que você acredite que irão te dar algum tipo de conhecimento;

5. Montar base de dados – reúna os dados de importância numa única planilha e a chame de “base”, pois ela será a base para seus relatórios (nela, crie gráficos);

Análise

Enquanto a coleta de dados é feita por um robô (ok, programada por um humano), a análise é a parte mais humana de toda a etapa no trabalho com métricas – por isso, essa etapa exige atenção redobrada do profissional responsável. Primeiramente é importante entender que nenhuma métrica funciona se trabalhada isoladamente, muitas vezes as métricas influenciam uma na outra (posts com mais histórias podem aumentar seu alcance devido ao engajamento do público); assim como seguidores, hashtags e marcação de amigos influenciam nas curtidas do Instagram.

A importância de compreender o que significa (como foi formulada e o que representa) uma métrica é também essencial para a realização de uma boa análise (de que adianta verificar a rotação de um pneu se o que eu quero saber é a distância, que é calculada pela velocidade?). Um exemplo citado no workshop foi o da Netshoes, cujo objetivo era vender produtos na Black Friday. Para análise, foram apresentados números referentes a impressões, curtidas, compartilhamentos e cliques em três diferentes posts no Facebook e no Twitter – com a determinada pergunta: qual publicação trouxe mais resultado? Resposta: baseado nesses dados, é impossível saber, uma vez que o KPI do objetivo é a conversão de vendas no site.

KPIs são métricas que você coloca como prioritárias para acompanhamento de suas ações. Por exemplo: se você quer vender via mídias sociais, um KPI deve ser vendas vindas de Social Media; se você quer que pessoas assistam a um vídeo, um KPI deve ser video plays ou visualizações. Não adianta olhar fãs/seguidores se o objetivo traçado é que a pessoa assista ao vídeo publicado; não adianta olhar impressões se o objetivo é fazer as pessoas gostarem do conteúdo – olhar para as métricas corretas é o necessário a se fazer para estabelecer bem os KPIs.

Outro exemplo: não dá para dizer se 100 mil seguidores no Twitter é muito ou pouco (sem estabelecer um referencial, que vai depender da análise própria em histórico e também dos concorrentes). O segredo de uma boa análise é escolher o referencial correto, que faça sentido ao que você possui como objetivo – e que compreenda o cenário macro. Por exemplo, no Natal, a Bauduco cresce em popularidade, logo não se deve comparar dados do mês de novembro com os dados das redes sociais de dezembro, já que a época do ano influencia consideravelmente no desempenho online durante esse mês específico (deve-se compara ao ano anterior). O mesmo vale para a inserção de novas campanhas: deve-se procurar sempre fazer um comparativo de análises que tenham um contexto/cenário parecido, para que não haja distorções muito grande nas características de plano de mídia, por exemplo.

A dica é sempre fazer a ponderação das métricas, cruzando as de dimensão com as de interação, para que seja possível fazer uma análise mais eficaz. A taxa de engajamento, por exemplo, é uma métrica de ponderação: verifica a proporção entre alcance (métrica de dimensão) e engajamento (métrica de interação); a taxa de cliques também é uma boa métrica de ponderação, que divide o número de cliques pelo alcance (ou impressões), possibilitando saber se as pessoas estão interessadas no conteúdo a ponto de clicarem para entrar no site. Pode-se, por exemplo, criar uma métrica de taxa de recepção positiva de vídeos no YouTube: gostei + comentários + favoritos / visualização, por exemplo.

Nos exemplos abaixo, pode-se concluir que:

exemplos-conteudos

Outra dica importante é separar as publicações por assunto para poder analisá-los melhor e buscar compreender quais assuntos geram mais interesse por parte do público. Trabalhando na análise de conteúdo, é necessário entender qual o objetivo que cada post possui individualmente, distribuindo corretamente o peso para cada métrica (por exemplo, alguns posts miram engajamento; outros, cliques na publicação). Há sempre um objetivo macro, definido pelo briefing, que direciona todo o posicionamento estratégico da atuação nas mídias sociais; mas há também o objetivo micro, que faz referência a qual comportamento você deseja do usuário perante um post específico.

 “O cliente, para enxergar valor em rede social, precisa ver dinheiro.” – Gabriel Ishida

Cases e aplicações

Depois de ver toda a teoria, conceito e metodologias, é legal ver o trabalho sendo aplicado na prática do mercado. Foram apresentados alguns cases baseados na análise de métricas em mídias sociais como, por exemplo, o vídeo “Internet ou brigadeiro?” da TIM (infelizmente foi retirado ontem do YouTube, mas em suma: o desfecho do vídeo se dava apenas no final e, com a análise de métricas, eles perceberam que pouquíssimas pessoas assistiam o vídeo até o final; solução: diminuir o tempo de vídeo e deixá-lo mais dinâmico, para as pessoas assistirem até o final).

[youtube https://www.youtube.com/watch?v=VVnzXPWo038&w=210&h=158]
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=PT-apqX2zBs&w=210&h=158]
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=sZpg2eVuJis&w=210&h=158]

Relatório

Considerações gerais sobre relatórios:

– Todo relatório deve ser o mais objetivo possível e fornecer as informações mais úteis para o leitor;

– Todo o esforço em Social Media possui objetivos de marca ou negócio, e o relatório deve seguir essas direções;

– Exemplos de objetivos: alcance do conteúdo (awareness), engajamento (engajement), tráfego para o site / campanha, geração de vendas diretas ou leads, divulgação de promoções e ações;

– Fluxo do relatório: visão geral/KPIs/highlights > evoluções/análise de conteúdo > recomendações (cada parte consegue identificar até onde cada leitor fará uso do relatório);

exemplos-relatorios

– Sempre lembre de analisar comentários e cruzar com outras fontes de dados como investimento em mídia;

– O relatório deve ser baseado principalmente em questões comparativas: pensando o objetivo, faz-se a análise dos top 5 posts (com pior e melhor desempenho) para tirar as recomendações (lembrando sempre também de analisar comentários).

