Categoria: Pesquisas

O estado do social listening em 2022 (lá fora)

Uma das grandes perdas do mercado brasileiro de inteligência de mídias sociais nos últimos anos tem sido, sem dúvidas, a ausência de uma pesquisa que mapeie questões relevantes para profissionais, agências, clientes, ferramentas e todas as demais partes envolvidas. Lá fora, o The Social Intelligence Lab retomou este ano uma pesquisa sobre o estado do social listening que não acontecia desde 2019, antes da pandemia mudar pra sempre a nossa relação com a internet e com as marcas.

Apesar do crescimento do uso do social listening, ainda há muito que não sabemos sobre como as empresas estão utilizando-o e o impacto que ele tem em seus negócios. Esta pesquisa foi desenhada para compreender como a prática profissional de social data anlytics progrediu nos últimos três anos. Mais especificamente, queríamos descobrir os objetivos das empresas com dados de mídias sociais e até que ponto elas estão construindo uma estratégia de social listening ao redor deles. Dados de mídias sociais são utilizados de modo diferente a depender do nível de maturidade do social listening da empresa, desde extrair métricas de vaidade até definir casos de uso estratégicos e a longo prazo. Nós queríamos entender como os níveis de maturidade mudaram desde 2019.

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A pesquisa rodou entre março e abril de 2022, com mais de 350 profissionais de social intelligence respondendo ao questionário sobre suas práticas, desafios e opiniões para o futuro da indústria. Pessoas de diferentes países e em diferentes níveis de experiência dentro de marcas, agências e organizações participaram. Para qualificar as respostas, foram excluídas as de profissionais que trabalham em fornecedores de tecnologia (ferramentas, por exemplo), fechando 197 respondentes.

Sobre os respondentes:

  • 41% são da Europa, 30% dos Estados Unidos e 20% da Ásia;
  • Quase 50% dos respondentes trabalham para empresas com mais de 1.000 funcionários;
  • 46% são de empresas envolvidas nas seguintes indústrias: Research & Insight, Marketing & Advertising ou Technology;
  • 77% dos respondentes trabalham em empresas B2B;
  • 25% dos respondentes trabalham com dados de mídias sociais há mais de 10 anos, sendo 47% em cargos de Gerente, Diretor ou C-Level;
  • 61% dos respondentes trabalham em cargos de Research & Insight ou Social Listening/Intelligence (contra 32% de 2019)

Perguntas que a pesquisa endereça:

  • As empresas estão construindo ferramentas próprias ou estão utilizando tecnologias já existentes para coletar e analisar dados de mídias sociais?
  • Quanto de análise manual está sendo feita x depende de IA e outras tecnologias para fornecer insights?
  • Como os desafios do social listening evoluíram?
  • As empresas ainda consideram um desafio tecnológico, por exemplo, encontrar as ferramentas certas para fornecer os melhores insights?
  • Profissionais de social listening ainda têm dificuldade diante de líderes e organização para mostrar o valor do seu trabalho?

O relatório está dividido em capítulos: primeiro, uma carta da Dr. Jillian Ney (fundadora do The Social Intelligence Lab) falando sobre a pesquisa; depois, uma seção para a metodologia contendo informações importantes sobre o público que participou; em seguida, os capítulos com os resultados alternam-se com textos dos patrocinadores – os quais destaco os de Jeremy Hollow (Listen+Learn) e de Jack Cuyvers (Convosphere), que achei que trouxeram provocações e análises bem interessantes.

ESCOLHENDO AS FERRAMENTAS E TECNOLOGIAS CERTAS

Os primeiros resultados trazem informações sobre a relação entre os profissionais e as principais ferramentas de social listening que utilizam, além de possíveis tecnologias que também auxiliam o trabalho. É uma seção importante para as ferramentas lá de fora, visto que 90% disseram ter uma influência significativa ou a palavra final na compra dessas soluções tecnológicas – e a pesquisa indica que o investimento nessas ferramentas segue crescendo (33% gastam mais de 100K todo ano).

Um dos “problemas” que o relatório aponta é a utilização de mais de uma ferramenta pela mesma empresa/agência: em 2019, 85% dos respondentes investiam em mais de uma solução para dados de mídias sociais e 45% queria reduzir o número de fornecedores. Em 2022, 81% dos respondentes continuam utilizando mais de uma ferramenta, sendo a média 2 ou 3 a resposta mais popular (55%) dentre os respondentes – e mais de três a resposta mais comum para empresas enterprise.

QUAIS FERRAMENTAS DE DADOS DE MÍDIAS SOCIAIS VOCÊ UTILIZA REGULARMENTE?

  1. Sprinklr (47.4%)
  2. Brandwatch (39.9%)
  3. Talkwalker (15.9%)
  4. Netbase (11.7%)
  5. Audiense (10.7%)
  6. Meltwater (8.9%)
  7. Synthesio (7.5%)
  8. Ferramentas internas próprias (5.6%)
  9. Linkfluence (5.1%)
  10. Social Studio (4.7%)

Embora tenha sido citada como a ferramenta mais popular, quase sempre apareceu junto a outras ferramentas, enquanto Brandwatch, Talkwalker e Netbase foram as mais populares dentre aqueles que responderam apenas uma ferramenta: “Essa descoberta parece refletir o testemunho de que, embora empresas enterprise procurem soluções all-in-one, constantemente acreditam que o elemento de social listening de ‘social suites’ [como a Sprinklr] não são poderosos o suficiente para as suas necessidades”.

QUAIS AS CINCO FEATURES DE TECNOLOGIAS DE ANÁLISE DE MÍDIAS SOCIAIS MAIS IMPORTANTES?

  • Cobertura de fonte de dados (64.5%)
  • Qualidade e relevância dos dados (68.4%)
  • Segmentação e categorização de dados (42.6%)
  • Regiões geográficas e línguas (40%)
  • Filtragem e ordenação de dados (34.2%)
  • Análise de sentimento (31%)
  • Exportação de dados (30.3%)
  • Métricas rastreadas (30.3%)
  • Análise de audiência (29.7%)
  • Capacidades de aprendizado de máquina / inteligência artificial (24.5%)
  • Preço (19.4%)
  • Integrações de API (14.8%)
  • Alertas e notificações (12.9%)
  • Compartilhamento de dashboards (11%)
  • Atendimento e gestão de conta (10.3%)
  • Relatórios automáticos (9.7%)
  • Importação dos dados (4.5%)
  • Análise de emoções (5.8%)

Algumas das primeiras respostas das funcionalidades mais importantes das ferramentas apontam para uma limitação intrínseca ao social listening: nós dependemos das APIs das mídias sociais. Isso afeta tanto a cobertura quanto a “qualidade e relevância dos dados”, diretamente ligada ao listening enquanto metodologia de pesquisa. Por isso as respostas abertas citavam a ausência de coleta de plataformas importantes (LinkedIn, TikTok, Quora) e categorização por geografia.

Finalizando esta seção, o relatório ainda revelou que 37% dos respondentes pretendem investir mais em novas tecnologias de análise de dados de mídias sociais (contra 8% em 2019) e 36% pretendem desenvolver uma atuação ou um centro de excelência de social listening centralizada/o (contra 17% em 2019): “Esses resultados sugerem que, desde a última pesquisa, mais empresas investiram em funcionários in-house e agora estão começando a levar análise de dados de mídias sociais mais a sério”.

