{"id":86,"date":"2015-08-16T23:35:58","date_gmt":"2015-08-16T23:35:58","guid":{"rendered":"https:\/\/estudandosocialmedia.wordpress.com\/?p=86"},"modified":"2016-07-09T16:37:15","modified_gmt":"2016-07-09T19:37:15","slug":"curso-e-e-book-monitoramento-e-metricas-de-midias-sociais-visao-geral-do-scup","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insightee.com.br\/blog\/curso-e-e-book-monitoramento-e-metricas-de-midias-sociais-visao-geral-do-scup\/","title":{"rendered":"Curso e e-book: Monitoramento e m\u00e9tricas de m\u00eddias sociais – vis\u00e3o geral, do Scup"},"content":{"rendered":"

\"scup-visaogeral\"<\/a>Scup<\/a> – Por Gabriel Ishida<\/p>\n

1. Introdu\u00e7\u00e3o<\/p>\n

2. Estrutura do projeto<\/p>\n

3. Briefing<\/p>\n

4. Coleta<\/p>\n

5. Classifica\u00e7\u00e3o<\/p>\n

6. Alinhamento de expectativas<\/p>\n

7. An\u00e1lise<\/p>\n

8. Produ\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rio<\/p>\n

9. Conclus\u00e3o<\/p><\/blockquote>\n

Semana retrasada, quando eu procurava material do Scup sobre m\u00e9tricas, achei os dois e-books j\u00e1 publicados aqui no blog e um curso “exclusivo”<\/a> para assinantes da ferramenta. Cheguei a pensar em pedir humildemente \u00e0 empresa, via Twitter, que disponibilizasse o conte\u00fado para mim por e-mail, uma vez que seria totalmente para fins did\u00e1ticos (mesmo assim, na cara de pau). Mas, antes, resolvi procurar mais um pouco (“vai que algu\u00e9m colocou esse conte\u00fado em algum blog pessoal, como eu faria aqui?”) e, para minha surpresa, encontrei o material completo diretamente do blog do Scup<\/a>. N\u00e3o sei se eles liberaram a p\u00e1gina depois de um tempo (o post original \u00e9 de novembro de 2013), ou se realmente foi uma falha de seguran\u00e7a (bem grave, porque at\u00e9 na busca do blog d\u00e1 pra encontrar a p\u00e1gina com o material). Se for de fato esta \u00faltima op\u00e7\u00e3o, deixo aqui o apelo: Scup, libera de vez! Aprendizado deve ser compartilhado.<\/p>\n

O material original \u00e9 do curso online – v\u00eddeos gravados pelo profissional de BI, Gabriel Ishida, com o apoio de slides que auxiliam na apresenta\u00e7\u00e3o dos m\u00f3dulos – e tem como objetivo “oferecer uma vis\u00e3o geral de monitoramento e m\u00e9tricas de m\u00eddias sociais sob uma perspectiva ao mesmo tempo pr\u00e1tica e estrat\u00e9gica”<\/strong>. No entanto, h\u00e1 tamb\u00e9m um e-book<\/a> recomendado como “leitura complementar”, que, na verdade, \u00e9 o resumo do que \u00e9 passado nos v\u00eddeos – ou seja, as anota\u00e7\u00f5es que voc\u00ea faria assistindo aos v\u00eddeos j\u00e1 est\u00e3o organizadas no PDF. Por isso resolvi falar sobre os dois conte\u00fados juntos, as v\u00eddeo-aulas de 3h de carga hor\u00e1ria e o e-book de 29 p\u00e1ginas, uma vez que eles s\u00e3o essencialmente o mesmo material, apenas dispostos de maneiras diferentes (mas complementares). Minha sugest\u00e3o: assista primeiro aos v\u00eddeos para s\u00f3 depois ler o livro.<\/p>\n

M\u00f3dulo 1 – <\/strong>conceitos e fun\u00e7\u00f5es, estrutura\u00e7\u00e3o do projeto e tipos de m\u00eddia<\/p>\n