Curso e e-book: Monitoramento e métricas de mídias sociais – visão geral, do Scup

scup-visaogeralScup – Por Gabriel Ishida

1. Introdução

2. Estrutura do projeto

3. Briefing

4. Coleta

5. Classificação

6. Alinhamento de expectativas

7. Análise

8. Produção de relatório

9. Conclusão

Semana retrasada, quando eu procurava material do Scup sobre métricas, achei os dois e-books já publicados aqui no blog e um curso “exclusivo” para assinantes da ferramenta. Cheguei a pensar em pedir humildemente à empresa, via Twitter, que disponibilizasse o conteúdo para mim por e-mail, uma vez que seria totalmente para fins didáticos (mesmo assim, na cara de pau). Mas, antes, resolvi procurar mais um pouco (“vai que alguém colocou esse conteúdo em algum blog pessoal, como eu faria aqui?”) e, para minha surpresa, encontrei o material completo diretamente do blog do Scup. Não sei se eles liberaram a página depois de um tempo (o post original é de novembro de 2013), ou se realmente foi uma falha de segurança (bem grave, porque até na busca do blog dá pra encontrar a página com o material). Se for de fato esta última opção, deixo aqui o apelo: Scup, libera de vez! Aprendizado deve ser compartilhado.

O material original é do curso online – vídeos gravados pelo profissional de BI, Gabriel Ishida, com o apoio de slides que auxiliam na apresentação dos módulos – e tem como objetivo “oferecer uma visão geral de monitoramento e métricas de mídias sociais sob uma perspectiva ao mesmo tempo prática e estratégica”. No entanto, há também um e-book recomendado como “leitura complementar”, que, na verdade, é o resumo do que é passado nos vídeos – ou seja, as anotações que você faria assistindo aos vídeos já estão organizadas no PDF. Por isso resolvi falar sobre os dois conteúdos juntos, as vídeo-aulas de 3h de carga horária e o e-book de 29 páginas, uma vez que eles são essencialmente o mesmo material, apenas dispostos de maneiras diferentes (mas complementares). Minha sugestão: assista primeiro aos vídeos para só depois ler o livro.

Módulo 1 – conceitos e funções, estruturação do projeto e tipos de mídia

Infelizmente o Scup não liberou a incorporação dos vídeos em sites externos, o que significa que, para assistir aos vídeos, você precisará clicar aqui e dar play no vídeo referente ao módulo 1. Nesta primeira parte, explica-se o conceito do monitoramento nas mídias sociais, tendo em mente a função de “transformar os dados de mídias sociais em conhecimento, insights e recomendações para atuação, melhoria e estratégias de marketing das marcas” e exemplificando alguns tipos de posts que estão aptos à coleta (perguntas no Yahoo Respostas, reclamações no Reclame Aqui, fotos públicas no Instagram e Flickr, vídeos e comentários no YouTube e Vimeo, posts públicos no Facebook [não mais, depois da mudança na API] e Twitter, etc.). Também são pontuados algumas funcionalidades dos dados coletados para as marcas: atendimento, gestão de crises, relacionamento (identificação de influenciadores e detratores), diagnóstico da marca, monitoramento da concorrência, repercussão de campanhas on e offline, insights para a produção de conteúdo, desenvolvimento de novos produtos, netnografia e pesquisa de mercado, social TV (monitoramento real-time para fazer parte da “conversa”), identificação de tendências, recursos humanos (identificação de potenciais candidatos a vagas), dentre muitas outras.

O segundo ponto a ser abordado neste módulo é a estruturação do projeto, que acontece exatamente nessa ordem:

  1. Briefing: compreensão do negócio do cliente, definição dos objetivos, métricas e indicadores de desempenho, redes e palavras-chave que serão monitoradas, além da definição da estrutura de assuntos que será adotada e o universo de dados que será analisado;
  2. Coleta: configuração das ferramentas (área de atuação), tipos de post, foco das palavra-chave – todas alinhadas à estruturação da árvore de assuntos e ao universo de dados já previamente definidos;
  3. Classificação: processamento, categorização e segmentação dos dados de acordo com a estrutura de categorias definida e por sentimento (positivo, neutro, negativo);
  4. Análise: investigação dos dados e geração de descobertas e insights (busca de recomendações e conhecimento), aplica-se metodologias de estudos, coleta-se fontes externas, olha-se dados de concorrentes, etc.

É importantíssimo ratificar a necessidade das análises do monitoramento através de um nível macro, ou seja, compreendendo que há níveis externos que influenciam diretamente nos dados das métricas online. O desempenho da mídia paga (posts patrocinados ou impulsionados, banners em blogs ou sites, etc) têm um impacto direto na mídia proprietária (sites ou blogs institucionais, canais de redes sociais, etc); assim como o conteúdo divulgado na mídia proprietária pode interferir, por exemplo, na mídia espontânea (menções próprias de usuários), como é o caso de posts que viralizam; e a mídia espontânea repercute na mídia paga, quando comenta-se sobre anúncios e derivados. Esse é um quadro importante que consta no módulo em vídeo mas não é apresentado no PDF.

relacao-tiposdemidiaMódulo 2 – objetivos, metas e KPIs

“O começo de todo projeto de monitoramento e métricas é mercado pela definição dos objetivos e indicadores de desempenho. Além disso, deve-se pensar também em metas (brutas ou percentuais) e serem alcançadas, principalmente em monitoramentos que acompanham ações ou campanhas. […] Com os objetivos traçados, pode-se pensar nos indicadores de desempenho e nas metas a serem alcanças, quando adequadas. Os indicadores devem ser pensados para mensurarem o andamento dos resultados de acordo com os objetivos e metas traçados.”