TRABALHANDO COM DADOS DE MÍDIAS SOCIAIS E DA INTERNET

Há várias fontes de dados de mídias sociais diferentes, mas nem todas serão relevantes para o problema que você está tentando resolver. Se você conseguir entender as diferentes característica de cada fonte, e os potenciais insights que elas guardam, você pode reduzir a quantidade de dados que você precisa. E é isso que as empresas que possuem uma prática mais madura de social listening compreendem. Quando analisamos as fontes de dados mais importantes para profissionais de social intelligence, nós descobrimos que fóruns, sites de review e dados de busca apareceram no top5, atrás do Twitter e Instagram […]. Essa variedade sugere que profissionais de social listening estão caminhando para além de monitorar apenas canais proprietários das marcas nos maiores sites de redes sociais. Em vez disso, estão ampliando suas visões para canais onde consumidores estão tendo conversações que não são necessariamente sobre as marcas. Isso mostra um nível maior de maturidade na prática de social intelligence.

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O segundo capítulo de resultados começa com uma aspas fortes, as quais fiz questão de sublinhar aqui. Ao mesmo tempo que, de certo modo, endereça alguns dos problemas ou das limitações citadas para as próprias ferramentas de listening, também aponta para um caminho que a grande maioria das empresas brasileiras não percorrem. Aqui, entretanto, é importante relembrar que a maioria dos respondentes trabalham com pesquisa, o que pode justificar alguns dos resultados nesta e na próxima seção.

Em resumo, continua a abordar as problemáticas já listada nas limitações: fonte e qualidade dos dados. Twitter aparece como plataforma mais importante (talvez pela facilidade da coleta via API), seguida do Instagram e de fóruns – algo não muito comum no Brasil. Outro ponto não tão comum (até onde eu sei) para os brasileiros é justamente a questão da qualidade dos dados e toda a discussão sobre a limpeza da coleta (manual ou com queries) – algo citado como um dos principais desafios para os respondentes.

O quão importante são as seguintes fontes de dados em termos de relevância para a sua organização

O fantasma do fechamento das APIs também marca presença no relatório: 56% dos respondentes estão preocupados em não conseguirem mais acesso às fontes de dados de mídias sociais no futuro. Conectando isso com as respostas da plataformas mais relevantes e o fato da maioria dos respondentes trabalharem com pesquisa, compreende-se a alternativa por dados de fóruns, sites de review e dados de busca – por isso, também, a discussão sobre qualidade e limpeza dos dados.

Os resultados da pergunta sobre a junção dos dados de mídias sociais com outros dados é interessante porque bagunça um pouco essa constatação do público ser de pesquisa: web analytics aparece em 2º, enquanto transcrições de focus group e entrevistas estão na lanterna. Por outro lado, dados de pesquisa aparece como a opção preferida, o que faz sentido e aponta também em direção a compreender o comportamento dos usuários na internet.

Você mistura dados de mídias sociais com alguma outra fonte de dados alternativa?

A seção termina com uma importante discussão sobre ética e privacidade, além de uma breve citação a bots e mis/dis-information. “Ao observarmos como os respondentes descrevem os passos que tomam para cumprir com privacidade e ética, há um pouco mais de foco em cumprir com regulações de privacidade do que garantir práticas éticas”, constata. “Isso destaca a falta de guias formais para a indústria de social listening quando se trata de trabalhar com dados”.

A maioria dos respondentes coloca na conta das ferramentas essa preocupação, acreditando que são elas que deveriam se responsabilizar por seguir as normas regulatórias e termos de serviço da própria plataforma. Assim como (eu acredito que) no Brasil, alguns profissionais reconhecem que isso é algo no qual precisam trabalhar, mas possuem limitações de orçamento e tempo para lidar da forma correta – tanto do ponto de vista ético quanto legal, é bom diferenciar.

DESENVOLVENDO PROCESSOS E METODOLOGIAS PARA SOCIAL LISTENING

O terceiro capítulo é um dos mais interessantes, pois apresenta os “casos de uso” mais comuns do social listening. Esta talvez seja uma das maiores dificuldades que ferramentas e profissionais – também aqui no Brasil – possuem no sentido de resumir para que o listening serve, o que ajudaria muito a consolidar melhor a prática. No relatório, por exemplo, alguns desses objetivos/casos são mais amplos (posicionamento e estratégia de marca), outros mais específicos (monitoramento de saúde da marca).

Ainda que essa falta de direcionamento complique um pouco, identifiquei cada objetivo em torno de quatro grandes pilares: branding, indústria, consumidor e mensuração. Em branding estaria o mais comum, desde a famosa saúde da marca, passando por gestão de crise até identificação de temas/influenciadores; em indústria, são objetivos mais amplos, possivelmente de negócios; consumidor seria pensando naquele que é diferente do usuário; e, mensuração, a parte de performance/métricas.

QUAIS SÃO OS SEUS OBJETIVOS PRIMÁRIOS AO ANALISAR DADOS DE MÍDIAS SOCIAIS?

  • Posicionamento e estratégia de marca 51% [BRANDING]
  • Atitudes e opiniões 47.7% [BRANDING]
  • Inteligência competitiva 43.9% [MENSURAÇÃO]
  • Monitoramento de saúde da marca 39.4% [BRANDING]
  • Identificação de tendências dos consumidores 32.9% [INDÚSTRIA]
  • Desenvolvimento de serviço ou produto 29.7% [INDÚSTRIA]
  • Experiência ou jornada do consumidor 27.7% [CONSUMIDOR]
  • Relatório de marca 26.5% [BRANDING]
  • Interesses e afinidades do consumidor 25.8% [CONSUMIDOR]
  • Satisfação ou lealdade de clientes 24.5% [CONSUMIDOR]
  • Posicionamento e estratégia de marketing 18.1% [BRANDING]
  • Segmentação, tamanho e oportunidades de mercado 16.1% [INDÚSTRIA]
  • Gerenciamento de crise 16.1% [BRANDING]
  • Comportamento de compra do consumidor 14.2% [CONSUMIDOR]
  • Pesquisa de publicidade ou de mídia 13.5% [MENSURAÇÃO]
  • Mensuração de performance de conteúdo de mídias sociais 12.9% [MENSURAÇÃO]
  • Mensuração de performance de campanhas 11.6% [MENSURAÇÃO]
  • Seleção de temas e tópicos de conteúdo 9.7% [BRANDING]
  • Seleção de influenciadores 9% [BRANDING]
Objetivos mais comuns por “disciplina”

A quebra por “disciplina” (talvez departamento seria uma palavra mais apropriada) foi feita em dois momentos: para mostrar os objetivos mais comuns e a periodicidade das entregas. No primeiro caso, o destaque está nos outliers: desenvolvimento de produto/serviço aparece apenas em Brand e Data & Analytics; enquanto identificação de tendências dos consumidores aparece apenas em Research & Insight e Social Listening/Intelligence; já gerenciamento de crise só aparece em Brand e CX.

