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Monitoramento
e Social Intelligence
Intro   PROPOSTA - SAEB

              Marcel Ayres
              @MarcelAyres

              Jornalista – Universidade Federal da Bahia (UFBA)

              Sócio da PaperCliQ – Comunicação e Estratégia
              Digital e SOMMAR Social Media Marketing

              Pesquisador no Grupo de Pesquisa em Interações,
               Tecnologias Digitais e Sociedade (Gits - UFBA)

              Organizador dos Ebooks “Mídias Sociais:
              Perspectivas, Tendências e Reflexões” e “Mídias
              Sociais e Eleições 2010”.
Cenário
Modelo Massivo

                 Produtores   Consumidores
Modelo Pós-Massivo
                     Prosumidores
Fonte: Prism of
Conversation (Brian Solis)
Massa de dados...
Rastros Digitais




   Experiências
Rastros Digitais




 Informação
Rastros Digitais




   Recomendações
Cenário atual


 Consumidores
 cada vez mais
 sociais
E o seu negócio?



 Virou
 Social?

                   Sean MacEntee (Flickr)
Uma boa pergunta!



Você está
ouvindo o seu
público?
Monitoramento
Monitoramento

 1º momento:

 • Organizações são ‘impelidas’ a ouvir;

 • Oportunidades que vão além do ‘falar’;

 • Quando escutar? Ontem!




                                            Colleen AF Venable (Flickr)
>> Representação do
processo de
monitoramento nas
Mídias Sociais
Coleta de
                   Dados

   Análise e
                                Armazenamento
Recomendações


                                                       Ciclo do
                                                 Monitoramento
   Adição de
                                 Classificação
 Informações


                Categorização
O que ouvir?




Onde e          O quanto se falou?   Sobre o que falou?   Quem falou?
Quando falou?
Tipos: Monitoramento Parcial

› O Monitoramento de Marcas e
Conversações pode ser realizado de
diversos modos diferentes.

› O Monitoramento Parcial é aquele que
utiliza softwares que não permitem adição
de informações e tratamento avançado de
dados, como, por exemplo, a utilização de
Google Reader + Google Alerts ,
Ferramentas gratuitas etc.
Tipos: Monitoramento Pleno

› O Monitoramento Pleno é o
que possibilita e agrega em uma
única plataforma as diversas
etapas do monitoramento de
marcas e conversações.

› Em geral, ferramentas pagas.
Vantagens

 • Grandes amostras;

 • Acesso a
   pessoas/conversações
   públicas;

 • Registro das conversas e
   possibilidade de resgate das
   informações;

 • Caráter mais “espontâneo”.
Métodos de Pesquisa



O monitoramento não substitui outros
métodos de obter dados e informações.

                  Complementa!
                                        methodshop.com (Flickr)
Métodos de Pesquisa

Monitoramento se mostra como uma técnica de
pesquisa relevante, contudo, não irá responder
todas as perguntas desejadas pelo cliente.

 A) Nem todos estão conectados, além da
  grande variação de público entre as mídias
  sociais;

 B) Nem todos que estão conectados publicam
  /editam e moderam conteúdos.
Diferenças!

 • Diferenças entre métodos de
 feedback tradicionais e os advindos
 das mídias sociais;

 • Nas mídias sociais, os usuários estão
 compartilhando suas experiências e
 não respondendo perguntas de
 pesquisas.

                                           antwerpenR (Flickr)
Dados, dados, dados!

• Trabalhar com dados não é novidade;

• Antes, não era simples descobrir o
que os consumidores falavam;

• Hoje, há um crescimento exponencial
de dados produzidos, armazenados e
processados pela humanidade.


                                        Mrflip (Flickr)
Precisamos evoluir!


 • Somente escutar e reunir dados já
 não é mais suficiente;

 • Muitas organizações não estão
 tirando vantagem dos benefícios do
 monitoramento.