O módulo 2 fala majoritariamente da etapa de briefing, principalmente no que se refere ao campo de objetivos, metas e KPIs. O primeiro é referente ao tipo de estratégia utilizada no processo de monitoramento, já o segundo, quase sempre relacionado a números ou porcentagens, busca um resultado palpável do objetivo. As metas também estão diretamente ligadas aos KPIs (indicadores de desempenho), uma vez que estes devem apontar se o objetivo foi alcançado através do plano traçado. No vídeo, também é explicado um pouco sobre as métricas utilizadas para definir indicadores, como alcance no Facebook/Twitter, visualizações no YouTube, volume de posts (total, positivos, negativos ou de determinado público, assunto ou mídia social), dentre outros. Para ajudar a ilustrar melhor, alguns exemplos disponíveis no e-book:

metas-objetivos

Módulo 3 – cuidados, configuração (redes e palavras-chave), lógica das buscas

A partir deste módulo, o conteúdo do e-book fica cada vez “menor” e o do vídeo cada vez “maior” – ou seja, não basta ler o livro, tem que assistir aos vídeos. O primeiro conteúdo a ser explicado é o método como as ferramentas de monitoramento funcionam: palavras-chave (varredura nas mídias sociais via API, atenção para este artigo de 2015 que explica como isso mudou) -> processamento (coleta e organização dos posts) -> análise (dashboards e visualização dos dados). Em sumo, o módulo apresenta boas práticas de monitoramento, dando dicas imprescindíveis para fazer um bom trabalho, desde a configuração das palavras-chave até a lógica de funcionamento das buscas. Os dois cuidados iniciais mencionados, de tamanha importância, são: procure se livrar da sujeira dos dados (dados inúteis podem prejudicar consideravelmente a análise) e crie níveis de usuários para o acesso da ferramenta (evite o login único).

Início da configuração

1 – Defina as redes relevantes para o mapeamento do projeto;

2 – Liste várias palavras-chave para a busca do monitoramento, considerando variáveis e erros de grafia;

configuracao-1  configuracao-2

3 – Como pode ver, a coleta é feita pela combinação de palavras-chave (os dados coletados são de posts públicos e dependem muito da inserção da ferramenta)

Como funcionam as lógicas de busca

logica-busca1

Busca: “coca cola” AND bebi – coleta posts que contenham “coca cola” e bebi
Busca: “coca cola” OR coca-cola – coleta posts que tenham “coca cola” (sem hífen) ou coca-cola (com hífen)
Busca: (“coca cola” OR coca-cola) AND (bebi OR tomei) – coleta posts que contenham a combinação entre “coca cola” ou coca-cola e bebi ou tomei

Outra dica essencial é a separação das buscas, evitando fazer como exemplificado acima, pois favorece o controle de coleta (por exemplo, às vezes um termo vem com muita sujeira, enquanto outro, não – é possível trabalhar separadamente as buscas). O mesmo é aconselhado para o monitoramento de dados de concorrentes, pois, principalmente neste caso, um post positivo para uma marca pode ser negativo para outra – isso significa que, na hora de classificar, o dado será duplicado para abarcar duas categorias de uma mesma busca (o que não aconteceria se esta estivesse separada). Por fim, é ratificado a importância de fazer uma lista completa de palavras-chave, para que não haja o descarte de dados importantes (mesmo que termos diferentes tragam menos números para a coleta, não significa que eles não são relevantes para uma análise completa).

Módulo 4 – classificação e categorização de dados

Para pensar a estrutura da classificação, é possível seguir alguns passos:
– Coletar uma amostra de posts e verificar quais assuntos são mais discutidos;
– Pensar quais assuntos são relevantes dentro dos objetivos traçados;
– Pensar categorias que sejam facilmente identificáveis.

Este módulo traz mais uma etapa de tremenda importância, a classificação (chegando aqui arrisco dizer que todas as etapas, sem hierarquização, são igualmente importantes e merecem atenção redobrada). Da mesma forma que um bom trabalho de classificação é essencial para segmentar melhor os dados no momento de visualização e análise, o mau trabalho (erros de classificação ou lacunas no processo) desta etapa pode indicar análises erradas e equivocadas.  Para categorizar bem os dados, a lista acima (citação do e-book) guiam algumas ações primárias para pensar a classificação – lembrando que é possível (e recomendado) a criação de subcategorias, principalmente para pensar o sentimento próprio do dado analisado. Também é necessário que essas categorias sejam claras para a alocação dos dados, uma vez que o analista deve “bater o olho” e saber a qual categoria cada dado pertence.

tipos-categoriasAlgumas categorias devem ser definidas como obrigatórias para todos os posts coletados, pensando sempre os objetivos traçados no briefing, enquanto outras tags são opcionais, a fim de classificar assuntos mais específicos. Outra dica importante é pensar sentimentos próprios dentro de categorias, o que ajuda principalmente na análise dos dados – além de que, a depende dos objetivos do monitoramento, um dado que pode parecer negativo pode ser positivo para aquela determinada situação. Dois exemplos que são dados:

“Eu tenho plano com a operadora X e é a mais barata, mas o sinal é muito ruim”

Sentimento geral: misto

Público: cliente

Assunto: Serviço – sinal – negativo

Assunto: Preço – positivo

“O sinal continua horrível, mas a propaganda nova da operadora X é muito criativa.”

Objetivo: verificar a receptividade a uma campanha

Sentimento geral: positivo

Outros pontos também são importantes nesta etapa: 1) sempre acompanhe a classificação, lendo posts verificando se é necessário mudar a estrutura (é normal pensar novas tags durante o processo); 2) seja criterioso com a definição de sentimento e de detratores/admiradores da marca (não faça firulas para tornar um post negativo, positivo). É possível fazer a automação de classificação relacionado a assuntos, baseado nas palavras-chave; no entanto, a classificação do conteúdo por sentimento exige um “olhar humano”, principalmente devido à ironia (algo que a ferramenta não detecta).

Módulo 5 – alinhamento de expectativa, amostragem e dashboard/exportação

Três Pilares Principais

Objetivos: quais perguntas devem ser respondidas? o que se pretende descobrir ou acompanhar?
Coleta: quais redes serão monitoradas? quais termos serão rastreados?
Classificação: como os dados serão processados? qual o universo de estudo?