Essa quebra também revelou que todas as “disciplinas” possuem projetos ad-hoc como mais comum (exceto Data & Analytics), seguido de relatoria frequente a longo prazo. Mais uma vez, essa predominância de projetos ad-hoc (pontuais) talvez seja um sinal do perfil dos respondentes, visto que o mais comum no Brasil é, independente do departamento, a relatoria constante. Ainda assim, é difícil de ter essa visão geral pois a quebra por agência/marca também pode afetar nessas realidades.

Atividades nas quais gastam mais tempo

Outro ponto levantado nesta seção diz respeito ao processo de listening enquanto metodologia. Sobre isso, um dos respondentes cirurgicamente respondeu: “alinhar objetivos com o cliente, rodar a query [de busca] preliminar, revisar posts, revisar query se necessário, ler posts, categorizar posts, analisar dados categorizados, desenvolver uma narrativa, relatar e apresentar”. Aqui, assim como na respostas do gráfico sobre tempo por atividade, ficar mais uma vez evidente o perfil de pesquisa dos respondentes.

O relatório chama a atenção para a importância – o que eu concordo – em ter o maior tempo gasto alinhando com os clientes quais são as perguntas e problemas a serem endereçadas “para garantir que as perguntas sendo feitas são as certas e os objetivos dos projetos são claros”. Entretanto, pontua também a ausência de respostas de tempo investido na limpeza dos dados nessa etapa de planejamento, visto que a qualidade dos dados foi destaque como um dos principais desafios.

Ainda nessa temática, um resultado surpreendente da pesquisa é a constatação de que 53% dos respondentes relataram que ou quase sempre ou constantemente têm que analisar os dados fora das ferramentas de social listening (exportando). Os motivos para isso são vários: problemas com a taxonomia e categorização nas ferramentas, análises imprecisas e até querer juntar dados de mídias sociais com outras fontes de dados: “É mais fácil de manejar os dados no Excel”.

QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS DESAFIOS EM ANALISAR DADOS DE MÍDIAS SOCIAIS PARA ENTREGAR INSIGHTS POR TODA A SUA ORGANIZAÇÃO?

  • Tempo e recursos limitados: “Enquanto softwares e ferramentas podem auxiliar na filtragem, nós investimos tempo em ler, agrupar e categorizar os resultados”.
  • Mostrar valor para outros departamentos e explicar as possibilidades do listening: “Muitas pessoas acreditam que social listening = análise de sentimento. Há tão mais que pode ser alcançado com dados de mídias sociais e demanda tempo e esforço para mudar esse pensamento”.
  • Funcionalidade limitada das ferramentas, principalmente quanto à necessidade de uma análise humana: “Nós reportamos sentimentalização mensalmente e por mais que o nível de acurácia aumente todo mês, eu ainda gasto muitas horas revisando.”

COMPREENDENDO A CULTURA ORGANIZACIONAL EM TORNO DO SOCIAL LISTENING

O quarto e último capítulo do relatório aborda questões sobre o social listening possivelmente como “disciplina separada” – realidade que, segunda a pesquisa, tem aumentado em empresas enterprise – e a sua relação com os demais departamentos de uma empresa. Essa mudança na estrutura das organizações – de pequenas atividades descoordenadas (em 2019) para departamentos centralizados em alinhamento com outras áreas de negócio – foi registrada tanto para marcas quanto para agências.

O tamanho dessas equipes varia entre 2 a 4 pessoas (segundo 35,5% dos respondentes) até times com mais de 8 profissionais (segundo 34,4% dos respondentes): “no entanto, ao observarmos a diferença entre marcas e agências […], percebemos que marcas são mais propensas a terem times menores”. 48% dos times de marcas registraram um tamanho de 2 a 4 pessoas, contra 27% dos times de agência. 21% dos times de marcas registraram times com mais de 8 pessoas, contra 43% de agências.

Essa diferença se evidencia também nos propósitos: enquanto profissionais que trabalham em marca focam em fornecer insights para clientes internos (85,5%) e fornecer acesso a dados e dashboards (63%), respondentes que trabalham em agências registaram a consultoria de insights estratégicos (67%) como a principal atividade. As áreas ou departamentos a quem os times de listening fornecem seu trabalho são: customer insights (77%), trends (65%) e inteligência competitiva (62%).

QUAL FOI O IMPACTO DA COVID-19 NO SOCIAL LISTENING?

  • 58% das marcas estão usando MAIS dados de mídias sociais desde o início da pandemia;
  • 50% das agências estão usando MAIS dados de mídias sociais desde o início da pandemia;
  • 13% das agências agora recebem MAIS atenção no modo como usam dados de mídias sociais;
  • 10% das marcas agora recebem MAIS atenção no modo como usam dados de mídias sociais.

O final desta seção ainda traz algumas questões (e respostas) bem interessantes sobre como o social listening é visto por outras áreas/departamentos de uma empresa. Na pesquisa, apenas 34% dos respondentes acreditam que seus colegas compreendem o que eles fazem, enquanto 61% acredita que eles apenas compreendem parcialmente. Além disso, 29% acredita que o listening é visto como parte integral do negócio – maior em agências (39%) do que em marcas (14,5%).

Quais são os principais desafios para a sua organização em termos de destravar o poder da análise de dados de mídias sociais para gerar tomada de decisões?

Orçamento, falta de integração com outras fontes de dados, lacuna de habilidades e incapacidade de mostrar ROI foram os principais desafios tanto para agências quanto para marcas. Já falta de visão ampla organizacional para o listening, dependência exagerada em pesquisa de mercado tradicional, falta de alinhamento entre esforços do negócio e falta de compreensão de tomadores de decisão sêniors foram os destaques para marcas. Em agências, problemas de privacidade, segurança e compliance.

AOS FINALMENTES

O relatório encerra com quatro principais descobertas/recomendações: 1) é imprescindível a elaboração de boas práticas padronizadas para o mercado; 2) profissionais precisam entender o papel da tecnologia quando se trata de garantir a qualidade e a segurança dos dados; 3) ainda não sabemos com certeza o impacto que o social listening possui sobre os negócios porque falta um feedback consolidado e; 4) profissionais de social listening são responsáveis por mostrar o valor da inteligência com dados de mídias sociais (mesmo sabendo que listening não responde a todos os problemas de negócio).

Apesar das evidentes diferenças com o mercado brasileiro (principalmente no que diz respeito ao perfil dos respondentes), acredito que esses quatro pontos se encaixam quase que perfeitamente à nossa realidade. Lá fora, o próprio SI LAB pode auxiliar no primeiro ponto, pois só na troca entre profissionais é possível desenvolver essas boas práticas. O segundo ponto só vem também com mais discussão de todas as partes envolvidas, marcas, agências e ferramentas. O terceiro é uma dificuldade que a própria pesquisa já enfrenta, e um quarto é a conclusão de todos os outros.

Os estereótipos mais comuns nos anúncios do Facebook

O Facebook divulgou na semana passada o relatório , desenvolvido a partir de um levantamento interno que analisou milhares de campanhas realizadas na plataforma entre 2017 e 2018. Produzido junto à consultoria 65 / 10, o documento une o discurso de responsabilidade social da publicidade à provocação da realidade baseada em dados para mostrar como as marcas devem tomar ação imediata para mudar o cenário atual, que reforça estereótipos e não corresponde com suas audiências.