Infelizmente o Scup n\u00e3o liberou a incorpora\u00e7\u00e3o dos v\u00eddeos em sites externos, o que significa que, para assistir aos v\u00eddeos, voc\u00ea precisar\u00e1 clicar aqui<\/a> e dar play no v\u00eddeo referente ao m\u00f3dulo 1. Nesta primeira parte, explica-se o conceito do monitoramento nas m\u00eddias sociais, tendo em mente a fun\u00e7\u00e3o de “transformar os dados de m\u00eddias sociais em conhecimento, insights e recomenda\u00e7\u00f5es para atua\u00e7\u00e3o, melhoria e estrat\u00e9gias de marketing das marcas”<\/em> e exemplificando alguns tipos de posts que est\u00e3o aptos \u00e0 coleta (perguntas no Yahoo Respostas, reclama\u00e7\u00f5es no Reclame Aqui, fotos p\u00fablicas no Instagram e Flickr, v\u00eddeos e coment\u00e1rios no YouTube e Vimeo, posts p\u00fablicos no Facebook [n\u00e3o mais, depois da mudan\u00e7a na API] e Twitter, etc.). Tamb\u00e9m s\u00e3o pontuados algumas funcionalidades dos dados coletados para as marcas: atendimento, gest\u00e3o de crises, relacionamento (identifica\u00e7\u00e3o de influenciadores e detratores), diagn\u00f3stico da marca, monitoramento da concorr\u00eancia, repercuss\u00e3o de campanhas on e offline, insights para a produ\u00e7\u00e3o de conte\u00fado, desenvolvimento de novos produtos, netnografia e pesquisa de mercado, social TV (monitoramento real-time para fazer parte da “conversa”), identifica\u00e7\u00e3o de tend\u00eancias, recursos humanos (identifica\u00e7\u00e3o de potenciais candidatos a vagas), dentre muitas outras.<\/p>\n

O segundo ponto a ser abordado neste m\u00f3dulo \u00e9 a estrutura\u00e7\u00e3o do projeto, que acontece exatamente nessa ordem:<\/p>\n

    \n
  1. Briefing<\/strong>: compreens\u00e3o do neg\u00f3cio do cliente, defini\u00e7\u00e3o dos objetivos, m\u00e9tricas e indicadores de desempenho, redes e palavras-chave que ser\u00e3o monitoradas, al\u00e9m da defini\u00e7\u00e3o da estrutura de assuntos que ser\u00e1 adotada e o universo de dados que ser\u00e1 analisado;<\/li>\n
  2. Coleta<\/strong>: configura\u00e7\u00e3o das ferramentas (\u00e1rea de atua\u00e7\u00e3o), tipos de post, foco das palavra-chave – todas alinhadas \u00e0 estrutura\u00e7\u00e3o da \u00e1rvore de assuntos e ao universo de dados j\u00e1 previamente definidos;<\/li>\n
  3. Classifica\u00e7\u00e3o<\/strong>: processamento, categoriza\u00e7\u00e3o e segmenta\u00e7\u00e3o dos dados de acordo com a estrutura de categorias definida e por sentimento (positivo, neutro, negativo);<\/li>\n
  4. An\u00e1lise<\/strong>: investiga\u00e7\u00e3o dos dados e gera\u00e7\u00e3o de descobertas e insights (busca de recomenda\u00e7\u00f5es e conhecimento), aplica-se metodologias de estudos, coleta-se fontes externas, olha-se dados de concorrentes, etc.<\/li>\n<\/ol>\n

    \u00c9 important\u00edssimo ratificar a necessidade das an\u00e1lises do monitoramento atrav\u00e9s de um n\u00edvel macro, ou seja, compreendendo que h\u00e1 n\u00edveis externos que influenciam diretamente nos dados das m\u00e9tricas online. O desempenho da m\u00eddia paga<\/strong> (posts patrocinados ou impulsionados, banners em blogs ou sites, etc) t\u00eam um impacto direto na m\u00eddia propriet\u00e1ria<\/strong> (sites ou blogs institucionais, canais de redes sociais, etc); assim como o conte\u00fado divulgado na m\u00eddia propriet\u00e1ria pode interferir, por exemplo, na m\u00eddia espont\u00e2nea<\/strong> (men\u00e7\u00f5es pr\u00f3prias de usu\u00e1rios), como \u00e9 o caso de posts que viralizam; e a m\u00eddia espont\u00e2nea repercute na m\u00eddia paga, quando comenta-se sobre an\u00fancios e derivados. Esse \u00e9 um quadro importante que consta no m\u00f3dulo em v\u00eddeo mas n\u00e3o \u00e9 apresentado no PDF.<\/p>\n