Para obter um projeto bem elaborado, é preciso que todas as partes (dentro da agência e na relação com o cliente) estejam no mesmo passo – e é basicamente disso que se trata este módulo. Para início de conversa, são indicados três pilares “principais” para definir bem entre equipe e cliente o que vai ser feito durante todo o processo (a partir daí, dado o ok de todos os participantes, pode se iniciar o trabalho). Também são apontadas algumas dicas necessárias para ter num bom briefing desde o começo: quais são os objetivos da marca (o que a empresa deseja extrair dos dados?); quais atitudes serão tomadas a partir do resultado (após a extração dos dados, de que modo a marca pretende agir? com a alteração de um produto, de uma campanha?); quais são os KPIs (alinhados entre todos e de fácil compreensão); e o planejamento de mídia das campanhas (isso ajuda a informar o porquê de determinados picos, por exemplo, naquela lógica de que a mídia paga influencia diretamente a mídia própria). O alinhamento entre as partes (agência e cliente) deve ficar claro em três pontos essenciais: quais redes serão monitoradas e quais palavras-chave serão usadas nas buscas; qual é a amostragem e universo de dados que será analisado; e como está estruturada a árvore de categorias do projeto.

– Amostragem aberta – sem quantidade definida previamente, apenas se definindo percentual ou algum tipo de seleção

  • Vantagens: pode acompanhar em maior velocidade (diariamente, já que a coleta está sendo feita em tempo real pela ferramenta) e serve também para relatórios com períodos menores como semanais e mensais
  • Desvantagens: menor controle do volume (dificuldade para negociar contratos), menor flexibilidade para ajustes na coleta (só é possível mexer na coleta após a finalização completa da execução)

amostragem-aberta

– Amostragem fechada – com quantidade definida previamente, ou seja, fechado o volume de posts para análise

  • Vantagens: total controle do volume dos dados analisados e maior flexibilidade para ajustes na coleta
  • Desvantagens: deve ser aplicado após fechar o universo de dados e não é flexível para mudanças no volume do universo de posts (a análise fica restrita à representatividade que essa quantidade possui nesse universo)

amostragem-fechadaNo contexto da amostragem, é importante buscar o maior número bruto dos dados possíveis porque, quanto mais dados disponíveis, melhor para a análise – ou seja, se possível, tente coletar todos os posts e depois aplicar a amostragem. Outra dica importante se trata da amostragem fechada: é necessário um cuidado na hora de estabelecer esse valor para que, no fim de coleta, ele não esteja muito distante da representatividade total do universo de dados. Durante o período de coleta, é aconselhável acompanhar de perto a classificação dos dados (uma vez por semana, pelo menos) para verificar principalmente o volume (checar se a ferramenta está fazendo a coleta de todos os dados necessários), sentimento (checar se os posts estão sendo devidamente classificados) e assunto (conferir se os posts estão sendo corretamenta categorizados).

dashboards-exportacaoPor fim, são discutidas as diferenças para a análise de dados via dashboard (nas próprias ferramentas nativas ou terceirizadas) ou via dados exportados (utilizando uma ferramenta como o Excel). Cada uma tem seus méritos, com propósitos diferentes que podem atender a necessidades complementares. No manuseio dos dados, deve-se sempre pensar, no caso das dashboards, a configuração diferenciada para cada tipo de usuário – por exemplo, o diretor da empresa não precisa enxergar os mesmos dados que um analista (neste caso, o último ainda terá disponibilidade para fazer alterações, enquanto o primeiro só age com a visualização). O curso também aconselha que os dados, independentemente de trabalhar ou não com dashboard, sempre sejam exportados – isso garante que, caso haja algum imprevisto (a Internet caiu ou o servidor foi corrompido), eles estarão bem salvos.

Módulo 6 – boas práticas para análise, gráficos e wordcloud

Não basta coletar os dados, tem que saber para onde olhar e quais direções seguir. Depois de realizar todas as etapas anteriores (briefing, configuração de coleta, classificação, categorização, etc), chega o momento de realizar a análise – ação principal que irá fomentar os insights e recomendações estratégias a serem traçadas. O primeiro passo, conforme sugerido, é observar os KPIs através de uma análise qualitativa e investigativa, conferindo se houve mudanças e buscando entender quais foram os motivos para os resultados. Da mesma forma, é importante conferir se esses resultados responderam às perguntas dos objetivos traçados no início do projeto mas também perceber se é necessário buscar respostas para outras perguntas além dos KPIs. Outra atenção que se deve ter é, caso seja feito um trabalho com amostragem fechada, ter sempre em mente o volume real dos dados para que não haja muito descompasso entre essas duas partes.

“Geralmente se organizam os dados em gráficos, sendo primeiramente em trendings de período e em forma diária. Por exemplo, no gráfico abaixo, é preciso começar olhando os picos (em laranja) para ver os motivos que ocasionaram esses resultados. Entretanto, pode-se também analisar o inverso: os vales (em azul-claro), em que, na maioria dos casos, podem ser problemas na coleta de ferramenta ou nas APIs das mídias sociais. Além disso, pode-se analisar os cenários anormais (em amarelo), em que há uma quebra de “tendência” no volume. Eles podem fornecer importantes insights para entender todo o cenário do período.”

graficos-analise

media-mediana

Uma dica matemática importante que também é colocado na hora de fazer a análise dos gráficos é utilizar a mediana ao invés da média. Isso porque a média é influenciada consideravelmente pelos picos do período, ou seja, seu valor não dá uma representação fiel do desempenho geral dos dados; a mediana, ao ajustar os números de forma crescente ou decrescente, divide os valores maiores dos valores menores, obtendo um resultado mais verdadeiro dos dados.

Nesse mesmo processo, é aconselhado, para um bom começo da análise qualitativa, a leitura de Wordclouds, que identifica os termos com maior presença no buzz para investir os assuntos de maior destaque durante o período da coleta. No entanto, alguns cuidados devem ser levados em consideração: como os termos mais frequentes ganham maior destaque, é importante ter em mente que há diferente formas de abordá-lo – sem contar que, nesse mesmo contexto, algumas palavras relevantes para a análise podem ficar escondidas por não terem sido tão disseminadas quanto às outras; esses termos são impulsionados por RTs ou compartilhamentos, ou seja, não necessariamente são os mais importantes; assim com todo o resto do processo, é importante comparar wordclouds de diferentes épocas para perceber se houve a aparição de um novo termo, se algum decaiu ou outro cresceu e por quê (essa dica de histórico vale para todas as partes, KPIs, classificação por sentimento e assunto, etc).