“Nossa missão é incentivar e apoiar as empresas que se dispõem a trilhar esse percurso fornecendo ferramentas, melhores práticas e, é claro, dados valiosos. Para entender o contexto no qual o program age, analisamos milhares de campanhas veiculadas em nossas plataformas por toda a América Latina e esse processo nos mostrou quão distantes ainda estão esses dois pólos – a realidade da população versus aquilo que a publicidade nos conta”.

Para justificar a relevância da temática (e todo o argumento de acionável no qual se baseia), são apontados inicialmente alguns dados sobre a representatividade com recorte de gênero, raça e tipos de corpo de outra pesquisa semelhante: a TODXS – Uma análise da representatividade na publicidade brasileira, da Heads (já na sétima edição). Como cases que comprovam a eficácia de investir em diversidade, apresentam uma campanha da Jeep (no Brasil) e uma da Johnson’s Baby (na Argentina), com os números positivos que resultaram desse investimento.

O relatório também apresenta oficialmente a ferramenta Last 5 Ads, que convoca os anunciantes do Facebook a avaliarem o seu comprometimento com a diversidade. Talvez mais interessante do que a ferramenta (porque, convenhamos, quem anuncia sabe muito bem “quem” está anunciando), o documento “ADS 4 EQUALITY – Ciência e Dados trabalhando para promover diversidade na comunicação” encara o problema e aponta, de maneira coerente e lógica, como mensurar os resultados para comprovar a eficácia da preocupação com representações mais diversas.

O documento propõe um ciclo contínuo que envolve levantamento de hipóteses, teste, aprendizado e implementação. Para que a mensuração do impacto de uma comunicação mais representativa possa ser desenvolvida responsavelmente, elenca pilares fundamentais: pergunta de negócio, definição de métricas de sucesso, padrão de ação (o que fazer com as respostas em mãos), desenho do teste, planejamento e interpretação dos resultados. Há todo um destrinchamento desses pilares e já alguns moldes de plano de execução para testes, o que facilita bastante para que essa mudança seja colocada em prática.

Talvez o grande trunfo do relatório seja, na verdade, os 33 estereótipos que foram identificados a partir da análise de milhares de anúncios feitos diariamente na plataforma entre 2017 e 2018. É uma pena, entretanto, que não tenha sido divulgado o quanto essas “minorias” representam no total de anúncios (há somente o comparativo homens x mulheres por área da publicidade no início do relatório), pois seria importante para reforçar: essas pessoas já aparecem pouco e, quando aparecem, geralmente são retratadas pejorativamente das seguintes formas.

Os estereótipos foram mapeados dentro das cinco categorias: gênero (mulheres e homens), raça (negros, ameríndios e asiáticos), orientação sexual (gays e lésbicas), corpos dissidentes (pessoas com deficiências, pessoas gordas, pessoas transsexuais e pessoas idosas) e classe. Cada estereótipo identificado foi descrito como é geralmente apresentado nos anúncios e justificado sobre “por que fazer diferente”. Abaixo, listei todos os 33 que foram encontrados a partir das categorias propostas (para mais detalhes sobre cada um, é melhor conferir no relatório – ou o post ficaria muito extenso):

MULHER

  • A mãe/esposa perfeita
  • Supermulher (multitaskers)
  • Corpo perfeito
  • Objetificada
  • Não sabe lidar com o dinheiro (ou shopaholics)
  • Rivais

RAÇA: NEGROS

  • Raivosos
  • Subalternos
  • Hipersexualizados
  • Místicos

RAÇA: ASIÁTICOS

  • Minoria modelo
  • China doll, a mulher perfeita

ORIENTAÇÃO SEXUAL: GAYS

  • O gay afeminado
  • Promiscuidade x falta de família

CORPOS DISSIDENTES: PESSOAS GORDAS

  • Antes-e-depois
  • A gorda ninfomaníaca e a virgem
  • O gordo engraçado
  • A gorda hiperfeminina

CORPOS DISSIDENTES: PESSOAS IDOSAS

  • A ranzinza e a gentil
  • A aventureira
  • Boa genética

HOMEM

  • Superpai (e o herói que habita em todo homem)
  • O provedor (moneymaker)
  • Máquina de sexo
  • O garoto e o velho

RAÇA: AMERÍNDIOS

  • Preguiçosos
  • Exóticas
  • Inocentes (e não-civilizados)

ORIENTAÇÃO SEXUAL: LÉSBICAS

  • Hipersexualizadas
  • Masculinas
  • Curiosa

CORPOS DISSIDENTES: PESSOAS COM DEFICIÊNCIA

  • Herói ou heroína: ser iluminado
  • Garota-propaganda da superação

CORPOS DISSIDENTES: PESSOAS TRANSSEXUAIS

  • A mulher trans: hiperfeminina
  • O homem trans: invisibilizado

CLASSE

  • Quer ser a classe A
  • Só compra promoção
  • Senso estético duvidoso

Embora a metodologia não tenha sido nem minimamente explicada (o que particularmente acho uma grande falha, visto se tratar de um tema tão delicado), supõe-se que a análise foi feita em diferentes tipos de mídia: texto, imagem e vídeo – este último principalmente, dado o detalhamento de alguns descritivos. Também não fica tão evidente se o recorte/escopo da análise foi voltada somente aos anúncios brasileiros ou se abraçou também outros países da América Latina, dada a presença de ameríndios em recorte de raça. Um exercício interessante seria tentar encontrar esses estereótipos em posts de marcas famosas no Facebook.

Por fim (e antes de finalizar com uma perspectiva mais pessoal/opinativa), o relatório ainda apresenta algumas práticas para repensar os processos: perguntar, conhecer, ampliar, pensar diferentes estratégias para diferentes públicos, ter um objetivo de negócio claro, convocar pessoas diversas na cadeia de produção da comunicação, verificar desastres, utilizar o Last5Ads e aprender com o passado. Ao final, ainda traz um mini-glossário com descrições simples de termos considerados importantes: colorismo, empoderamento, corpos dissidentes, protagonismo e cisgênero/transgênero.

Para enfim finalizar, queria deixar minha opinião sob duas perspectivas diferentes – e tentei ser o mais imparcial possível na descrição do relatório até aqui por entender justamente esse equilíbrio desses dois lugares que me atravessam. Primeiro, como profissional de comunicação/pesquisa, achei o relatório bem interessante, principalmente a lista dos estereótipos identificados (por mais que, novamente, a metodologia não tenha sido compartilhada – o que sempre me deixa com a pulga atrás da orelha) e a tentativa de argumentar entre a responsabilidade social e a coerência data-driven.

Acho que, inclusive, essa lista de 33 estereótipos pode (deveria) ir além do Facebook e ser trabalhada/pensada em diferentes áreas da comunicação como um todo – afinal, o Facebook é apenas o medium, mas a narrativa e todo seu aparato constitutivo se assemelha em diferentes meios (produção de texto, jornalismo, fotografia, cinema, etc.). No mais, também considero um material valiosíssimo para professores (de graduação a cursos livres) apresentarem aos alunos, mais uma vez tanto pela responsabilidade social quanto pelos argumentos responsáveis de negócio baseado em dados.

