SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 31
Baixar para ler offline
 Audiência	
  não	
  é	
  influência	
  
marcelo.cou3nho@fgv.br	
  
Metrics	
  Summit,	
  29/11/2012	
  
@mcou3nho	
  
Comitê	
  Gestor	
  2012:	
  29,7%	
  da	
  população	
  
brasileira	
  acessa	
  diariamente*	
  
58,4	
  milhões	
  usuários	
  diários	
  BR	
  
	
  
População	
  Itália	
  =	
  60,	
  1	
  milhões	
  
*	
  Acesso	
  diário	
  na	
  faixa	
  de	
  renda	
  5-­‐10	
  SM:	
  63%	
  
	
  	
  	
  Acesso	
  diário	
  na	
  faixa	
  de	
  renda	
  acima	
  de	
  10	
  SM:	
  77%	
  
Campo	
  entre	
  out/11-­‐jan/12,	
  25	
  mil	
  entrevistas	
  domiciliares,	
  amostra	
  nacional	
  
Campo:	
  Fev/2012	
  
Atenção	
  é	
  cada	
  vez	
  mais	
  fracionada,	
  não	
  
está	
  “presa”	
  em	
  uma	
  grade	
  
Novos	
  ecossistemas	
  de	
  mídia	
  (FB,	
  twicer,	
  etc)	
  reduzem	
  	
  
eficiência	
  das	
  ações	
  em	
  meios	
  “de	
  grade”	
  
Fonte:	
  Colec3ve	
  Dynamics	
  Group,	
  Columbia	
  University	
  
Redes	
  Sociais	
  Digitais	
  são	
  também	
  parte	
  de	
  um	
  
sistema	
  comercial	
  de	
  comunicação	
  
O	
  desafio:	
  incorporar	
  novas	
  métricas	
  ao	
  sistema	
  
tradicional	
  de	
  avaliação	
  de	
  ações	
  de	
  marke3ng	
  
Marcas	
  =	
  Informação	
  
Informação	
  =	
  Moeda	
  das	
  redes	
  sociais	
  
Função	
  comercial	
  das	
  Redes	
  Sociais	
  =	
  Filtro	
  para	
  economizar	
  atenção	
  
	
  
Atenção	
  é	
  o	
  recurso	
  escasso	
  do	
  século	
  XXI	
  
	
   	
  “In	
  an	
  informa3on-­‐rich	
  world,	
  the	
  wealth	
  
of	
   informa3on	
   means	
   a	
   dearth	
   of	
  
something	
  else:	
  a	
  scarcity	
  of	
  whatever	
  it	
  
is	
   that	
   informa3on	
   consumes.	
   	
   What	
  
informa3on	
  consumes	
  is	
  rather	
  obvious:	
  
the	
  acen3on	
  of	
  its	
  recipients.	
   	
  Hence	
  a	
  
wealth	
  of	
  informa3on	
  creates	
  a	
  poverty	
  
of	
  acen3on”.	
  
Herbert	
  Simon,	
  1971	
  
Nobel	
  de	
  Economia,	
  1978	
  
Redes	
  Sociais	
  não	
  começaram	
  com	
  o	
  Orkut.	
  E	
  são	
  
muito	
  mais	
  que	
  uma	
  mídia	
  
Fonte:	
  Zeng,	
  Chen,	
  e	
  Lynch.	
  Advances	
  in	
  Medical	
  Informa3cs:	
  Knowledge	
  Management	
  and	
  Data	
  Mining	
  in	
  Biomedicine	
  
SARS	
  Epidemic	
  Network	
  
Fonte: Burt, 1999
Para	
  além	
  do	
  alcance	
  e	
  frequência	
  
Quem	
  conhece	
  mais	
  gente?	
  	
