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Prof. Msc. Tarcízio Silva
tarciziosilva.com.br
2015
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Briefing
Demanda de Informação
Exploração Inicial
Ferramenta e Configuração
Classificação e Polarização
Análise
Produção de Relatórios
Que ferramentas atendem à minha demanda de dados?
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1. Gerar Produtos
Rentáveis para a Agência
2. Atender Demandas de
Informação Internas
3. Engajar e
Aprender
com o
Público
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“Legal e Ilegal”, pares drogas-gêneros http://bit.ly/1IatO3P
Referência à maconha no compartilhamento de letra de música de hip-hop
http://charts.spotify.com/http://vagalume.com.br
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Exemplificação:
Agrado:Realce:
Associação:
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Briefing
Demanda de Informação
Exploração Inicial
Ferramenta e Configuração
Classificação e Polarização
Análise
Produção de Relatórios
Como interpretar os dados e informações?
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Quando você identifica padrões e/ou
encontra o que foge do padrão, você
está gerando informação.
Busca pelo termo "presente" no Google -
http://www.google.com/trends/
Conhecimento/Recomendações
Insights
Informação
Dados
Esfo
rço /
Valo
r
Volume
Recomendações que os líderes de negócio querem
Insights: revelações que permitem decisões de marketing
Informações são dados traduzidos para negócios
Dados são abundantes, commodities
Esquema adaptado de Web Analytics
Demystified
Dados Informação
ConhecimentoApresentação
EXEMPLOS DE TIPOS DE ANÁLISE(Monteiro e Azarite)
Dados Absolutos
• Termos mais Citados
• Análise por Sentimento
• Categorização das Menções
• Horário das Menções
Dados Progressivos
• Hypes nos Gráficos
• Sazonalidade Simples
• Sazonalidade por Mineração de Dados
Dados Comparativos
• Análise por Concorrência
• Exposição versus Vendas/Cliente
• Audiência e Relevância de Autores
TERMOS MAIS CITADOS
http://visual.ly/social-oscars
Os termos mais citados podem
indicar a popularidade de uma
entidade. Ao cruzar com o
contexto e sentimento, geram
informações.
TERMOS MAIS CITADOS
50,23%
9,68%
40,09%
Fevereiro
Positivo
Negativo
Neutro 74,94%
9,22%
15,84%
Junho
Positivo
Negativo
Neutro81,79%
3,82%
14,40%
Outubro
Positivo
Negativo
Neutro
A distribuição de sentimento pode ser uma métrica importante e um dos KPIs a serem
reportados. Os dados acima, baseados em um case real, mostram a evolução de uma marca
no período de oito meses.
0
5000
10000
15000
20000
25000
Pré-compra Compra Pós-compra
Neg.
Neu.
Pos.
60
18
04
10
40 42
16
6
0 2 0 2 03
0 0 04 3 1 0 0
40 0 0
CaféGelado(Marca)
Chocolate Smoothies CháGelados
Espressos Cafés Tortas Salgados Outrasbebidas
Produtos – Rede de Cafeterias 1 536
12 8 2 10 6 14 9 1014 2 0 3 0 3 0 0 0
423 1 0 0 2 0 0 0
CaféGelado(Marca)
Chocolate Smoothies CháGelados
Espressos Cafés Tortas Salgados Outrasbebidas
Produtos – Rede de Cafeterias 2
Temáticas relacionadas aos Produtos que geraram repercussão sobre dois cafés em uma amostra:
No exemplo acima, é possível ver tanto a diferença de volume,
com a liderança relevante da Cafeteria 2, quanto a maior
variedade de produtos da Cafeteria 1.
Percepção dos Aspectos de um produto/serviço.
No gráfico ao lado, distribuição
comparativa de aspectos
relacionados a hotéis.
0
10
20
30
40
50
60
Ate
ndim
ento
Ch
eck-i
n
Check-o
ut
Confo
rto
Equ
ipam
en
tos /
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tro
s
Lim
peza
Qua
rto
s
Resta
ura
nte
Seg
ura
nça
Serv
iço
Valo
r
Wi-
fi
Negativo
Neutro
Positivo
64
23
16
10
4742
16
6
Shake deCafé
Chocolate Smoothies CháGelados
Espressos Cafés Tortas Salgados Outrasbebidas
14 12
6
15
22
48
Sabor Preço Nutrição Disponibilidade ProduçãoNatural
Embalagem
Exemplo de análise menções por
horário
A) Hotel para público profissional
B) Hotel para baixo custoC) Empresa de
intercâmbio
Gráfico de “novela das sete”
Exemplo de gráfico de marca de alimentos
13808
21167
13974
0
5000
10000
15000
20000
25000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
Daily Organic Reach
Daily Viral Reach
Quando um dado foge do padrão, é porque aconteceu algo extraordinário – ou seja, fora do ordinário, do comum.
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
0,45
0,5
mar abr mai jun jul ago set out
Marca
Concorrente Direto
Concorrente Indireto
A queda da métrica acima, taxa de interação, foi
ocasionada por um aumento da qualidade do
conteúdo, segmentando para o público certo.
0 20 40
Marca
Concorrente A
Concorrente B
Concorrente C
Share de Posts Próprios Share de Menções Market Share
Cruzamento da audiência de influenciadores x menções à marca.