Agora, sendo um pouco mais crítico, é um material bem raso sobre diversidade e representação/diversidade. Tudo bem, é para gente do mercado, mas precisamos superar o TED da Chimamanda para falar sobre esse assunto. Precisamos aprofundar a discussão, complexificar, não somente reconhecer que é um problema estrutural, mas de fato apontar o que nos trouxe aqui e para onde deveríamos ir. O relatório só cita a contratação de pessoas “diversas” como solução para o problema no finalzinho, bem discretamente – e isso deveria ser o básico do básico.

É interessante de se perceber, por exemplo, como esse problema que reconhecem como estrutural age nas entrelinhas (de maneira explícita): o homem e a mulher são brancos, tanto nas imagens que utilizam como exemplo quanto na descrição dos estereótipos. Raça aparece de maneira extremamente superficial, quando, principalmente no Brasil, é a categoria “estereotipada” que mais atravessa diversas outras frentes da representação. Não obstante tivemos iniciativa como a do Desabafo Social, que mudou toda a estrutura de busca de um dos maiores banco de imagens do mundo.

No geral, valorizo o esforço do relatório e, ao menos, a iniciativa e proposta que já vem gerando mudanças – com o nascimento de bancos de imagens como o Nappy e o Tem Que Ter. No entanto, é preciso ser crítico para compreender que é apenas um projeto da maior empresa do mundo – acusada diversas vezes de validar discursos de ódio, reforçar opressões simbólicas e ser conivente com tais práticas. Não dá para esperar que a mudança venha (só) das empresas, porque, no fim do dia, elas se importam mais com o dinheiro entrando. Mas aqui já sou eu acadêmico falando.

Um breve rascunho sobre a história da inteligência em mídias sociais

O mês de novembro sempre chega, há pelo menos alguns anos, com bastante expectativa para profissionais que trabalham com monitoramento e métricas (social analytics). Isso porque, além de ser o mês oficial da Consciência Negra (sempre bom lembrar), é também o mês não-tão-oficial da divulgação dos resultados da pesquisa “O profissional de inteligência de mídias sociais”. Agora já na sua 8ª edição, tendo passado pelas mãos de grandes profissionais (Tarcízio Silva, Júnior Siri, Ana Claudia Zandavalle e atualmente com Pedro Barreto), a pesquisa chega aos quase dez anos de idade com muitas histórias para contar.

É por isso que, neste post, achei que seria legal não apenas comentar sobre os resultados da última edição, mas fazer um breve rascunho de como a história da área de inteligência de mídias sociais (como se convencionou, a partir também da pesquisa, chamar o mercado de comunicação digital em mídias sociais dedicado ao trabalho de monitoramento e métricas) desenvolveu-se por todos estes anos. Já comentei em diversos textos aqui no blog a relevância da pesquisa para mim, quando “entrei” na área em 2015, portanto reforço seu papel não somente para atores que já fazem parte e escrevem seu roteiro, mas também para aqueles que chegam (ou chegarão) um pouco perdidos nesse contexto.

Antes de trazer as apurações e os levantamentos que fiz, ratifico mais uma vez: essa breve história é (quase) completamente baseada nos resultados das pesquisas desde 2011, com alguns pitacos e acréscimos a partir do meu nível de conhecimento (novamente — de alguém que chegou somente em 2015). Ou seja, é possível que algumas considerações relevantes fiquem de fora, por isso chamei de “rascunho”; estou mais do que aberto a correções, contra-argumentações e novas/mais perspectivas. Por ora, eis a história conforme eu compreendi e, arbitrariamente (como todo escrito histórico), convencionei dividir em quatro momentos: O nascimento (2008-2011); A consolidação (2012-2014); O amadurecimento (2015-2017); e Os desafios (2018-).

2008-2011 – O nascimento

É sempre bom ratificar que o trabalho em/com mídias sociais não é nada recente – aliás, não é nada novo há já algum tempo: no curso CoLab Social Media, Nathália Capistrano contou como já desenvolvia ações no Orkut em 2007/2008, para citar apenas um exemplo; o primeiro post do famoso blog de Avinash Kaushik, com o título “Traditional Web Analytics is Dead”, foi publicado em maio de 2006 – ainda que não seja especificamente sobre mídias sociais, é uma referência relevante tanto pelo profissional em si quanto para mostrar como marcas (lá fora, mas aqui também) já estavam online há bastante tempo. Acontece que de 2008-2009 adiante, as mídias sociais – encabeçada pelo Facebook, principalmente – dominaram a internet.

O relatório acima, “Monitoramento e Análise de Mídias Sociais – Gerando Insights de Consumidores a partir de Conversação Online” (em português), que é de 2008 e foi citado na primeira edição da pesquisa (2011) declara: “este relatório investiga como as empresas podem competir com sucesso num mundo no qual conteúdo da web gerado por consumidores está marginalizando o valor de canais de mídia tradicional, e no qual redes um-a-um estão substituindo figuras de autoridade tradicionais no fornecimento de informação confiável sobre uma marca”. Tendo entrevistado mais de 250 empresas, mostra como o trabalho de monitoramento/mensuração já era uma realidade em meados da década passada.

Quando a primeira edição da pesquisa, “Usos e Percepções do Monitoramento de Mídias Sociais” (148 respondentes), foi lançada, portanto, o mercado de monitoramento já era uma realidade no Brasil – ferramentas como Scup e Radian6 já existiam, por exemplo, e todo o mercado brasileiro de comunicação/publicidade já encarava as mídias sociais como ponto de parada obrigatório. A primeira definição de “monitoramento de mídias sociais” foi, inclusive, rascunhada um ano antes, em 2010, por Tarcízio Silva, no livro #MídiasSociais – Perspectivas, Tendências e Reflexões, que contém inclusive alguns apontamentos históricos já interessantes para esse panorama que trazemos aqui:

No Brasil, agências digitais passaram a oferecer o serviço de monitoramento, e algumas foram criadas com esse negócio como central. Em outros casos, foram criados braços de agências ou institutos de pesquisa e análise de mercado dedicados à atividade. Desde 2008, cerca de uma dúzia de agências, em geral de médio porte, começaram a produzir, publicar e apresentar conteúdo para educar o mercado sobre suas possibilidades, ainda que de forma não coordenada. A crescentemente demanda pelo serviço também estabeleceu o contexto pro lançamento de softwares nacionais. Desde o início de 2010, com o debate em torno destas eleições de legislação novamente renovado, temas relacionados às mídias sociais e o monitoramento das conversações entraram em pauta. De portais de âmbito nacional aos blogs mais segmentados, vez ou outra se fala repetidamente da corrida pelo maior número de tweets positivos, por exemplo. (p. 43).

É importante ratificar que o foco na disciplina de monitoramento aqui se dá simplesmente devido ao recorte específico também da primeira pesquisa, voltada exclusivamente (na teoria) aos profissionais que trabalhavam com essa atividade (como o próprio nome da primeira edição indica). Isso não quer dizer, de forma alguma, que o trabalho com métricas já não estivesse em voga, muito pelo contrário – o próprio post de 2006 de Kaushik é exemplo de como a disciplina de web analytics (ainda que desassociada do contexto de mídias sociais) é bem antiga. Talvez o “pulo do gato” esteja justamente na essência do contexto do trabalho de monitoramento: a proliferação em massa de conteúdos produzidos por usuários.