  
(Grau	
  de	
  centralidade)	
  
A	
   B	
  
C	
  
D	
  
E	
  
F	
  
A	
   B	
   C	
   D	
   E	
   F	
  
A	
   __	
   1	
   2	
   3	
   3	
   4	
   13	
  
B	
   1	
   __	
   1	
   2	
   2	
   3	
   9	
  
C	
   2	
   1	
   __	
   1	
   1	
   2	
   7	
  
D	
   3	
   2	
   1	
   __	
   1	
   1	
   8	
  
E	
   3	
   2	
   1	
   1	
   __	
   1	
   8	
  
F	
   4	
   3	
   2	
   1	
   1	
   __	
   11	
  
Quem	
  está	
  mais	
  próximo	
  de	
  todos	
  os	
  integrantes	
  
da	
  rede?	
  (Grau	
  de	
  Proximidade)	
  
Quem	
  está	
  mais	
  próximo	
  de	
  todos	
  os	
  integrantes	
  
da	
  rede?	
  (Grau	
  de	
  Proximidade)	
  
Quem	
  é	
  mais	
  importante	
  para	
  o	
  fluxo	
  de	
  
informação?	
  (Betweenness	
  Centrality)	
  
•  Embora	
  com	
  poucas	
  conexões,	
  uma	
  pessoa	
  pode	
  ser	
  uma	
  ponte	
  
entre	
  elementos	
  que	
  seriam	
  “desconectados”	
  dos	
  demais	
  sem	
  ela	
  
•  É	
   calculada	
   através	
   de	
   diferentes	
   algoritmos,	
   mas	
   todos	
  
basicamente	
   representam	
   a	
   probabilidade	
   de	
   um	
   integrante	
   da	
  
rede	
  estar	
  presente	
  na	
  ligação	
  entre	
  todos	
  os	
  demais	
  indivíduos	
  da	
  
rede	
  
•  hcp://faculty.ucr.edu/~hanneman/necext/	
  
Quem	
  é	
  mais	
  importante	
  para	
  o	
  fluxo	
  de	
  
informação?	
  
	
  
Outras	
  medidas	
  importantes	
  
•  Fator	
   de	
   Eigenvector:	
   ser	
   conectado	
   com	
   uma	
   pessoa	
   com	
   alto	
   número	
   de	
  
conexões	
   é	
   mais	
   importante	
   que	
   ser	
   conectado	
   com	
   muitas	
   pessoas	
   sem	
  
nenhuma	
  outra	
  conexão.	
  O	
  fator	
  de	
  Eigenvector	
  combina	
  o	
  número	
  de	
  conexões	
  
de	
  cada	
  pessoa	
  com	
  o	
  número	
  de	
  conexões	
  das	
  pessoas	
  com	
  as	
  quais	
  ela	
  está	
  
conectada	
  (perdão	
  pela	
  redundância!)	
  
•  Densidade	
   ou	
   Coeficiente	
   de	
   Clusterização:	
   o	
   número	
   de	
   conexões	
   de	
   uma	
  
pessoa	
  que	
  também	
  são	
  conectadas	
  entre	
  sí.	
  É	
  calculado	
  através	
  da	
  divisão	
  do	
  
número	
  de	
  conexões	
  efe3vas	
  pelo	
  número	
  de	
  conexões	
  possíveis	
  
Com	
  16	
  conexões,	
  esta	
  rede	
  tem	
  
uma	
   densidade	
   de	
   44%	
   (9	
  
elementos	
   podem	
   gerar	
   um	
  
máximo	
  de	
  36	
  conexões)	
  
Cmax	
  =	
  (N-­‐1)	
  x	
  (N/2)	
  
Marcelo	
  Cou3nho	
  Facebook	
  –	
  By	
  NodeXL	
  
Exemplo:	
  Rede	
  de	
  Influência	
  
Facebook	
  de	
  Marcelo	
  Cou3nho	
  
Métricas	
  de	
  Mídia	
  
Alcance	
  e	
  Frequência	
  
Métricas	
  de	
  Redes	
  Sociais:	
  	
  
Interação	
  
Princípio	
  básico	
  em	
  métricas:	
  	