    \"relacao-tiposdemidia\"<\/a>M\u00f3dulo 2<\/strong> – objetivos, metas e KPIs<\/p>\n

    “O come\u00e7o de todo projeto de monitoramento e m\u00e9tricas \u00e9 mercado pela defini\u00e7\u00e3o dos objetivos e indicadores de desempenho. Al\u00e9m disso, deve-se pensar tamb\u00e9m em metas (brutas ou percentuais) e serem alcan\u00e7adas, principalmente em monitoramentos que acompanham a\u00e7\u00f5es ou campanhas. […] Com os objetivos tra\u00e7ados, pode-se pensar nos indicadores de desempenho e nas metas a serem alcan\u00e7as, quando adequadas. Os indicadores devem ser pensados para mensurarem o andamento dos resultados de acordo com os objetivos e metas tra\u00e7ados.”<\/p><\/blockquote>\n

    O m\u00f3dulo 2 fala majoritariamente da etapa de briefing, principalmente no que se refere ao campo de objetivos, metas e KPIs. O primeiro \u00e9 referente ao tipo de estrat\u00e9gia utilizada no processo de monitoramento, j\u00e1 o segundo, quase sempre relacionado a n\u00fameros ou porcentagens, busca um resultado palp\u00e1vel do objetivo. As metas tamb\u00e9m est\u00e3o diretamente ligadas aos KPIs (indicadores de desempenho), uma vez que estes devem apontar se o objetivo foi alcan\u00e7ado atrav\u00e9s do plano tra\u00e7ado. No v\u00eddeo, tamb\u00e9m \u00e9 explicado um pouco sobre as m\u00e9tricas utilizadas para definir indicadores, como alcance no Facebook\/Twitter, visualiza\u00e7\u00f5es no YouTube, volume de posts (total, positivos, negativos ou de determinado p\u00fablico, assunto ou m\u00eddia social), dentre outros. Para ajudar a ilustrar melhor, alguns exemplos dispon\u00edveis no e-book:<\/p>\n

    \"metas-objetivos\"<\/a><\/p>\n

    M\u00f3dulo 3<\/strong> – cuidados, configura\u00e7\u00e3o (redes e palavras-chave), l\u00f3gica das buscas<\/p>\n

    A partir deste m\u00f3dulo, o conte\u00fado do e-book fica cada vez “menor” e o do v\u00eddeo cada vez “maior” – ou seja, n\u00e3o basta ler o livro, tem que assistir aos v\u00eddeos. O primeiro conte\u00fado a ser explicado \u00e9 o m\u00e9todo como as ferramentas de monitoramento funcionam: palavras-chave (varredura nas m\u00eddias sociais via API, aten\u00e7\u00e3o para este artigo de 2015<\/a> que explica como isso mudou) -> processamento (coleta e organiza\u00e7\u00e3o dos posts) -> an\u00e1lise (dashboards e visualiza\u00e7\u00e3o dos dados). Em sumo, o m\u00f3dulo apresenta boas pr\u00e1ticas de monitoramento, dando dicas imprescind\u00edveis para fazer um bom trabalho, desde a configura\u00e7\u00e3o das palavras-chave at\u00e9 a l\u00f3gica de funcionamento das buscas. Os dois cuidados iniciais mencionados, de tamanha import\u00e2ncia, s\u00e3o: procure se livrar da sujeira dos dados (dados in\u00fateis podem prejudicar consideravelmente a an\u00e1lise) e crie n\u00edveis de usu\u00e1rios para o acesso da ferramenta (evite o login \u00fanico).<\/p>\n

    In\u00edcio da configura\u00e7\u00e3o<\/p>\n

    1 – Defina as redes relevantes para o mapeamento do projeto;<\/p>\n

    2 – Liste v\u00e1rias palavras-chave para a busca do monitoramento, considerando vari\u00e1veis e erros de grafia;<\/p>\n