Ainda assim, a linha entre monitoramento e métricas (tanto social quanto web analytics) sempre foi tênue, desde a primeira edição: o quadro de “métricas mais importantes” trazia, em 2011, tanto indicadores típicos do primeiro (sentimento, reputação, influência, satisfação, resolução de problemas, temas, etc.) quanto do segundo (engajamento, alcance, ROI, vendas, leads, etc). O quadro abaixo é um levantamento de vários materiais voltados à “mensuração” de mídias sociais apresentado por Tarcízio Silva (que comandou a primeira edição da pesquisa) num material de 2010, que também reforça o cenário nebuloso de diferença entre monitoramento e métricas no início da década.

Slides da apresentação “Métricas para Mídias Sociais – conceitos, elementos, abordagens e ferramentas”, de Tarcízio Silva (2010)

Enfim, retornando aos resultados da primeira edição da pesquisa, o que eles nos apontam sobre o cenário em 2011?

  • Antes de mais nada, reforça que monitoramento/métricas não é algo novo, com pelo menos dois relatórios que já apontavam boas práticas na área;
  • Ainda assim, a profissão generalizante em/de mídias sociais era predominante, conforme as nomenclaturas mais comuns dentre os respondentes refletiam: Analistas/Coordenadores de Mídias Sociais, Analistas/Assessores de Comunicação;
  • Esse cenário amador também reflete as ferramentas plenas e parciais mais utilizadas, que trouxe nesse primeiro ano nomes como Google Alertas, Hootsuite e Tweetdeck – aplicações bem diferentes entre si, diga-se de passagem;
  • O monitoramento atendia principalmente à proposta de relacionamento, seguido imediatamente pela avaliação de resultados de comunicação – o que é muito interessante, pois a primeira resposta é completamente dependente do trabalho de monitoramento enquanto que a segunda pode, mais uma vez, estar se referindo a métricas (social e web analytics);
  • As principais insatisfações eram: dados imprecisos, delay na entrega, poucos cruzamentos/recursos, falta de conhecimento e pouco investimento – todas justificativas que fazem sentido a uma área que apenas começava a engatinhar e amadurecer, conforme os próximos anos vão mostrar;
  • Para o futuro, o relatório apontava como urgente: educar o mercado, produzir conteúdo/conhecimento, integrar fonte de dados e padronizar métricas – todos objetivos alcançados com sucesso (talvez somente a última ainda levante discussões, embora poucos se proponham a discutir atualmente).

2012-2014 – A consolidação

O objetivo dos players (profissionais, ferramentas, agências, etc.) no início da década era, portanto, educar – praticamente evangelizar – o mercado. E foi justamente isso que aconteceu nesse segundo momento, quando a disciplina de monitoramento se consolidou e ganhou corpo em conjunto à também matéria de métricas específicas para/de mídias sociais. Entre 2012 e 2014, explodiu a produção de conteúdo (dentre livros, e-books, eventos, etc.) sobre “monitoramento e métricas”, quando a linha tênue entre ambas tornou-se não mais um motivo de confusão pejorativamente, mas uma junção estratégica para somar forças ao argumento da importância do trabalho de “acompanhamento de resultados”.

No ano de 2012, com praticamente doze meses de distância, duas publicações importantíssimas foram lançadas: a coletânea Para Entender o Monitoramento de Mídias Sociais, organizada por Tarcízio Silva, com capítulos sobre análise de sentimento, SAC, gestão de crises, netnografia, etc.; e Monitoramento e métrica de mídias sociais: do estagiário ao CEO, de Diego Monteiro e Ricardo Azarite, chefias da Scup que já se consolidava como principal ferramenta de monitoramento do Brasil naquele momento. Ambas publicações foram muito além do recorte de monitoramento/métricas (principalmente a segunda), trazendo um panorama completo de boas práticas para a atuação de marcas nas mídias sociais.

Importante ressaltar, nesse momento, a ofensiva do Scup quanto à produção de conteúdo: além do livro, que veio a se tornar um dos mais relevantes para a área – conforme relembrado ano após ano na própria pesquisa -, a empresa criou na época um blog chamado Scup Ideas para compartilhar conhecimento sobre monitoramento/métricas e convidou dezenas de profissionais de agências já especializados no assunto para produzir e-books simples (porém extremamente educativos) sobre essas mesmas temáticas. Ainda patrocinou webinars, palestras/eventos, cursos rápidos e muito mais. Embora o blog e os e-books tenham se perdido na venda para a Sprinklr, eles ainda vivem aqui no blog.

A segunda edição da pesquisa, portanto, com 182 respondentes, já refletia um pouco desse cenário mais profissionalizantes. Nomenclaturas como “Analista de Métricas e Monitoramento” e “Analista de Buzz Intelligence” surgem, ainda que com a soberania de “Analista de Mídias Sociais” – que deve também ser celebrado uma vez que a primeira pesquisa trazia títulos ainda mais abrangentes de comunicação; a popularidade da Scup também se consolida, conseguindo quase 50% das menções em ferramentas mais citadas; além da presença/diferenciação dos tipos de softwares, comerciais plenas/gestão/métricas. A evolução do mercado dependia, neste momento, da valorização da área pelas empresas e da especialização da função.

Mas o mercado já estava evoluindo: a segunda maioria dos respondentes citaram “material online” como principal fonte de aprendizado, fruto justamente da proliferação de conteúdo que estava acontecendo através de blogs, grupos/comunidades, livros/e-books, eventos/cursos e Slideshare – todas essas opções também citadas na pesquisa. Ou seja, o mercado estava se educando, profissionais procurando capacitação, empresas se mobilizando para produzir conteúdo/conhecimento sobre o assunto, e a dupla “monitoramento e métricas” já tinha poder de argumentação nas maiores agências e empresas do Brasil – principalmente no eixo Sudeste, que historicamente sempre concentrou a mão de obra e força de trabalho.

Nesse sentido, a terceira edição da pesquisa (161 respondentes) demonstrou quase uma continuação dos resultados de 2012, sobretudo na coroação da Scup e na diferenciação explícita entre monitoramento e métricas (também na apresentação de resultados sobre ferramentas). Além disso, algumas outras considerações levantadas no resumo apontaram o cenário da época: o crescimento de ferramentas como Facebook Insights e Socialbakers refletia o poder do Facebook no Brasil; a queda de ferramentas de gestão é fruto da profissionalização também das próprias plataformas de mídias sociais (e funções de agendamento, por exemplo); a lembrança dos respondentes de ferramentas de web analytics reforça a importância do ROI financeiro; e mais capacitações (cursos livres e strictu sensu) surgem na área.