                                       Stephenhanafin (Flickr)
Mais do que a própria marca!


• Monitoramento restrito ao
impacto da marca;

• ‘O que aconteceu no Twitter?’
• ‘Qual foi o sentimento?”
Ação!


• As organizações, em geral, estão
apenas ouvindo, e não agindo;

• Não estão buscando inteligência
nos dados coletados.




                                     Ste3ve (Flickr)
Social Intelligence
Social Intelligence

 2º momento:

 • Perceber a importância dos
 dados das mídias sociais e agir a
 partir deles são duas dimensões
 distintas;

 • O monitoramento pode ser ainda
 mais efetivo - proativo;

 • Os dados devem apoiar
 estratégias e levar à ação.
                                     Bernhardt Soccer (Flickr)
Calculando os resultados!



 Mais dados!
 Menos intuição!
Alinhando...

Conceitos:

- McKinsey: forma de inteligência competitiva
que é originada, coletada, analisada ou
distribuída usando tecnologia social.

- Forrester Research: conceito de transformar
dados das mídias sociais em ações de
marketing e estratégias de negócios.

                                                Cubosh (Flickr)
De A a Z.




 As aplicações são
infinitas e vão além
   do Marketing.
Operação
Operação


• Mídias Sociais são grandes,
velozes e repletas de conteúdos –
dificuldade para trabalhar sem
aparatos técnicos adequados;

• Necessidade de desenvolver
técnicas e métodos;

• Social Intelligence não é
encontrada – ela é buscada.
                                    Brett Jordan (Flickr)
Big Data – ou, simplesmente, Data?


 • Big Data – Desafios e Oportunidades;

 • Três características fundamentais:
 volume, variedade e velocidade;

 • Revela informações que antes não
 podiam ser vistas a ‘olho nu’;

 • Possibilidade de enxergar padrões e
 relações que permitem tomar decisões     Vruba (Flickr)
 mais rápidas e assertivas.
Novos métodos e ferramentas

 • Cenário convoca novas expertises;

 • Necessidade de equipe multidisciplinar;

 • Ferramentas sofisticadas aliadas a métodos
 de análise resultam em iniciativas como, por
 exemplo o Social Network Analysis (SNA);

 • Análise de Interações Sociais e
 Influenciadores.

                                                Kyle McDonald (Flickr)
Dados: alguns cuidados

• Paradoxo: dados podem ajudar ou
atrapalhar;

• Perigo de se perder em meio a
tantos insumos ou se reter a dados
‘vazios’;

• Coleta e uso deve ser estratégica;

• Ter as ferramentas é diferente de
ter tempo, recurso e conhecimento
para usá-las.                          Zzpza (Flickr)
Ferramenta é meio, não fim

• Coletar os dados é apenas o
primeiro passo;

•A melhor ferramenta não garante a
melhor análise;

• Importância da dimensão humana
no processo – Extrair Significados;

• Fazer as perguntas certas e obter
respostas relevantes.                 Zzpza (Flickr)
Os dados sozinhos não contam histórias

                        Exemplo:


                        Crescimento no número de
            Dados
                        seguidores e menções

          Informação

         Conhecimento
Os dados sozinhos não contam histórias

                        Exemplo:


                        Crescimento no número de
            Dados
                        seguidores e menções

          Informação    Polêmica sobre a fabricação dos
                        produtos gera crise de imagem

         Conhecimento
Os dados sozinhos não contam histórias

                        Exemplo:


                        Crescimento no número de
            Dados
                        seguidores e menções

          Informação    Polêmica sobre a fabricação dos
                        produtos gera crise de imagem

         Conhecimento   Elaboração de estratégias de
                        conteúdo e relacionamento para
                        conter a crise e diminuir a
                        percepção negativa do produto.
Refinamento

              =O



              o.O



              =/
Refinamento
                                   › Indecisão (‘Ainda não sei se quero
                                   comprar esse produto’);

