Arquivo da categoria: Mídias Sociais

O self quantificado

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“Quantified Self” é um projeto empreendido por Gary Wolf e  Kevin Kelly. O subtítulo da página do projeto é explicador: “self knowledge through numbers” (auto-conhecimento através de números). O projeto reúne diversas práticas de algo que – no contexto comunicativo das mídias sociais, chamei, a grosso modo, de mensuração reflexiva. Agora, mergulhando mais nas discussões sobre lifelogging e self-tracking interacional, posso acessar no site do Quantified Self lista de links sobre self-tracking em energia, fitness, comida, metas, saúde/medicina, aprendizado, estilo de vida, dinheiro, localização, humor, produtividade, sono e outros…

O vídeo abaixo mostra uma pequena palestra TED Talk de Gary Wolf sobre o conceito. Wolf fala sobre a difusão de dispositivos móveis, melhoria no armazenamento de dados, processamento e sensores biométricos que permitem o atual estado de práticas de self-tracking.

Gary Wolf diz empolgado à platéia: estes dispositivos são atribuídos a melhorarem a segurança biométrica, pesquisa em saúde pública, novos métodos de pesquisa de marketing ou outros, mas a principal aplicação seria para o auto-conhecimento. Sem dúvida, a empolgação de Wolf é compreensível. Essa convergência de comportamentos, dispositivos e interesses abre milhares de possibilidades (e perigos?) em cada uma de suas aplicações. No que tange à memória digital, já falei aqui sobre o contraste das posições de Viktor Mayer-Schonberger e Jim Gemmel e Gordon Bell. O Quantified Self é um projeto muito interessante de ser observado ao representar o paroxismo de algumas atividades que realizamos no cotidiano – e que pode mesmo ganhar mais centralidade. Para os entusiastas, já existe uma enorme comunidade de “self-quantifiers”, que marcam encontros através do Meetup e acontecerá a primeira Quantified Self Conference este ano.

Infográfico sobre ferramentas de monitoramento de mídias sociais

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A OneForty produziu, junto com a agência de web analytis KissMetrics, este infográfico sobre ferramentas de monitoramento de mídias sociais. Foram entrevistados 150 profissionais de comunicação em mídias sociais, resultando nos dados a seguir (veja comentário mais abaixo, depois do infográfico).

Acho que um dos dados mais interessantes é o da escala sobre a importância dos fatores na hora da escolha da ferramenta. “Que métricas oferece”, “Interface” e “Integração com diferentes mídias” foram os três citados como mais importantes. Diversas perguntas focam no Twitter, exagerando um pouco. A lista de ferramentas citadas oferece uma nomenclatura bem insatisfatória dos diferentes tipos de ferramenta. Não explica, por exemplo, o motivo de ferramentas como Radian6 e SM2 custarem mais de 500 dólares enquanto Google Alerts e Social Mention serem gratuitas. O motivo é simples. São dados altamente inclinados, pois o oneforty se foca em aplicativos para Twitter.

Para uma leitura mais crítica dos dados, recomendo ver também o relatório da White Horse sobre plataformas de gerenciamento de mídias sociais.

 

Checklist de projetos de mensuração em mídias sociais, por KDPaine

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O documento abaixo foi lançado originalmente em inglês pela KDPaine & Partners em 2010. Esta empresa de  relações públicas foi criada pela Katie Delahaye Paine e tem um foco na mensuração da comunicação. Já lançou diversas publicações, como o Measuring Public Relationships: The Data-Driven Communicator’s Guide to Success.

Com uma sistematização interessante da checklist em diversos passos, é um documento que merece a leitura. Para facilitar, traduzi para o português. A checklist traz cinco seções (Definição de métricas e KPIs; monitoramento; web analytics/CRM; surveys; análise e relatórios) e mais espaço para adicionar passos customizados. Evidentemente o documento não deve ser seguido como tal em cada minúcia, mas pode servir como uma base para que cada profissional ou agência desenvolva as suas:

Dados Emocionais: comportamento e gosto

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Encontrei esta apresentação da Tara Hunt no SlideShare, que possui algumas coisas interessantes. Só depois liguei o nome à pessoa: ela é a autora de livro sobre whuffie, um conceito totalmente desnecessário. Porém, apesar de trazer alguns preconceitos embutidos (veja mais abaixo), essa apresentação é  interessante:

[slideshare id=7676593&doc=emotionaldata-110419121306-phpapp02]

De uma forma um pouco superficial, a apresentação trata do processo de “sinalização de gosto”. As pessoas constróem suas identidades também através da emissão de sinais que apresentam direta ou indiretamente características com as quais querem ser relacionadas. Tara Hunt cita Geoffrey Miller, autor de “Sex, Evolution and Consumer Behavior”: “Many products are signals first and material objects second.” A importância do valor simbólico dos produtos já é algo quase que consensual. Vale citar aqui o estudo de pesquisadoras como Judith Donath, que investigaram processos específicos de “signaling” em sites de redes sociais. Por exemplo, o artigo Signals in Social Supernets.