    \"configuracao-1\"<\/a>\u00a0\u00a0\"configuracao-2\"<\/a><\/p>\n

    3 – Como pode ver, a coleta \u00e9 feita pela combina\u00e7\u00e3o de palavras-chave (os dados coletados s\u00e3o de posts p\u00fablicos e dependem muito da inser\u00e7\u00e3o da ferramenta)<\/p>\n

    Como funcionam as l\u00f3gicas de busca<\/p>\n

    \"logica-busca1\"<\/a><\/p>\n

    Busca: “coca cola” AND bebi – coleta posts que contenham “coca cola” e bebi
    \nBusca: “coca cola” OR coca-cola – coleta posts que tenham “coca cola” (sem h\u00edfen) ou coca-cola (com h\u00edfen)
    \nBusca: (“coca cola” OR coca-cola) AND (bebi OR tomei) – coleta posts que contenham a combina\u00e7\u00e3o entre “coca cola” ou coca-cola e bebi ou tomei<\/p><\/blockquote>\n

    Outra dica essencial \u00e9 a separa\u00e7\u00e3o das buscas, evitando fazer como exemplificado acima, pois favorece o controle de coleta (por exemplo, \u00e0s vezes um termo vem com muita sujeira, enquanto outro, n\u00e3o – \u00e9 poss\u00edvel trabalhar separadamente as buscas). O mesmo \u00e9 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 ser\u00e1 duplicado para abarcar duas categorias de uma mesma busca (o que n\u00e3o aconteceria se esta estivesse separada). Por fim, \u00e9 ratificado a import\u00e2ncia de fazer uma lista completa de palavras-chave, para que n\u00e3o haja o descarte de dados importantes (mesmo que termos diferentes tragam menos n\u00fameros para a coleta, n\u00e3o significa que eles n\u00e3o s\u00e3o relevantes para uma an\u00e1lise completa).<\/p>\n

    M\u00f3dulo 4<\/strong> – classifica\u00e7\u00e3o e categoriza\u00e7\u00e3o de dados<\/p>\n

    Para pensar a estrutura da classifica\u00e7\u00e3o, \u00e9 poss\u00edvel seguir alguns passos:
    \n– Coletar uma amostra de posts e verificar quais assuntos s\u00e3o mais discutidos;
    \n– Pensar quais assuntos s\u00e3o relevantes dentro dos objetivos tra\u00e7ados;
    \n– Pensar categorias que sejam facilmente identific\u00e1veis.<\/p><\/blockquote>\n

    Este m\u00f3dulo traz mais uma etapa de tremenda import\u00e2ncia, a classifica\u00e7\u00e3o (chegando aqui arrisco dizer que todas as etapas, sem hierarquiza\u00e7\u00e3o, s\u00e3o igualmente importantes e merecem aten\u00e7\u00e3o redobrada). Da mesma forma que um bom trabalho de classifica\u00e7\u00e3o \u00e9 essencial para segmentar melhor os dados no momento de visualiza\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise, o mau trabalho (erros de classifica\u00e7\u00e3o ou lacunas no processo) desta etapa pode indicar an\u00e1lises erradas e equivocadas. \u00a0Para categorizar bem os dados, a lista acima (cita\u00e7\u00e3o do e-book) guiam algumas a\u00e7\u00f5es prim\u00e1rias para pensar a classifica\u00e7\u00e3o – lembrando que \u00e9 poss\u00edvel (e recomendado) a cria\u00e7\u00e3o de subcategorias, principalmente para pensar o sentimento pr\u00f3prio do dado analisado. Tamb\u00e9m \u00e9 necess\u00e1rio que essas categorias sejam claras para a aloca\u00e7\u00e3o dos dados, uma vez que o analista deve “bater o olho” e saber a qual categoria cada dado pertence.<\/p>\n

    \"tipos-categorias\"<\/a>Algumas categorias devem ser definidas como obrigat\u00f3rias para todos os posts coletados, pensando sempre os objetivos tra\u00e7ados no briefing, enquanto outras tags s\u00e3o opcionais, a fim de classificar assuntos mais espec\u00edficos. Outra dica importante \u00e9 pensar sentimentos pr\u00f3prios dentro de categorias, o que ajuda principalmente na an\u00e1lise dos dados – al\u00e9m de que, a depende dos objetivos do monitoramento, um dado que pode parecer negativo pode ser positivo para aquela determinada situa\u00e7\u00e3o. Dois exemplos que s\u00e3o dados:<\/p>\n