“Se não for esclarescida a representatividade desse assunto no buzz total, qualquer um, ao olhar rapidamente o gráfico, vai entender que o assunto está extremamente negativo e que se deve tomar alguma providência. Nesse caso, o que prejudica a visualização é não deixar claro a representatividade e quantos posts estão sendo analisados.”

Para uma boa análise é também interessante elaborar gráficos de porcentagem (share, participação) para poder observar se determinado assunto ou sentimento ganhou relevância quantitativa durante o tempo ou perdeu participação. No entanto, é preciso ter cuidado com sua apresentação – por exemplo: num gráfico sobre um assunto específico, foram coletados 20 posts classificados como negativos (12), positivos (3) e neutros (5); em primeira instância, pode se considerar que o assunto foi abordado de forma extremamente negativa, porém, ao olhar o universo total dos dados, observa-se que esse só representa 0,5% da amostragem (por isso é importante criar uma visualização favorável à fácil percepção da representatividade dos gráficos referente ao total).

Ainda analisando por assunto, ao ler todos todos os posts (da Wordcloud, por exemplo), é possível perceber algum assunto relevante para o cliente que não necessariamente estão em destaque, pois não foram tanto disseminados quanto os outros. Determinados temas são mais importante qualitativamente para a análise do que certos temas mais populares, mas que não são tão proveitosos – o exemplo dado no curso é um E-Commerce que percebe as menções sobre fatores judiciais, algo provavelmente não tão frequente mas de tremenda importância para chegar ao conhecimento da empresa. Também é recomendado que sejam observadas as relações e correlações entre assuntos. Por exemplo, uma campanha veinculada em diferentes veículos expõe mais a marca para que detratores “coloquem o dedo na ferida”, trazendo à tona os principais defeitos envolvendo a marca.

Módulo 7 – análise para insights, as diferentes métricas e web analytics

O penúltimo módulo traz um passo-a-passo com dicas e cuidados importantes que se deve ter para traçar uma boa análise do projeto de monitoramento – é nessa etapa que são feitas as recomendações através da contextualização e compreensão dos dados. Explicando a imagem abaixo (que pode parecer confusa, mas é bem destrinchada no vídeo), funciona da seguinte forma: ao observar os dados, você percebe que houve uma mudança no comportamento de alguma métrica; a partir daí, você faz um trabalho investigativo para procurar compreender o que causou essa mudança de métrica e porquê; após descobrir o motivo e a razão, você pensa em recomendações estratégicas que se pode tirar a partir daquela oportunidade de ação. Essas mudanças podem ser observadas nos KPIs, nas métricas básicas (alcance, volume de menções, interações etc), noz buzz (para verificar a mudança de trending de assuntos) e alterações na composição por rede social.

Blogs costumam ser fontes de descrições e análises pessoais dos usuários. Sendo assim, quando há um aumento expressivo nessa rede, é porque algum assunto despertou mais curiosidade e possui uma maior complexividade para ser discutido;
– Mudanças no Instagram apontam que algum aspecto visual da marca chamou a atenção do público ou que a exposição dela foi atraente em algum momento;
– Mudanças no YouTube podem significar que alguma propaganda ou qualquer aspecto da marca foi apropriada pelo público (Ex: propaganda da Coca na Copa de 2010, com a música “Wavin’ Flag”)

fluxo-analise

Nesse módulo também são apresentadas (finalmente, de forma específica) algumas métricas comuns utilizadas na análise de dados. As métricas de alcance (impressões) são utilizadas para compreender o universo de pessoas atingido pela marca – seja na mídia espontânea ou na mídia proprietária. As métricas de interação e manifestação são respostas de estímulo à marca (curtir, comentar, compartilhar, mencionar no Facebook; mencionar e responder no Twitter; etc) e contam também o volume de menções no buzz. No entanto, essas métricas, sozinhas, não têm muito a revelar; é onde entram as métricas balizadoras, que vão formular maneiras de entender melhor o cenário e o contexto das métricas. Por exemplo, a fração entre interações e alcance pode ajudar a compreender se o alcance atingido gerou interações (proporcionalmente suficientes) do público. Outro tipo de métricas funcionadas são as voltadas para performance (tempo de resposta em atendimento, conversões / alcance, por exemplo), que servem para mostrar evoluções em conversões e resultados – o que possibilita avaliar o desempenho baseado no investimento feito.

Métricas balizadoras

– Taxa de engajamento em posts no Facebook: volume de likes, shares e comentários / impressões ou alcance ou volume de fãs. Serve para entender se os posts estão atraindo usuários para se engajarem.
– Novos fãs ou seguidores / alcance: serve para entender as ações estão trazendo fãs em volume proporcional ao alcance gerado;
– Volume de posts positiviso ou negativos / volume total: serve para entender se o sentimento tem mais destaque dentro do buzz.

Para gerar insights, são dadas algumas instruções válidas: sempre verificar o que ocasionou levar aos resultados obtidos (por exemplo, mesmo que haja uma certa estabilidade na comparação dos períodos, pode-se pensar em recomendações para alterar esse cenário e gerar novas metas); ao ter conhecimento dos motivos, procurar ao máximo compreender como eles podem ser utilizados ao favor da marca/cliente; sempre analisar os resultados dos concorrentes, para ter noção do que funciona ou não na ação deles e buscar melhorar, com uma nova abordagem, algo que não funcionou para eles.

A dica final é parametrizar a URL que direciona para o site da marca com uma ferramenta como a do Google Analytics. Isso permite mapear se as ações das mídias sociais estão conseguindo produzir usuários qualificados através dos conteúdos postados – “qual é o comportamento do cliente que veio de um site de rede social no meu site, houve conversão?”. Outro fator importante é analisar separadamente os casos de mídia paga dentro das redes sociais e mídia proprietária (orgânica), já que o comportamento originário dos dois são, em grande, diferentes – cliente orgânico já tinha interesse pelo assunto e foi levado ao site por vontade própria, enquanto que o cliente que clicou num post patrocinado pode ter clicado simplesmente por engano. Além disso, sempre lembrar de balizar as campanhas com outras anteriores, percebendo contextos parecidos para épocas diferentes, o que permite julgar se os resultados melhoraram ou pioraram. Um assunto interessante – que também é recomendada a leitura – é o marketing de atribuição, que permite compreender se os esforços nas mídias sociais estão sendo proveitosos de forma indireta.