  
É	
  complicado	
  ser	
  simples	
  
Enrico	
  Fermi,	
  criador	
  do	
  reator	
  nuclear	
  	
  
Prêmio	
  Nobel	
  de	
  Física,	
  1938	
  
Quem	
  tem	
  seguidor	
  é	
  Santo;	
  marcas	
  tem	
  
clientes	
  (atuais	
  ou	
  potenciais)	
  
Reputation Share
É um indicador de como a empresa / produto / serviço está
relativamente aos seus concorrentes diretos
•  Os	
  “likes”	
  podem	
  ser	
  o	
  total	
  de	
  comentários	
  posi3vos	
  no	
  twicer,	
  +1	
  no	
  Google+,	
  
comentários	
  em	
  blogs,	
  etc;	
  
•  Os	
  concorrentes	
  devem	
  estar	
  presentes	
  nos	
  mesmos	
  ambientes;	
  
•  Séries	
  de	
  longo	
  prazo	
  x	
  dados	
  “na	
  margem”	
  (recentes);	
  
•  Também	
  pode	
  ser	
  feita	
  para	
  comentários	
  nega3vos;	
  
Núcleo	
  de	
  Redes	
  Sociais	
  da	
  FGV	
  
Total	
  de	
  interações	
  posi3vas	
  (“likes”)	
  da	
  marca	
  
-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐	
  
Total	
  de	
  interações	
  posi3vas	
  da	
  categoria	
  
Índice	
  de	
  Favorabilidade*	
  
IF = Número Total de Comentários – Número Comentários Negativos
Número Total de Comentários
•  IF	
  Subsidiária	
  X	
  =	
  0,42	
  
•  IF	
  Subsidiária	
  Y	
  =	
  0,49	
  
•  IF	
  Subsidiária	
  Z	
  =	
  0,60	
  
*medida	
  criada	
  com	
  base	
  no	
  mercado	
  de	
  clipping,	
  mas	
  também	
  denominada	
  de	
  SIM	
  Score	
  pela	
  consultoria	
  Razorfish	
  
Núcleo	
  de	
  Redes	
  Sociais	
  da	
  FGV	
  
Engagement	
  Rate	
  
•  Pode	
  ser	
  calculado	
  por	
  ação,	
  período	
  de	
  tempo	
  e/ou	
  marca	
  
•  Compare	
  bananas	
  com	
  bananas,	
  maçãs	
  com	
  maçãs,	
  etc	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
Núcleo	
  de	
  Redes	
  Sociais	
  da	
  FGV	
  
Total	
  de	
  ações	
  (comentários,	
  retweets,	
  etc)	
  
-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐	
  
Total	
  de	
  seguidores,	
  fãs,	
  amigos,	
  etc	
  
Núcleo	
  de	
  Redes	
  Sociais	
  da	
  FGV	
  
Índice	
  de	
  Concentradores	
  e	
  Conectores	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
Considerar	
   somente	
   o	
   número	
   de	
   conexões	
  
como	
  indicador	
  da	
  importância	
  de	
  uma	
  pessoa	
  é	
  
um	
  entendimento	
  pobre	
  da	
  dinâmica	
  das	
  redes	
  
Total	
  de	
  interações	
  com	
  concentradores/conectores	
  
-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐	
  
Total	
  de	
  interações	
  com	
  toda	
  sua	
  rede	
  
Mercado Econômico X Mercado Social
Retorno	
  de	
  Inves3mento	
  
X	
  
Retorno	
  de	
  Influência	
  
Investimento = R$ 108,00
= R$ 16,00
2 X 12 = R$ 24,00
= R$ 12,00
= R$ 4,00
Retorno = R$ 56,00
ROI = - 48,1 %
(56 – 108) / 108
 Audiência	
  não	
  é	
  influência	
  
marcelo.cou3nho@fgv.br	
  
Metrics	
  Summit,	
  29/11/2012	
  
@mcou3nho	
  

Mais conteúdo relacionado

Semelhante a Audiência digital brasileira e métricas de redes sociais

Apas congresso2014 marcelo_coutinhofgv_socialnetworks_BrazilianRetail
Apas congresso2014 marcelo_coutinhofgv_socialnetworks_BrazilianRetailApas congresso2014 marcelo_coutinhofgv_socialnetworks_BrazilianRetail
Apas congresso2014 marcelo_coutinhofgv_socialnetworks_BrazilianRetailMarcelo Coutinho Lima
 
