Você sabia que é possível associar estratégias de dados, business intelligence (BI) e métricas da sua rede social para construir um valioso mix de insights? Então, resolvi fazer esse texto para explicar um pouco de como essas três estratégias funcionam, afinal, elas são a base do nosso trabalho aqui na Ativaweb.
Em primeiro lugar, é certo que tanto o BI, quanto a ciências de dados e as métricas das redes sociais têm um ponto em comum: a interpretação de dados. Porém, não podemos, nem de longe, colocar essas estratégias como sinônimos, por isso, resolvi colocar nos próximos parágrafos algumas diferenças entre elas. Vamos começar pela base de tudo, a ciência de dados.
De uma forma geral, a ciência de dados envolve a aplicação de técnicas estatísticas, matemáticas e de aprendizado de máquina para coletar, organizar, processar e analisar grandes conjuntos de dados. Os cientistas de dados usam essa abordagem para extrair insights, identificar padrões, fazer previsões e tomar decisões informadas.
Contudo, na análise de dados das redes sociais, a ciência de dados é aplicada para entender o comportamento dos usuários, detectar padrões de engajamento, realizar análises de sentimento, prever tendências e realizar análises avançadas.
E, para você não achar que tudo isso é um falatório vazio, vou trazer alguns números para aumentar sua percepção sobre o tema. De acordo com um relatório divulgado em janeiro deste ano pelo Datareportal, um total de 5,44 bilhões de pessoas usam telefones no mundo, o que equivale a 68% da população global total.
Além disso, existem atualmente 5,16 bilhões de usuários de internet no mundo, o que significa que 64,4% da população total está online, um acréscimo de 1,9% nos últimos 12 meses, segundo o estudo. O número de usuários de redes sociais também surpreende. São 4,76 bilhões de usuários de mídia social em todo o mundo, o que equivale a pouco menos de 60% da população global total.
Esses dados são importantes uma vez que, à medida que mais pessoas utilizam a internet para diversas finalidades, desde a comunicação até o consumo de conteúdo e transações online, uma quantidade imensa de dados é gerada ininterruptamente, crescendo de forma exponencial.
Agora, dando continuidade ao nosso tema principal do nosso artigo, passamos a falar do business intelligence (BI), que refere-se ao conjunto de ferramentas, tecnologias e práticas usadas para coletar, integrar, analisar e apresentar dados de uma organização. O objetivo geral do BI é fornecer informações acionáveis para suportar a tomada de decisões de negócios.
Desta forma, enquanto a análise de dados fornece técnicas e abordagens para explorar e compreender os dados, o BI oferece ferramentas e recursos para apresentar informações de maneira acessível e útil. Juntos, eles capacitam empreendedores a obterem vantagem competitiva, identificar oportunidades de crescimento e melhorar o desempenho organizacional e, porque não, do seu perfil?.
No contexto das redes sociais, o BI pode ser usado para coletar dados das plataformas de mídia social, transformá-los em informações úteis, realizar análises de desempenho, monitorar métricas-chave e gerar relatórios para ajudar as empresas a entenderem o impacto de suas estratégias de mídia social.
E, para finalizar a primeira parte deste artigo, temos as métricas das redes sociais, que são indicadores e medidas quantitativas usadas para avaliar o desempenho e o impacto de uma presença online em plataformas de mídia social. Isso pode incluir o número de seguidores, curtidas, compartilhamentos, comentários, taxas de engajamento, alcance, impressões, entre outros.
Essas métricas fornecem insights sobre o alcance e a influência de uma marca, negócio ou figura pública, a interação com o público, o sucesso de campanhas de marketing e a eficácia das estratégias de mídia social. Nesse caso, a ciência de dados e o BI são usados para coletar, analisar e interpretar essas métricas para entender o desempenho nas redes sociais e otimizar as estratégias.
De uma forma resumida, a ciência de dados fornece as técnicas e metodologias para analisar dados das redes sociais, o BI é usado para integrar e apresentar esses dados de maneira acessível e útil, e as métricas das redes sociais são medidas específicas que são analisadas para avaliar o desempenho e o impacto das estratégias de mídia social. Juntos, esses conceitos ajudam a compreender melhor sua presença nas redes sociais, a tomar decisões embasadas em dados que refletem a realidade e a otimizar suas estratégias de marketing digital.
Vamos entender na prática?
Já sabemos que a ciência da análise de dados tem um impacto significativo em várias áreas da vida cotidiana. Na saúde, por exemplo, aparelhos eletrônicos que registram dados podem apontar padrões e tendências que auxiliam no diagnóstico precoce de doenças, no desenvolvimento de tratamentos personalizados e na prevenção de problemas de saúde. Outras áreas, como mobilidade urbana, previsão e gerenciamento de riscos e muitas outras poderiam ser citadas ainda, mas vamos manter o foco.