    “Eu tenho plano com a operadora X e \u00e9 a mais barata, mas o sinal \u00e9 muito ruim”<\/strong><\/p>\n

    Sentimento geral: misto<\/p>\n

    P\u00fablico: cliente<\/p>\n

    Assunto: Servi\u00e7o – sinal – negativo<\/p>\n

    Assunto: Pre\u00e7o – positivo<\/p>\n

    “O sinal continua horr\u00edvel, mas a propaganda nova da operadora X \u00e9 muito criativa.”<\/strong><\/p>\n

    Objetivo: verificar a receptividade a uma campanha<\/p>\n

    Sentimento geral: positivo<\/p><\/blockquote>\n

    Outros pontos tamb\u00e9m s\u00e3o importantes nesta etapa: 1) sempre acompanhe a classifica\u00e7\u00e3o, lendo posts verificando se \u00e9 necess\u00e1rio mudar a estrutura (\u00e9 normal pensar novas tags durante o processo); 2) seja criterioso com a defini\u00e7\u00e3o de sentimento e de detratores\/admiradores da marca (n\u00e3o fa\u00e7a firulas para tornar um post negativo, positivo). \u00c9 poss\u00edvel fazer a automa\u00e7\u00e3o de classifica\u00e7\u00e3o relacionado a assuntos, baseado nas palavras-chave; no entanto, a classifica\u00e7\u00e3o do conte\u00fado por sentimento exige um “olhar humano”, principalmente devido \u00e0 ironia (algo que a ferramenta n\u00e3o detecta).<\/p>\n

    M\u00f3dulo 5<\/strong> – alinhamento de expectativa, amostragem e dashboard\/exporta\u00e7\u00e3o<\/p>\n

    Tr\u00eas Pilares Principais<\/p>\n

    Objetivos: quais perguntas devem ser respondidas? o que se pretende descobrir ou acompanhar?
    \nColeta: quais redes ser\u00e3o monitoradas? quais termos ser\u00e3o rastreados?
    \nClassifica\u00e7\u00e3o: como os dados ser\u00e3o processados? qual o universo de estudo?<\/p><\/blockquote>\n

    Para obter um projeto bem elaborado, \u00e9 preciso que todas as partes (dentro da ag\u00eancia e na rela\u00e7\u00e3o com o cliente) estejam no mesmo passo – e \u00e9 basicamente disso que se trata este m\u00f3dulo. Para in\u00edcio de conversa, s\u00e3o indicados tr\u00eas pilares “principais” para definir bem entre equipe e cliente o que vai ser feito durante todo o processo (a partir da\u00ed, dado o ok de todos os participantes, pode se iniciar o trabalho). Tamb\u00e9m s\u00e3o apontadas algumas dicas necess\u00e1rias para ter num bom briefing desde o come\u00e7o: quais s\u00e3o os objetivos da marca (o que a empresa deseja extrair dos dados?); quais atitudes ser\u00e3o tomadas a partir do resultado (ap\u00f3s a extra\u00e7\u00e3o dos dados, de que modo a marca pretende agir? com a altera\u00e7\u00e3o de um produto, de uma campanha?); quais s\u00e3o os KPIs (alinhados entre todos e de f\u00e1cil compreens\u00e3o); e o planejamento de m\u00eddia das campanhas (isso ajuda a informar o porqu\u00ea de determinados picos, por exemplo, naquela l\u00f3gica de que a m\u00eddia paga influencia diretamente a m\u00eddia pr\u00f3pria). O alinhamento entre as partes (ag\u00eancia e cliente) deve ficar claro em tr\u00eas pontos essenciais: quais redes ser\u00e3o monitoradas e quais palavras-chave ser\u00e3o usadas nas buscas; qual \u00e9 a amostragem e universo de dados que ser\u00e1 analisado; e como est\u00e1 estruturada a \u00e1rvore de categorias do projeto.<\/p>\n

    – Amostragem aberta – sem quantidade definida previamente, apenas se definindo percentual ou algum tipo de sele\u00e7\u00e3o<\/p>\n