Módulo 8 – tipos, fluxo e boas práticas de relatórios

Depois de configurar, coletar, categorizar e analisar os dados, é hora de apresentar esses resultados num relatório bem feito para que todo o projeto não seja prejudicado na parte final – “apresentação é tudo”. Na preparação, é necessário ter em mãos: os dados consolidados (para poder explorar e manusear conforme necessário), os KPIs mapeados e analisados, os principais motivos listados e a análise qualitativa realizada. Com isso, inicia-se o processo apresentando a metodologia utilizada (qual foi a mostragem aplicada, palavras-chave pesquisadas, redes coletadas e categorias utilizadas), que deve ter sido alinhada com o cliente ainda na configuração; no caso de campanha, também é necessário apresentar claramente as várias fases de inserção de mídia, uma vez que a mídia paga influencia consideravelmente no desempenho da mídia espontânea, o que merece um olhar diferenciada na hora da análise.

Tipos de Relatórios

  • RECORRENTES
    – Diários: devem conter alguns KPIs prioritários e, no máximo, o destaque do dia (informações rápidas, resumidas, para tomada de decisões rápidas, geralmente utilizado para analisar a percepção do público sobre determinada campanha);
    – Semanais e quinzenais: devem conter os KPIs, evoluções nas métricas, destaques do período e algumas recomendações para a tomada de decisão imediata, se for necessário;
    – Mensais: além dos KPIs e evoluções, devem conter análises mais estratégicas e qualitativas de assuntos, já oferecendo alguns insumos para tomada de decisão e futuras estratégias;
    – Semestrais e anuais: além de todo acompanhamento de KPIs e evoluções mensais, é preciso focar em destaques relevantes para futuras ações e apreendizados, deixando o relatório mais qualitativo e estratégico (análise mês a mês, mais detalhada);
  • PONTUAIS
    – Deve conter o período analisado e toda metodologia aplicada (deixando claro as categorias, a dinâmica da campanha, etc);
    – Deve conter paineis quantitativos e com destaques para números que busquem responder às perguntas dos relatórios (mais do que fazer uma análise geral);
    – Deve conter análises qualitativas detalhadas (já que esse relatório geralmente é mais para finalidade de pesquisas e diagnósticos de campanha/marca, o foco é qualitativo – relevância de um assunto, post, etc).

Fluxo de relatório – um modelo, mas, conforme suas necessidades, pode ser alterado
Visão geral e highlights: devem vir os principais resultados do período, mas destacando mais os motivos e, principalmente, oferecer recomendações e insights. Geralmente, os gestores acabam olhando para essa parte e KPIs, no máximo. Então, esse painel é o momento para se destacar o que realmente importa e já direcionar estrategicamente;

exemplo-visaoehighlightsKPIs: além de mostrar o status de cada, também é interessante apresentar evoluções, ou seja, o quanto evoluiu em relação ao período anterior e apontar motivos para os resultados. Além disso, verificar se atingiu ou não as metas traçadas;

Análises quantitativas: destacam-se os trendings diários, os gráficos de participação, dados de sentimento, por assunto, etc, ou seja, dando mais enfoque nos números para entender as dimensões de análise. Quando necessário, indique os motivos para os resultados mais expressivos, como picos de buzz;

exemplo-quantitativasAnálises por assunto ou qualitativas: deve-se explorar os dados atrás de motivos, fatos relevantes e dar menos foco ao quantitativo, ou seja, ir além do que os números podem apresentar.
(compreender motivos e contextos, segmentar por assunto para analisar sentimentos e balizar com outros períodos, buscar ter um highlight por assunto ou sentimento)

Por fim, algumas boas práticas são recomendadas: ter sempre em mente quais pessoas terão acesso ao relatório para que você possa alinhar bem o tipo de linguagem e o conteúdo específico que será apresentado baseado nos perfis profissionais que vão ler; prestar atenção à paleta de cores ao sinalizar sentimentos, redes e assuntos, compreendendo as associações atribuídas (vermelho é negativo, por exemplo); os relatórios que não vão ser apresentados devem ter mais textos explicativos para deixar as análises claras e coerentes.

CONCLUSÃO
“Cada fase da estruturação de um projeto de monitoramento e métricas influencia nos resultados da seguinte. Sendo assim, um mal alinhamento ou briefing confuso vai gerar uma configuração de coleta errada e, consequentemente, análises equivocadas sobre um cenário. Ou seja, é necessário que as fases iniciais estejam bastante alinhadas e claras para todas as partes envolvidas e que exista um cuidado para que o projeto esteja ocorrendo conforme o esperado. Tendo essa estrutura inicial bem definida, cabe ao analista entender, cruzar, analisar e contextualizar as informações coletadas para que gerem conhecimento e insighs para os negócios da marca.”

E-book: Como trabalhar métricas e KPIs nas mídias sociais, do Scup

scup-monitoramentoemetricasScup Ideas – Por Cinara Moura e Mariana Oliveira

1. A importância dos objetivos para a mensuração dos resultados

2. Métricas X KPIs: uma definição fundamental

3. Escolhendo métricas e KPIs

4. Como fazer os dados trabalharem a favor de um negócio

5. Apresentação de dados ou datavisualization

6. Envolvendo equipes na mensuração

7. Desenvolvendo processos de métricas

Como já tinha explicado no post de Apresentação, optei arbitrariamente por começar as postagens do blog com os e-books do Scup. O acervo não é tão grande, mas tem conteúdo suficiente para render boas perspectivas de aprendizagem e a linguagem ilustrativa/didática ajuda a ler – até que seja pela primeira vez – sobre qualquer assunto e compreender com facilidade. Para começar, escolhi esse e-book (um dos poucos, senão o único) que fala diretamente sobre métricas – na próxima semana, dia 15, vou a SP fazer o workshop do Atlas Media Lab com Gabriel Ishida sobre o assunto, então achei que seria uma boa “preparação” (além de que já fiz outro cursos de métricas, com o Junior Siri, sobre o qual falarei no post sobre o workshop).