5145
730
12543
7680
430
6
5
12
4
30
0 5000 10000 15000
Influenciador 1
Influenciador 2
Influenciador 3
Influenciador 4
Influenciador 5
Audiência
Postagens sobre aEmpresa
Coleta de Dados
Anotações
Codificação
Memos
Organização
Escrita / Teorização
Briefing
Demanda de Informação
Exploração Inicial
Ferramenta e Configuração
Classificação e Polarização
Análise
Produção de Relatórios
Apresentar informações acionáveis e conhecimento no melhor formato.
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•
Relacionamento Ativo
• SAC 2.0
• Prospecção de Clientes
• Resolução de Problemas
Rastreamento e
resposta de menções
sobre marcas e produtos
Relacionamento Ativo
Otimização da Presença Online
• Monitoramento para melhorar o conteúdo
online
• Aplicação de métricas e insights para melhorar
a performance
• Avaliação, teste e otimização contínuas de
variáveis de horários, tipo, layout e
direcionamento do conteúdo
Estudos sobre horários,
conteúdo e atuação
Otimização da
Presença Online
Benchmarking
• Monitoramento para entender
a presença online dos
concorrentes e suas marcas
• Aplicação na fase de
planejamento
• Útil como estratégia
prospectiva
Mapeamento e análise
da presença da
concorrência
Benchmarking
Análise de Desempenho e Imagem
• Relatório periódico para reportar
desempenho dos canais e ações
• Apresentação de dados e informações
sobre as conversações em torno da
marca e seus aspectos
Análise de métricas de
Audiência, Participação
e Sentimento
Análise de
Desempenho
Desempenho Comparativo
• Desempenho comparado a concorrentes e setor
• Metas estabelecidas mais precisamente
• Benchmarking contínuo
Relatórios comporativos
para melhoria de
processos
Desempenho
Comparativo
Insights de Marca
• Relatório focado em entender como
os consumidores se relacionam com
a marca
• Além de sentimento, seus diversos
aspectos e desdobramentos são
avaliados
Insights de Marca/Produto
Codificação e análise
das conversações para
insights de
marca/produto
Repercussão do filme "Thor: O
Mundo Sombrio" nas mídias sociais
http://bit.ly/1LP1dCw
Perfilização de Público
• Utilização de dados provenientes de
mídias sociais para criação/identificação
de perfis de público;
• Elaboração de categorias de perfis e uso
de personas reais como exemplo.
Perfilização de Público
Identificação de
segmentos socio-
comportamentais.
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Atividade / Minutos Estagiário Analista Júnior Analista Sênior Supervisor Gerente
Plano de Tags 0 0 0 960 480
Configuração Ferramenta 0 0 480 120 0Classificação Menções (5000) 0 5000 480 0 0Classificação Usuários/Perfis (200) 0 600 0 0 0Análise e Relatório 0 480 2400 960 960Total Horas 0 101 56 34 24
X (Custo Hora/Homem)R$ 22,8 101 x R$ 32,0
56 x R$44,00
34 x R$62,00
24 x R$92,5
- R$4040 R$3080 R$2635 R$2775
R$12350,00 + 25%R$500,00
R$16162,50
X (Impostos) - 25%
X (Lucro)
TOTAL
Ferramenta
Monitorar canais ou
keywords de
“marcação” da situação
social.
As hashtags são
frequentemente
usadas para
“ancoragem”.
Mergulhar nas
publicações para
descobrir o máximo
que pode ser extraído
dos textos, fotos e
vídeos.
Somente depois da
exploração inicial,
realizar classificação
das mensagens em
Categorias relevantes.
Em seguida, descrever
a realidade observada.
Outras keywords
“marcadoras”:
#partiubar, #baladinha,
#festa, #rolê, #rolezinho,
#reunião, #metrô, #café
etc
(+ 2700 fotos) Quantas pessoas estão
presentes nas fotos?
Quais marcas são preferidas?
Que tipo de bebida domina o churrasco?
Quais são os tipos de carnes apresentados?
Churrasco com amigos, família, namorados?
Outras drogas são apresentadas?
Há diferença entre as fotos feitas por
homens e mulheres?
Que outros elementos estão presentes?
Enquadramento
Retrato Individual
Retrato em Grupo
Selfie Individual
Selfie em Grupo
Close Comida
Close Bebida
Tipo de Bebida
Cerveja
Refrigerante
Sucos
Uísque
Vinho
Vodca
Atividade
Amigos
Família
Namoro
Comentário
Desejo
Beleza
Conversacional
Encontrar amostra de
consumidores,
eleitores ou do público
em geral, de
preferência já
recortada a partir de
critérios relevantes.
Buscar dados relativos
a Afiliação
(comunidades,
subscrição, likes) ou
Expressão (declaração,
postagem etc).
Trabalhar os dados de
referências,
especialmente os fora
da curva (outliers) para
identificar traços
comportamentais.
Participantes Engajados em Ações
(Cerca de 3 mil pessoas)
Amostra Aleatória
(cerca de 1,4 mil pessoas)
Coleta de Likes no Facebook
(mais de 500 páginas)
Likes
TV
Marcas
Inspirações
Games
Times
Cinema
Livros
Esportes
Atletas
Música
1 2 3 4 5
1 3 4 52
1 2 3 4 5
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1 2 3 4 5
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1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 3 4 52
1 3 4 52
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
Mais de 500 páginas em 10 categorias foram identificadas.
COLABORAÇÕES?
DÚVIDAS?
QUESTÕES?
COMENTÁRIOS?
RELATOS?
?
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