                                   › Comparações (‘Esta empresa tem um
                                   bom serviço, mas deixa a desejar nas
                                   instalações’);

                                   › Sarcasmos/Ironias (‘Nossa, como eu amo
Imagem: http://pt.aliexpress.com
                                   essa empresa. Passar 2h numa ligação,
                                   aguardando ser atendida’, ‘‘Esta empresa
                                   tem um ótimo atendimento. Só que não’)
Refinamento
                                   Análise de Automática de sentimento

                                   Pontos positivos
                                   • Rápida percepção geral de sentimento
                                   • Otimização de esforços (classificação em massa)

                                   Pontos negativos
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Imagem: http://pt.aliexpress.com
                                   • “Vejam isso: http://bit.ly/225vpw”;
                                   • “Ninguém merece Avenida Brasil’: novela ou a av.?;
                                   • “Esse cara é f***!”;
                                   • Conteúdos publicitários disfarçados.
Aplicações
Aplicações
Aplicações
Desafios
Desafios


  "Se eu perguntasse para os
  meus clientes o que eles
  desejavam, eles diriam: um
  cavalo mais veloz".

  Henry Ford
Desafios

 Demanda:

 • Pessoas inverterão fluxo e passarão
 a demandar dados (Trendwatching);

 • Consumidores começarão a buscar
 seus dados e entregá-los para
 organizações que ofereçam
 proativamente serviços e recursos
 para melhorias na experiência do        Images_of_Money (Flickr)

 consumo.
Desafios


 Creep

 Como usar dados personalizando
 experiência, mas sem produzir
 sensação de constante vigilância
 ou intrusão?



                                    ZinebBenharbit (Flickr)
Desafios

 Rapidez:

 Como processar e aplicar rapidamente
 o conhecimento gerado por um volume
 cada vez maior de dados?




                                        daz smith (Flickr)
Desafios

 Entrega:

 • Traduzir massa de dados de forma
 clara e objetiva;

 • Customização para cada equipe,
 atendendo a necessidades específicas.




                                         Fonte: Lithium
Desafios

União:

Integrar e correlacionar diferentes
tipos de dados podem revelar
informações valiosas para as
organizações.




                                      David Villarreal Fernández (Flickr)
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                                                             Tel.: (71) 3013-1432
                            Av. Tancredo Neves – Ed. Esplanada Tower, 939 – Sala 403
                              – Caminho das Árvores | CEP 41.820-021 | Salvador-BA

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Monitoramento e Social intelligence