Outra “fonte histórica” também interessante para compreender esse período é o anual Social Analytics Summit, organizado pela Media Education. Com sua estreia em 2012 ainda sob nomenclatura “Metrics Summit 2012”, a primeira edição – apesar do nome – já misturava monitoramento e métricas dentre suas palestras; já em 2013, surge termos importantes como “inteligência” e “big data”, que se tornariam indispensáveis ao mercado desde então; em 2014, nem monitoramento nem métricas, mas “social analytics” – ou o ainda mais arriscado, “ciência de dados”. Esse quadro reflete como, em apenas alguns anos, a “inteligência de mídias sociais” nasceu e começou a engatinhar com as próprias pernas.

Ao chegarmos em 2014, portanto, a área já tinha se consolidado. Grandes players já tinham feito seus nomes, cursos livres e especializações/MBAs já eram uma realidade bastante popular (pelo menos no Sudeste), médias e grandes empresas já dedicavam um setor – ou pelo menos mais de um profissional – ao acompanhamento de marca e resultados nas mídias sociais, etc. E tudo isso pôde ser consolidado na 4ª edição da pesquisa, agora já nas mãos do sergipano Júnior Siri. Com 222 respondentes e agora intitulado “Profissional de métricas, monitoramento e social analytics no Brasil”, a pesquisa crescia em popularidade assim como a área em si ganhava mais projeção e, consequentemente, mais profissionais interessados/capacitados.

O termo inteligência (em inglês) já era uma realidade dentre as nomenclaturas mais relevantes: social intelligence, buzz intelligence, data intelligence, business intelligence, etc. Segundo explicação do próprio Siri, o aumento do percentual de respondentes que trabalham a maior parte do tempo ou exclusivamente com tais habilidades “mostra que, apesar de muitos profissionais de social media desempenharem diversas funções, está cada vez mais comum vê-los utilizando mais tempo em atividades de inteligência”. Nesse contexto, já havia também mais profissionais com especialização/MBA em marketing digital, comunicação digital, mídias digitais e BI/métricas, expurgando de vez a generalizante função de comunicação.

Dentre as ferramentas de web/social analytics, destaque para o contínuo crescimento do Google Analytics e Socialbakers (além do próprio Facebook Insights ainda relevante), que traduziam um cenário próspero para o Facebook e para inbound marketing. Já quanto às ferramentas de monitoramento, a coroação soberana da Scup enquanto líder de mercado devido principalmente a um trabalho – convenhamos, sensacional – de educação e evangelização de profissionais e clientes, com centenas de materiais produzidos nos dois/três anos anteriores. E, por falar em produção de conteúdo, essa edição trouxe a primeira lista de profissionais referência na área, com autores, professores e profissionais capacitadores.

Outro aspecto muito legal -que essa edição da pesquisa trouxe foi a apresentação de resultados por região. Embora a concentração no Sudeste (sobretudo em São Paulo) seja desconcertante, é muito interessante pensar as diferentes realidades do Brasil e como isso impacta o/é impactada pelo investimento na área. Para fechar essa era, vale citar só mais algumas coisinhas relevantes: 1) a morte eminente do alcance orgânico no Facebook, que vai estremecer um pouco o cenário dos anos seguintes; 2) a profissionalização do mercado já era realidade, acarretando em melhores salários; e 3) uma pesquisa muito semelhante da Trampos, “O raio-x dos profissionais de mídias sociais no Brasil” serviu como bom parâmetro comparativo.

2015-2017 – O amadurecimento

Ao chegarmos em 2015, a área já estava consolidada no mercado. Tão consolidada que os termos “monitoramento, “métricas” e “social analytics” já deixaram de vez o título da pesquisa, dando enfim espaço para o lançamento da “inteligência de mídias sociais” na própria pesquisa – lembrando que não foi a pesquisa em si que convocou essa expressão, mas o mercado que, nos anos anteriores, incorporou o termo sobretudo da nomenclatura de “Business Intelligence”. Quase que de modo celebratório, a pesquisa, agora “O profissional de inteligência de mídias sociais no mercado brasileiro” veio ainda mais densa, com novas questões e novamente recorde de respondentes: 296, seguindo padrão de crescimento iniciado em 2013.

Quanto à demografia, no entanto, houve pouca ou quase nenhuma mudança: São Paulo e Rio de Janeiro continuam predominantes, mulheres são maioria e os profissionais continuam jovens (entre 19 e 30 anos). Na seção de formação e estudos, entretanto, há uma certa “novidade” à época que merece destaque: a pesquisa identificou 52 cursos de 35 instituições diferentes. Lembra que as metas da “era” passada era justamente educar o mercado? Pois então, vários profissionais e empreendedores viram nisso uma oportunidade de lançar cursos sobre a temática cuja demanda era enorme – e surgem cursos livres, tanto em pequenas instituições quanto em escolas de graduação já renomadas, além de incorporação a Pós/especializações/MBAs.

Essa movimentação reverberou também nas principais referências, conforme apontado no próprio relatório: “foram lembrados aqueles que produzem conteúdo voltado para a área e os que têm participação ativa em eventos e grupos de discussão online […] referências como portais/blogs e livros estão associados a outros tópicos da pesquisa”. Ou seja, as obras coletivas do Scup garantiram tanto à ferramenta quanto aos profissionais que as produziram a presença em outras categorias; assim como a produção de conteúdo da Social Figures, comandada por Tarcízio Silva, também foi mão dupla para receber destaque nessa edição; o mesmo para a escola Atlas Media Lab e Gabriel Ishida, indissociáveis; e para a Trespontos Brasil, que produzira materiais com as professores Mariana Oliveira e Priscila Muniz – também ao Scup.

Dentre os livros mais citados (que que permanecerão praticamente os mesmos no ano seguinte), podemos arbitrariamente argumentar por uma diferença prática de leitura: obras do mercado (Diego Monteiro e Ricardo Azarite; Tarcízio Silva e colaboradores; Avinash Kaushik) e obras da academia (Martha Gabriel, Raquel Recuero e Adriana Amaral). Nesse sentido, reforça-se a proliferação de especializações/MBAs, distingue o conteúdo prático e teórico e, de certa forma, escancara ainda como a academia é – com muita ressalva – um lugar mais propício à apreciação intelectual de mulheres. Vale lembrar que o público feminino sempre foi maioria na pesquisa, o que nem sempre se concretizou também dentre as referências levantadas.

Outro detalhe importante que pode passar despercebido, mas que aparece em pelo menos seis slides é o surgimento, pela primeira vez, da disciplina de social ads (mídia): aparece nos grupos mais referenciados; através dos nomes Camila Porto e Fábio Prado Lima, também produtores de conteúdo e professores; nas integrações com outras áreas; e nos destaques do Sudeste e maiores agências. Essa novidade é fruto da polêmica morte do alcance orgânico no Facebook: se antes os profissionais conseguiam um bom retorno nas suas publicações apenas produzindo conteúdo de qualidade e utilizavam as métricas para otimizar esses resultados, de 2013 em diante a morte anunciada do alcance orgânico exigiu que as empresas agora pagassem para ter seu conteúdo bem-sucedido, fortalecendo a área de social ads (ou mídia, em seu nome tradicional).

facebook announcement

Outra importante impacto também aconteceu em 2015, quando o Facebook anunciou uma mudança drástica em sua API que afetou diretamente a atividade específica de monitoramento da plataforma. Como anunciado pelos textos proferidos nessa época, seria necessário – quase urgente – que o mercado, mais uma vez, buscasse alternativas responsáveis e uma capacitação ainda mais rigorosa para lidar com esse obstáculo: é também nessa época que se proliferam, conforme refletido na edição de 2016, cursos de Etnografia e Análise de Redes para Mídias Sociais – que não são matérias recentes, tendo já sido tópicos de discussão na era anterior, mas agora com maior projeção e relevância.