Com cerca de 28 páginas, o livro tem como objetivo “oferecer aos leitores possibilidades no tratamento e na justificativa de suas métricas, seja para clientes, seja para gestores internos, sobretudo no que se relaciona a mídias sociais”. Sem tocar muito em assuntos práticos (no sentido de “colocar a mão na massa”), as autoras vão de ponta a ponta no trabalho de métricas para as mídias sociais explicando desde o seu planejamento até o modo como ele deve ser apresentado interna e externamente. Todo o processo serve, de certa forma, como uma produção de páginas e mais páginas sobre a importância do trabalho de métricas no contexto do marketing digital. Elas pontuam cada etapa e as ações necessárias para organizar as funções da engrenagem de ferramenta que deve servir como apoio e acréscimo ao trabalho total realizado pela comunicação da marca/empresa – começando pelo objetivo claro a ser definido logo de início.

“Todo negócio tem um objetivo, aos quais estão (ou deveriam estar) direcionados os esforços de quem trabalha em prol deste negócio, em qualquer frente, inclusive o marketing. No livro Métricas: Como melhorar os principais resultados da sua empresa, Martin Klubeck afirma que as métricas são ferramentas que servem à melhoria de algo. […] O primeiro passo, sem dúvida, é compreender clara e profundamente o objetivo do cliente.”

O objetivo traçado pode ser comparado numa metáfora a um determinado lugar que precisa-se chegar – há várias maneiras de alcançá-lo, mas as empresas devem munir-se das formas mais apropriadas operacional e taticamente para assim fazê-lo. Isso significa que esse ponto de chegada irá moldar as estratégias tomadas antes, durante e depois da mensuração da campanha/ação/ou até mesmo desempenho como um todo. A partir da meta a ser atingida, todas as áreas devem trabalhar em conjunto pensando esse objetivo estratégico que deve alinhar todas as análises de métricas para ser alcançado – embora as partes ajam separadamente, deve haver uma sincronia entre elas para que todos compreendam suas funções dentro do contexto elaborado.

Tendo o objetivo determinado (algo que não pode ser dependido apenas ao cliente; cabe a agência compreender a presença da marca/empresa no mercado e indicar os passos a serem traçados), o assunto métricas x KPIs pode parecer feito para a etapa “durante” (enquanto o primeiro seria a etapa “antes”). No entanto, é explicado que os Indicadores de Performance (KPIs, em tradução ao português) devem ser sondados junto à decisão do objetivo – afinal, são eles as “fórmulas” responsáveis por determinas o sucesso ou fracasso do ponto de chegada. Em suma, métricas são “números”/dados que podem ser coletados, em sua maioria, por ferramentas próprias (Facebook Insights, YouTube Analytics, etc.); e KPIs são a parte “Intelligence” do Social Intelligence, ou Business Intelligence – ou seja, a “inteligência” humana que vai conseguir alinhar o objetivo da empresa com métricas coletadas online, criando uma fórmula matemática que vai servir de “comprovação” para o alcance ou não do objetivo inicial.

Métricas: são sistemas de mensuração que quantificam uma dinâmica, tendência ou característica. […] As métricas são utilizadas para explicar fenômenos, diagnosticar causas, compartilhar descobertas e projetar os resultados de eventos futuros.

quadro-metricas

KPIs: são indicadores definidos pelos gestores para acompanhar o desempenho das métricas associadas ao objetivo do negócio como um todo. […] Está associado ao negócio e aos objetivos do cliente, oferecendo contexto à métrica e trazendo consigo uma meta que visa, em última instância, alcançar o objetivo definido lá no início do processo.

No e-book, são citados dois exemplos bastante didáticos para compreender como traçar os KPIs (vale a pena conferir no material original, na pág. 9) – mas, simplificando irresponsavelmente, seria algo como: objetivo -> dados para comparação (filtro das classificações mensuráveis que servem ao objetivo) -> comparação (com a própria marca ou concorrentes) -> resultado (baseado no objetivo). “Resumindo, podemos dizer que enquanto as métricas trazem dados brutos e isolados, os KPIs dão uma noção de cenário às métricas, sendo: determinados a partir de objetivos; calculados através de métricas; associados a uma meta; dirigidos a uma tomada de decisão” – não tem como ficar mais claro do que isso.

Com o capítulo seguinte, fica ainda mais evidente a diferença entre os “números” (métricas) e a “inteligência” (KPIs) – com o teste “So What?” (E daí?), de Avinash Kaushik, explica-se os filtros das perguntas relevantes para traçar os indicadores de performance. Para ele, se a informação não possui consistência (argumentativa) para responder à pergunta, ela não é relevante – ou seja, saber a porcentagem de homens e mulheres que curtem uma página no Facebook, como exemplo dado no próprio livro, só se torna relevante quando atrelado a uma justificativa de posicionamento de marca (no exemplo, um conflito entre público online x público-alvo consumidor).

Alguns índices, por serem frequentemente utilizados pelas agências, já possuem uma fórmula “pronta”: share of buzz (para acompanhar as menções da marca frente à concorrência); net score (mensura um comparativo entre sentimentos gerais positivos/negativos sobre a marca); engajamento no Facebook (determina o nível de interação da própria página da empresa ou da concorrência); taxa de resposta (corresponde à eficácia da marca no SAC 2.0). No entanto, vale destacar: “Todas as atenções se voltam à natureza do objetivo, pois só servindo a ele um índice faz sentido na mensuração.”

tabela-kpis

No capítulo Como fazer os dados trabalharem a favor de um negócio, há o que eu considero ser um dos pontos principais do e-book (e do trabalho com métricas como um todo): os dados são apenas dados se não forem contextualizados. Isso exige que o profissional tenha uma visão macro e micro do ambiente da marca/empresa/campanha como um todo, pois essas duas vertentes irão refletir na performance online que disponibilizará os números para análise. Isso explica, também, o descompasso das chamadas “métricas de vaidade”, aquelas que não têm uma aplicação coerente para justificar ou sustentar o alcance ao objetivo inicial – deixem esses números para os “magos do Facebook”, que acham que conseguir milhares de curtidas, visualizações ou compartilhamento seriam necessariamente um sucesso no campo digital (quando, na verdade, depende novamente do objetivo traçado lá no começo).