  • 2. Intro PROPOSTA - SAEB Marcel Ayres @MarcelAyres Jornalista – Universidade Federal da Bahia (UFBA) Sócio da PaperCliQ – Comunicação e Estratégia Digital e SOMMAR Social Media Marketing Pesquisador no Grupo de Pesquisa em Interações, Tecnologias Digitais e Sociedade (Gits - UFBA) Organizador dos Ebooks “Mídias Sociais: Perspectivas, Tendências e Reflexões” e “Mídias Sociais e Eleições 2010”.
  • 4. Modelo Massivo Produtores Consumidores
  • 5. Modelo Pós-Massivo Prosumidores
  • 8. Rastros Digitais Experiências
  • 10. Rastros Digitais Recomendações
  • 11. Cenário atual Consumidores cada vez mais sociais
  • 12. E o seu negócio? Virou Social? Sean MacEntee (Flickr)
  • 13. Uma boa pergunta! Você está ouvindo o seu público?
  • 15. Monitoramento 1º momento: • Organizações são ‘impelidas’ a ouvir; • Oportunidades que vão além do ‘falar’; • Quando escutar? Ontem! Colleen AF Venable (Flickr)
  • 16. >> Representação do processo de monitoramento nas Mídias Sociais
  • 17. Coleta de Dados Análise e Armazenamento Recomendações Ciclo do Monitoramento Adição de Classificação Informações Categorização
  • 18. O que ouvir? Onde e O quanto se falou? Sobre o que falou? Quem falou? Quando falou?
  • 19. Tipos: Monitoramento Parcial › O Monitoramento de Marcas e Conversações pode ser realizado de diversos modos diferentes. › O Monitoramento Parcial é aquele que utiliza softwares que não permitem adição de informações e tratamento avançado de dados, como, por exemplo, a utilização de Google Reader + Google Alerts , Ferramentas gratuitas etc.
  • 20. Tipos: Monitoramento Pleno › O Monitoramento Pleno é o que possibilita e agrega em uma única plataforma as diversas etapas do monitoramento de marcas e conversações. › Em geral, ferramentas pagas.
  • 21. Vantagens • Grandes amostras; • Acesso a pessoas/conversações públicas; • Registro das conversas e possibilidade de resgate das informações; • Caráter mais “espontâneo”.
  • 22. Métodos de Pesquisa O monitoramento não substitui outros métodos de obter dados e informações. Complementa! methodshop.com (Flickr)
  • 23. Métodos de Pesquisa Monitoramento se mostra como uma técnica de pesquisa relevante, contudo, não irá responder todas as perguntas desejadas pelo cliente.  A) Nem todos estão conectados, além da grande variação de público entre as mídias sociais;  B) Nem todos que estão conectados publicam /editam e moderam conteúdos.
  • 24. Diferenças! • Diferenças entre métodos de feedback tradicionais e os advindos das mídias sociais; • Nas mídias sociais, os usuários estão compartilhando suas experiências e não respondendo perguntas de pesquisas. antwerpenR (Flickr)
  • 25. Dados, dados, dados! • Trabalhar com dados não é novidade; • Antes, não era simples descobrir o que os consumidores falavam; • Hoje, há um crescimento exponencial de dados produzidos, armazenados e processados pela humanidade. Mrflip (Flickr)
  • 26. Precisamos evoluir! • Somente escutar e reunir dados já não é mais suficiente; • Muitas organizações não estão tirando vantagem dos benefícios do monitoramento. Stephenhanafin (Flickr)
  • 27. Mais do que a própria marca! • Monitoramento restrito ao impacto da marca; • ‘O que aconteceu no Twitter?’ • ‘Qual foi o sentimento?”
  • 28. Ação! • As organizações, em geral, estão apenas ouvindo, e não agindo; • Não estão buscando inteligência nos dados coletados. Ste3ve (Flickr)
  • 30. Social Intelligence 2º momento: • Perceber a importância dos dados das mídias sociais e agir a partir deles são duas dimensões distintas; • O monitoramento pode ser ainda mais efetivo - proativo; • Os dados devem apoiar estratégias e levar à ação. Bernhardt Soccer (Flickr)
  • 31. Calculando os resultados! Mais dados! Menos intuição!
  • 32. Alinhando... Conceitos: - McKinsey: forma de inteligência competitiva que é originada, coletada, analisada ou distribuída usando tecnologia social. - Forrester Research: conceito de transformar dados das mídias sociais em ações de marketing e estratégias de negócios. Cubosh (Flickr)
  • 33. De A a Z. As aplicações são infinitas e vão além do Marketing.