Mas quando aplicamos esse conjunto de conhecimentos e técnicas às redes sociais é preciso estar atento a algumas nuances, como os dados fornecidos pela própria plataforma onde o perfil analisado está inserido. Alguns dados-base que podemos considerar como exemplo são os números de curtidas e comentários em cada publicação.
Assim, quando aplicamos dados aos negócios, esses dados podem virar índices de análises. No caso das curtidas e comentários das publicações nas redes sociais, esses dados (que são públicos na maioria das plataformas) servem como base para o cálculo do volume de engajamento geral, um dos KPIs mais importantes do mundo do marketing digital e muito usado em nossas análises.
Para quem não está familiarizado com o termos, KPI (Key Performance Indicator) é o Indicador-Chave de Desempenho (ou performance). São indicadores ou valores quantitativos que podem ser medidos, comparados e acompanhados, de forma a expor o desempenho dos processos e do trabalho nas estratégias de um negócio ou rede social.
Esses indicadores, que podem ser usados de forma isolada ou através do cruzamento de dados, ajudam na descoberta de estratégias para uma melhor conexão com seu público-alvo, sem falar de outros benefícios como o monitoramento da concorrência e uma melhor compreensão das preferências individuais dos seguidores.
Política: um recorte de nicho
Não é novidade para ninguém que eu tenho duas grandes paixões no mundo do marketing: a análise de dados e a política. Desta forma, meu exemplo prático aqui tomará por base minha experiência com perfis políticos nas redes sociais. E o que eu tenho visto, especialmente após o boom do uso das redes sociais na política no Brasil, em 2018, é que a ciência de dados tem desempenhado um papel revolucionário na análise de perfis políticos nas redes sociais e eu vou te dar 05 motivos concretos que confirmam minha afirmação:
01.Análise de sentimento e opinião: a análise de dados, especialmente as realizadas com base nos indicadores de marketing, contribuem para a análise do sentimento e da opinião expressos nas redes sociais em relação a perfis políticos específicos. Através de algoritmos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, por exemplo, é possível identificar o tom e a polaridade das mensagens, identificar tópicos e temas de discussão e entender como as pessoas se sentem em relação a determinados políticos ou partidos. Isso oferece uma visão mais abrangente da percepção pública e das tendências de opinião. Fizemos isso recentemente com a visita de Maduro ao Brasil, por exemplo.
02.Identificação de padrões e tendências: é possível identificar padrões e tendências comportamentais dos usuários nas redes sociais em relação a perfis políticos. Isso inclui análises de padrões de engajamento, horários de pico de interação, tipos de conteúdo que geram mais compartilhamentos e comentários, entre outros. Essas informações ajudam a compreender como as pessoas estão interagindo com os perfis políticos, quais mensagens têm maior impacto e quais estratégias podem ser mais eficazes.
03.Detecção de desinformação e fake news: A mineração e a análise de dados permite a análise de padrões de propagação de informações enganosas, a identificação de fontes suspeitas e a detecção de padrões de comportamento que indicam a disseminação intencional de desinformação. Isso ajuda a combater a propagação de informações falsas e a proteger a integridade do debate político. (PL 2630 JÁ!)
04.Microtargeting e personalização: Com base nas informações demográficas, comportamentais e de preferência dos usuários, é possível segmentar o conteúdo político de forma precisa e direcionada. Isso aumenta a relevância das mensagens e maximiza o engajamento com o público-alvo, permitindo que os perfis políticos se comuniquem de maneira mais eficaz.
05.Predição e modelagem de eleições: a análise de dados também ajuda a prever e modelar resultados eleitorais com base em análises das redes sociais. Ao coletar dados e analisar padrões de comportamento do eleitorado nas redes sociais, é possível desenvolver modelos preditivos que estimam os resultados de uma eleição com uma certa margem de precisão. Essas análises auxiliam na compreensão das preferências do eleitorado e no direcionamento das campanhas políticas.
Por isso, posso assegurar que a ciência de dados, o BI e as métricas das redes sociais são fontes de um excelente material para ideias que têm revolucionado a análise de perfis políticos nas plataformas digitais de relacionamento em todo o mundo. São insights sobre a opinião pública, padrões de comportamento, propagação de desinformação, sem falar no direcionamento eficaz de mensagens. Dados, que levam a informações e que nos ajudam a formular estratégias capazes de impactar a forma como a política é conduzida, permitindo uma abordagem mais direcionada, limpa e eficaz