“Os números, por si só, não bastam. As análises, perguntas e referências é que vão transformar dados em informação útil, relevante e acionável. A principal característica que o analista de dados deve ter é a curiosidade: perguntar, questionar, comparar e duvidar. Conhecer o objetivo e a natureza do cliente para propor coisas que façam sentido ao negócio.”

As etapas “padrão” (subjetivas) para uma boa análise de dados e mensuração de mídias sociais são:

  1. briefing e conhecimento do cliente;
  2. definição de objetivos;
  3. mapeamento de pontos de contato;
  4. elaboração de um Plano de Métricas;
  5. principais KPIs e metas;
  6. acompanhamento e otimizações;
  7. relatórios de performance;
  8. recomendações estratégicas.

Feito todo esse trabalho de “antes” e “durante”, após chegar nos resultados, a etapa de apresentação destes é tão importante quanto qualquer outra fase do processo. No material, é reiterada a importância do datavisualization (visualização de dados, em bom português) como método de “embelezamento” da apresentação dos resultados, junto a também de extrema relevância efetividade no relatório de métricas. Ou seja, é preciso buscar a harmonia entre esses dois componentes para poder apresentar um bom e didático resultado de todo o trabalho. Para isso: mostre comparações, contrates e diferenças; mostre as causalidades, os mecanismos, as explicações, a estrutura sistemática; exiba dados multivariados, ou seja, mostre mais de uma ou duas variáveis; integre completamente as palavras, os números, as imagens e os diagramas; descreve a evidência detalhadamente.

“Pense que você tem um monte de dados, tabelas e gráficos que precisam resolver um problema, dar uma resposta ao objetivo. O papel do profissional de métricas é utilizar os recursos de datavisualização para relacionar tudo isso numa apresentação que torne a análise relevante.”

Itens essenciais para relatórios:

a) Metodologia – ferramentas, período, índices, parâmetros e benchmarks;

b) Contexto – dar cenário aos dados, apresentando o plano estratégico e os desdobramentos de toda a ação;

c) Dashboard – principais KPIs e as metas da campanha/cliente;

d) Ser autoexplicativo – ter mensagem clara e decupá-lo para que haja apenas o essencial e isto possa ser compreendido de forma independente;

e) Insights baseados em dados – sempre argumentar em cima dos dados apresentados;

f) Conclusões – procurar não repetir o que já foi dito, mas sugerir novas intervenções.

Num mundo ideal, as agências não exigiriam todo esse trabalho de duas ou três pessoas – mas, infelizmente, não vivemos num mundo ideal. O capítulo Envolvendo equipes na mensuração ratifica a importância de um gestor de pessoas que oriente e organize uma equipe a fazer todo esse processo de métricas. Para isso, são pontuadas algumas questões principais necessárias na hora de alinhar o objetivo do cliente com toda a equipe da agência em prol do macro (negócio) e micro (execução): direcionamento – a equipe precisa compreender tanto a direção que o cliente deseja tomar quanto o posicionamento da agência naquele contexto; envolvimento – a divisão do processo de forma com que cada funcionário fizesse o que domina mais, estando sempre todas as frentes em equilíbrio; padronização de desempenho e desenvolvimento – buscar alinhar as habilidades técnicas e qualidades pessoais do seu pessoal para obter uma evolução contínua da equipe e conseguir entregar cada vez melhor os trabalhos de métricas.

“Processos são a sequência de acontecimentos interligados que vão a algum lugar, ou seja, um percurso. Adotá-los exige um esforço diário, pois trata-se de padronizações e operações sequenciais, sendo comumente percebidos como uma burocracia ou entrave à operação. […] Pensar a mensuração de mídias sociais em etapas, de forma processual, colabora internamente para que a execução seja qualificada e profissional e, além disso, ganha uma importância para que gestores e empresas passem a ver a área de métricas com a importância que ela merece.”

Por fim, são descritas as etapas essenciais para um bom trabalho de métricas nas mídias sociais. Tiradas do livro Use a Cabeça! Análise de Dados, de Michael Milton, são elas: definir – ter de forma clara os objetivos estratégicos (do cliente) e operacionais (da agência) num plano de métricas para alinhar todo o trabalho; decompor – segmentação e categorização de conteúdo para análise; avaliar – com base na comparação dos dados isolados, cruzar e elaborar insights que gerem inteligência para o processo (inserir num sistema de valores que indiquem um parâmetro); decidir – tomar como base todas as etapas anteriores para extrair um auxílio estratégico eficaz para a tomada de decisão do cliente.

“Torna-se crucial a alocação dos recursos corretamente, sejam eles humanos, de tempo, de energia e técnicos, como ferramentas e equipamentos. Pensar processualmente é o primeiro passo para a harmonia na alocação destes itens que, ao fim de tudo, objetivam uma entrega de métricas qualificada, profissional e enriquecedora, capaz de falar pelos dados ao cliente.”

Como mencionei lá no começo, este e-book, em nenhum momento, exige um conhecimento “prático” – de buscar dados em ferramentas ou traduzir relatórios como exemplo – mas mapeia de forma geral e eficaz como deve acontecer um trabalho de métricas completo em uma agência. Desde a criação do briefing para deixar claro o objetivo e a meta a ser alcançada até a apresentação dos resultados de forma compreensível, concisa e coesa, o material deveria ser leitura obrigatória para todos os profissionais de Social Media. Afinal, a meu ver, ignorar os dados e métricas que são um grande trunfo do meio digital é trabalhar de forma amadora num mercado cada vez mais concorrido que busca resultados eficazes para cada investimento financeiro.