Analise de Redes Sociais
Analise de Redes SociaisAnalise de Redes Sociais
Analise de Redes SociaisJansen Oliveira
 
As questões associadas com a proteção do espaço digital
As questões associadas com a proteção do espaço digitalAs questões associadas com a proteção do espaço digital
As questões associadas com a proteção do espaço digitalLuis Borges Gouveia
 
Análise de Redes Sociais / Gephi
Análise de Redes Sociais / GephiAnálise de Redes Sociais / Gephi
Análise de Redes Sociais / Gephi#MUSEUdeMEMES
 
Social ads nas redes sociais
Social ads nas redes sociaisSocial ads nas redes sociais
Social ads nas redes sociaisjulianajfcosta
 
Design Sistemas Centrado Usuario
Design Sistemas Centrado UsuarioDesign Sistemas Centrado Usuario
Design Sistemas Centrado UsuarioElisabeth Dudziak
 
Análise de Redes Sociais: exercício/simulação
Análise de Redes Sociais: exercício/simulaçãoAnálise de Redes Sociais: exercício/simulação
Análise de Redes Sociais: exercício/simulaçãoequipeagroplus
 
APRESENTACAO_CURSO_REDES SOCIAIS_THIAGO COSTA.pdf
APRESENTACAO_CURSO_REDES SOCIAIS_THIAGO COSTA.pdfAPRESENTACAO_CURSO_REDES SOCIAIS_THIAGO COSTA.pdf
APRESENTACAO_CURSO_REDES SOCIAIS_THIAGO COSTA.pdfJacquelineAssis3
 
Redes e midias_sociais
Redes e midias_sociaisRedes e midias_sociais
Redes e midias_sociaisUNB
 
Redes e midias_sociais
Redes e midias_sociaisRedes e midias_sociais
Redes e midias_sociaisUNB
 
Colaboração e Inclusão Digital
Colaboração e Inclusão DigitalColaboração e Inclusão Digital
Colaboração e Inclusão DigitalFelipe Palomaro
 
Oficina de Gephi (Básico) - Apresentação
Oficina de Gephi (Básico) -  ApresentaçãoOficina de Gephi (Básico) -  Apresentação
Oficina de Gephi (Básico) - ApresentaçãoLuis Felipe
 
SPO-UDF001-20100528-Desk Research FINALv12
SPO-UDF001-20100528-Desk Research FINALv12SPO-UDF001-20100528-Desk Research FINALv12
SPO-UDF001-20100528-Desk Research FINALv12Vincent Fujiwara
 

Semelhante a Audiência digital brasileira e métricas de redes sociais (20)

Apas congresso2014 marcelo_coutinhofgv_socialnetworks_BrazilianRetail
Apas congresso2014 marcelo_coutinhofgv_socialnetworks_BrazilianRetailApas congresso2014 marcelo_coutinhofgv_socialnetworks_BrazilianRetail
Apas congresso2014 marcelo_coutinhofgv_socialnetworks_BrazilianRetail
 
Analise de Redes Sociais
Analise de Redes SociaisAnalise de Redes Sociais
Analise de Redes Sociais
 
As questões associadas com a proteção do espaço digital
As questões associadas com a proteção do espaço digitalAs questões associadas com a proteção do espaço digital
As questões associadas com a proteção do espaço digital
 
Análise de Redes Sociais / Gephi
Análise de Redes Sociais / GephiAnálise de Redes Sociais / Gephi
Análise de Redes Sociais / Gephi
 
Web 3.0 - FEI, 2014
Web 3.0 - FEI, 2014Web 3.0 - FEI, 2014
Web 3.0 - FEI, 2014
 
Social ads nas redes sociais
Social ads nas redes sociaisSocial ads nas redes sociais
Social ads nas redes sociais
 