Algumas outras novidades da 6ª edição (368 respondentes, mais um recorde), agora conduzida por Ana Claudia Zandavalle, são: o surgimento (e a posterior morte) do Snapchat; o aumento considerável da realização de cursos livres (com 116 cursos e 100 instituições); o surgimento da Stilingue, que viria nos anos seguintes a tomar a coroa do Scup; o crescimento do Gephi, justamente em correlação com a proliferação da disciplina de ARS; a presença de referências como Resultados Digitais e Rock Content, empresas mais abrangente de marketing digital que refletem principalmente: 1) a produção em massa de conteúdo de materiais online, tal qual fizera Scup; e 2) a popularização do chamado “inbound marketing”, que propõe justamente a criação de conteúdo atraente (e, de certa forma, úteis) ao consumidor.

O que temos de 2016 para 2017 são, portanto, algumas notas de amadurecimento do mercado: o sustento das fases seguintes à graduação (especialização/MBA, mestrado e doutorado); a consolidação das disciplinas de Etnografia de Análise de Redes, sob o comando principalmente do IBPAD, que também lançara um livro colaborativo nessa mesma época com vários autores relevantes; as obras consolidadas de Diego Monteiro e Ricardo Azarite, Tarcízio Silva e colaboradores, Martha Gabriel, Jim Sterne e Raquel Recuero; a coroação da Stilingue como líder do mercado e consequente decadência do Scup; a popularização do Gephi como fruto do crescimento da ARS; a junção agora praticamente indissociável da disciplina de social ads, com profissionais, grupos, cursos e sites de referência; e, por fim, o também crescimento da Resultados Digitais e RD Station.

Eu ainda argumentaria por um fenômeno que talvez seja um pouco difícil de sustentar sem melhor averiguação dos dados, mas que me parece fazer sentido: há, a partir principalmente de 2015 em diante, o surgimento de uma “nova leva” de profissionais de “social media”. Na sétima edição, três grupos surgem como referência nesse sentido: Entusiastas da Social Media, Entusiastas | Social Media e Escola Social Media; em 2016, apareceu Entusiastas e Profissionais da Social Media; em 2015, Entusiastas e Social Media Brasil (no entanto, aqui o cenário era bem mais plural e, de certa forma, especializado, com grupos específicos de cursos, ferramentas e áreas bem delimitadas como web analytics). Sem contar a nomenclatura “Social Media”, que cresceu bastante e se manteve até 2018.

2018- Os desafios

A oitava e mais recente edição da pesquisa saiu há apenas algumas semanas, agora sob o comando de Pedro Barreto. Uma das mais relevantes mudanças está no enfoque dado à categoria de respondentes que dedicam a maior parte do tempo ao trabalho de inteligência, enquanto que todas as últimas pesquisas consideravam aqueles que trabalhavam “pelo menos parte do tempo” com a área – foi também a primeira vez que o cargo focado na área superou a outra opção, com 29% a 27% de disputa. Essa categoria mais especializada representa 75% dos respondentes, o que reflete um mercado já consolidado e maduro – com um público mais velho e com maior experiência de mercado.

Embora, num primeiro momento, a pesquisa pareça não trazer muitas novidades em termos técnicos (de especialização, etc.), eu argumentaria que há pelo menos cinco públicos diferentes que podem ser identificados nessa última pesquisa:

  1. Profissionais de Monitoramento – são profissionais que já respondem a pesquisa há alguns anos e trabalham (quase) exclusivamente com o monitoramento de mídias sociais, provavelmente em agências/empresas de médio-grande porte;
  2. Profissionais de Social/Web Analytics – são profissionais que trabalham diretamente com métricas de mídias sociais e websites, ou seja, cuja rotina diária envolve ferramentas como Facebook Insights, Twitter Analytics, Google Analytics, etc.;
  3. Profissionais de BI – seria como uma junção dos dois profissionais citados acima, com uma visão mais experiente e mais analítica de todo o cenário, possivelmente com pontes direta a outros indicadores de negócio (e, consequentemente, esforços de mídia paga);
  4. Profissionais de Social Media – são (novos) profissionais que não trabalham necessariamente em agências/empresas de médio-grande porte, mas que conseguem desenvolver o trabalho com métricas e (talvez) monitoramento de alguma forma em sua rotina, embora seja muito mais comum o diálogo direto com a disciplina de mídia para justificativa de ROI;
  5. Pesquisadores – são profissionais que dialogam entre academia e mercado, tentando unir as realidades de forma proveitosa para ambos os lados – e que são fruto da vontade de especialização do mercado, muitas vezes atravessada pela área de jornalismo e política.

Particularmente, acredito que estamos em um momento crítico (por falta de melhor termo, mas sem querer soar apocalíptico, apenas responsável) da área. Cito ao menos dois pontos distintos, mas que “chacoalharam” o mercado nos últimos anos: a nova lógica de publicização do conteúdo, que resultou na crescente absurda da área de social ads nos últimos anos e que se entrelaçou com a área de métricas, já que ambas se preocupam em resultados e otimização; e do outro lado do navio, a dificuldade cada vez maior de se trabalhar com dados (públicos) de mídias sociais, fruto dos mais recentes escândalos políticos envolvendo principalmente o Facebook – mas que, na verdade, reflete uma lógica capitalista por trás de uma suposta justificativa de preocupação com dados dos usuários.

O futuro, ao meu ver, é bastante incerto. Embora “inteligência artificial” tenha se tornado a buzzword mais queridinha do mercado nos últimos anos, parece que ninguém sabe ao certo do que se trata. Será que a Etnografia consegue se sustentar no ritmo frenético do mercado de agências? Se for somente a criação de bots para relacionamento, não me parece tão revolucionário assim. Mídia programática também ganhou destaque nos últimos anos, o que parece comprovar que as empresas não entenderam nada de 2010 para cá (dica: ninguém gosta de propaganda indesejada). Paralelamente, inbound marketing segue firme e forte, embora o foco esteja sempre na aquisição de leads e menos em entender o consumidor. Por fim, growth hacking também chegou prometendo bastante, mas será que não é mais do mesmo?

O que a história nos mostra é que a solução sempre está na especialização: um ponto que eu não citei nos comentários sobre as edições é o também crescente enfoque em ciência de dados e áreas correlatas. Tenho visto nos últimos anos diversos colegas procurando especialização em técnicas mais quantitativas, além de o aprendizado de programação para superar os obstáculos das APIs. Isso mostra como (pelo menos alguns) profissionais da área de mídias sociais já não a compreendem como ponto de partida, mas como atravessamento inevitável – e é necessário, portanto, ir muito além das suas limitações. O monitoramento não vai morrer, o Facebook não vai morrer, a publicidade não vai morrer. Mudanças (drásticas, sobretudo nos últimos anos na sociedade em geral) acontecem, mas a gente se adapta – e continua estudando.