Em seguida, Hunt fala de subtextos de publicações das pessoas em seus perfis. Para uma foto de Sushis (slide 14), a pessoa pode estar querendo dizer que “é aberta a novas experiências ou culturas”, para uma publicação do RunKeeper, a pessoa pode querer dizer que “é atlética” ou “é fabulosa”. Obviamente, estas adjetivações dependem do que cada pessoa valoriza. Mas a apresentação é interessante por chamar atenção às possibilidades de se categorizar os dados de acordo com “emoções” e “padrões emocionais”.

Hunt utiliza a sistematização chamada OCEAN – Openness, Conscientiousness, Extroversion, Agreeableness, Neuroticism -, criada a partir de ramos da psicologia voltados à testes de personalidade. Hunt começa a apresentação citando os hipsters porque são uma “tribo” bastante odiada, falada e que dá bastante valor à produtos e diferenciação. A autora finaliza a apresentação dizendo: “Nos identificamos com algumas marcas de um modo profundo emocional. Nós também nos identificamos com alguns produtos deste mesmo jeito. Então, porque não estamos mapeando dados emocionais?”. Boa pergunta. Porque não desenvolver abordagens do tipo?

Mídias Sociais: a próxima fronteira para text analytics

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Catherine van Zuylen, da Attensity, foi uma das palestrantes no evento “Listening is the New Asking“, promovido pela NewMR em março. Sua palestra, com o tema “Social Media: The Next Frontier in Text Analytics” discute o monitoramento e análise de mídias sociais com a utilização de técnicas de análise textual. abaixo segue um pequeno resumo de alguns tópicos principais da palestra:

Consumidores pedem mais proximidade – dados da SNCR
93% dos consumidores acreditam que uma organização deve estar presente nas mídias sociais
60% dos consumidores dizem que já interagiram com empresas nas mídias sociais
59% usam mídias sociais pra “disseminar” frustrações sobre serviços
72% utilizam mídias sociais para pesquisar reputação de organizações
74% decidem com quais empresas farão negócios baseados nas experiências de consumo compartilhados por outros em mídias sociais

Conversações são “possuídas” por diferentes departamentos
Serviço ao Consumidor (levantamentos, CRM, emails…), Marketing (levantamentos, grupos focais), Equipe de Mídias Sociais (Twitter, Facebook, Comunidades): é preciso reunir e combinar as relações com os consumidores.

Para criar um panorama do consumidor a partir de todos esses dados, é preciso: ouvir, analisar, relacionar e agir

Esquema proposto pela Catherine van Zuylen

O esquema acima é dividido em quatro parte: ouvir, analisar, relacionar e agir.

Ouvir: usar Fontes Internas como levantamentos, chats, emails e centro de contato; e usar Fontes Externas como Twitter, Facebook, sites de resenhas, e blogs

Analisar: extração de entidades (pessoas, produtos, companhias); extração exaustiva; sentimento; “vozes”; categorizações “fora da caixa” como métricas de call center, qualidade, problemas resolvidos; categorias customizadas.

Relacionar: compras; devoluções; inventários; net promoter score; taxas de satisfação.

Agir: alertas e avisos prévios; relatórios e visualizações; análises, explorações e buscas ad hoc; resposta.

Os ambientes sociais ganham destaque, mas uma visão multi-canal abrangente é a chave
Empresas, seus setores, agências e softwares devem lutar para conseguir integrar esforços e relacionar dados e informações provenientes de diversos canais. Mídias sociais não existem num vácuo, deve ser alinhada à feedback dos consumidores, marketing e processos de serviço. Os gestores e analistas de mídias sociais devem estar em contato constante com os colegas nos diferentes departamentos das empresas.

Análise Multi-Canal ajuda a…
– Identificar problemas cedo
– Reduzir categorizações incorretas de problemas
– Entender o que pode afetar taxas de resposta
– Identificar comportamentos de consumidores como intenção de compra, recomendação, agitação etc
– Descobrir problemas potenciais nos produtos e serviços a tempo
– Coletar indicadores para alimentar os modelos preditivos

É preciso relacionar sua análise multi-canal e estratégia de engajamento com seu negócio e valores
– Que grupos interagem com seus consumidores (atendimento, vendas, jurídico, marketing…)?
– Como coordenar estes grupos para entender melhor o consumidor?
– Como organizar o atendimento ao consumidor – em torno de canal, tipo de problema, língua etc?
– Como responder aos clientes? Como reagir à reclamações? Como agradecer a clientes fiéis?
– Que ações de follow-up são realizadas?