  • 35. Operação • Mídias Sociais são grandes, velozes e repletas de conteúdos – dificuldade para trabalhar sem aparatos técnicos adequados; • Necessidade de desenvolver técnicas e métodos; • Social Intelligence não é encontrada – ela é buscada. Brett Jordan (Flickr)
  • 36. Big Data – ou, simplesmente, Data? • Big Data – Desafios e Oportunidades; • Três características fundamentais: volume, variedade e velocidade; • Revela informações que antes não podiam ser vistas a ‘olho nu’; • Possibilidade de enxergar padrões e relações que permitem tomar decisões Vruba (Flickr) mais rápidas e assertivas.
  • 37. Novos métodos e ferramentas • Cenário convoca novas expertises; • Necessidade de equipe multidisciplinar; • Ferramentas sofisticadas aliadas a métodos de análise resultam em iniciativas como, por exemplo o Social Network Analysis (SNA); • Análise de Interações Sociais e Influenciadores. Kyle McDonald (Flickr)
  • 38. Dados: alguns cuidados • Paradoxo: dados podem ajudar ou atrapalhar; • Perigo de se perder em meio a tantos insumos ou se reter a dados ‘vazios’; • Coleta e uso deve ser estratégica; • Ter as ferramentas é diferente de ter tempo, recurso e conhecimento para usá-las. Zzpza (Flickr)
  • 39. Ferramenta é meio, não fim • Coletar os dados é apenas o primeiro passo; •A melhor ferramenta não garante a melhor análise; • Importância da dimensão humana no processo – Extrair Significados; • Fazer as perguntas certas e obter respostas relevantes. Zzpza (Flickr)
  • 40. Os dados sozinhos não contam histórias Exemplo: Crescimento no número de Dados seguidores e menções Informação Conhecimento
  • 41. Os dados sozinhos não contam histórias Exemplo: Crescimento no número de Dados seguidores e menções Informação Polêmica sobre a fabricação dos produtos gera crise de imagem Conhecimento
  • 42. Os dados sozinhos não contam histórias Exemplo: Crescimento no número de Dados seguidores e menções Informação Polêmica sobre a fabricação dos produtos gera crise de imagem Conhecimento Elaboração de estratégias de conteúdo e relacionamento para conter a crise e diminuir a percepção negativa do produto.
  • 43. Refinamento =O o.O =/
  • 44. Refinamento › Indecisão (‘Ainda não sei se quero comprar esse produto’); › Comparações (‘Esta empresa tem um bom serviço, mas deixa a desejar nas instalações’); › Sarcasmos/Ironias (‘Nossa, como eu amo Imagem: http://pt.aliexpress.com essa empresa. Passar 2h numa ligação, aguardando ser atendida’, ‘‘Esta empresa tem um ótimo atendimento. Só que não’)
  • 45. Refinamento Análise de Automática de sentimento Pontos positivos • Rápida percepção geral de sentimento • Otimização de esforços (classificação em massa) Pontos negativos Impossibilidade de interpretação mais profunda Imagem: http://pt.aliexpress.com • “Vejam isso: http://bit.ly/225vpw”; • “Ninguém merece Avenida Brasil’: novela ou a av.?; • “Esse cara é f***!”; • Conteúdos publicitários disfarçados.
  • 50. Desafios "Se eu perguntasse para os meus clientes o que eles desejavam, eles diriam: um cavalo mais veloz". Henry Ford
  • 51. Desafios Demanda: • Pessoas inverterão fluxo e passarão a demandar dados (Trendwatching); • Consumidores começarão a buscar seus dados e entregá-los para organizações que ofereçam proativamente serviços e recursos para melhorias na experiência do Images_of_Money (Flickr) consumo.
  • 52. Desafios Creep Como usar dados personalizando experiência, mas sem produzir sensação de constante vigilância ou intrusão? ZinebBenharbit (Flickr)
  • 53. Desafios Rapidez: Como processar e aplicar rapidamente o conhecimento gerado por um volume cada vez maior de dados? daz smith (Flickr)
  • 54. Desafios Entrega: • Traduzir massa de dados de forma clara e objetiva; • Customização para cada equipe, atendendo a necessidades específicas. Fonte: Lithium
  • 55. Desafios União: Integrar e correlacionar diferentes tipos de dados podem revelar informações valiosas para as organizações. David Villarreal Fernández (Flickr)
  • 61. + Conteúdo: www.papercliq.com.br www.papercliq.com.br/blog Tel.: (71) 3013-1432 Av. Tancredo Neves – Ed. Esplanada Tower, 939 – Sala 403 – Caminho das Árvores | CEP 41.820-021 | Salvador-BA