Design Sistemas Centrado Usuario
Design Sistemas Centrado UsuarioDesign Sistemas Centrado Usuario
Design Sistemas Centrado Usuario
 
Análise de Redes Sociais: exercício/simulação
Análise de Redes Sociais: exercício/simulaçãoAnálise de Redes Sociais: exercício/simulação
Análise de Redes Sociais: exercício/simulação
 
APRESENTACAO_CURSO_REDES SOCIAIS_THIAGO COSTA.pdf
APRESENTACAO_CURSO_REDES SOCIAIS_THIAGO COSTA.pdfAPRESENTACAO_CURSO_REDES SOCIAIS_THIAGO COSTA.pdf
APRESENTACAO_CURSO_REDES SOCIAIS_THIAGO COSTA.pdf
 
O case IBM 2011
O case IBM 2011O case IBM 2011
O case IBM 2011
 
Apresentacao Weblab Drica
Apresentacao Weblab DricaApresentacao Weblab Drica
Apresentacao Weblab Drica
 
Decifra-me ou te devoro.
Decifra-me ou te devoro.Decifra-me ou te devoro.
Decifra-me ou te devoro.
 
Redes e midias_sociais
Redes e midias_sociaisRedes e midias_sociais
Redes e midias_sociais
 
Redes e midias_sociais
Redes e midias_sociaisRedes e midias_sociais
Redes e midias_sociais
 
Colaboração e Inclusão Digital
Colaboração e Inclusão DigitalColaboração e Inclusão Digital
Colaboração e Inclusão Digital
 
Sld 1
Sld 1Sld 1
Sld 1
 
Oficina de Gephi (Básico) - Apresentação
Oficina de Gephi (Básico) -  ApresentaçãoOficina de Gephi (Básico) -  Apresentação
Oficina de Gephi (Básico) - Apresentação
 
Organizações virtuais
Organizações virtuaisOrganizações virtuais
Organizações virtuais
 
Monitoramento nas redes sociais
Monitoramento nas redes sociaisMonitoramento nas redes sociais
Monitoramento nas redes sociais
 
SPO-UDF001-20100528-Desk Research FINALv12
SPO-UDF001-20100528-Desk Research FINALv12SPO-UDF001-20100528-Desk Research FINALv12
SPO-UDF001-20100528-Desk Research FINALv12
 

Mais de Marcelo Coutinho Lima

OneMBA Master Session_data_privacy_lgpd_coutinho
OneMBA Master Session_data_privacy_lgpd_coutinhoOneMBA Master Session_data_privacy_lgpd_coutinho
OneMBA Master Session_data_privacy_lgpd_coutinhoMarcelo Coutinho Lima
 
Sobrasp2019 confiancae midiasocial_coutinhofgv.pptx
Sobrasp2019 confiancae midiasocial_coutinhofgv.pptxSobrasp2019 confiancae midiasocial_coutinhofgv.pptx
Sobrasp2019 confiancae midiasocial_coutinhofgv.pptxMarcelo Coutinho Lima
 
Data Science, Soft Skills e o mercado de trabalho
Data Science, Soft Skills e o mercado de trabalhoData Science, Soft Skills e o mercado de trabalho
Data Science, Soft Skills e o mercado de trabalhoMarcelo Coutinho Lima
 
Transformação digital aapsa coutinho fgv
Transformação digital aapsa coutinho fgvTransformação digital aapsa coutinho fgv
Transformação digital aapsa coutinho fgvMarcelo Coutinho Lima
 
Economic Perspectives Brazil 2017 (Consumer Market) coutinho_fgv
Economic Perspectives Brazil 2017 (Consumer Market) coutinho_fgvEconomic Perspectives Brazil 2017 (Consumer Market) coutinho_fgv
Economic Perspectives Brazil 2017 (Consumer Market) coutinho_fgvMarcelo Coutinho Lima
 
Digital Economy and Business Strategy in Brazil_Coutinhofgv
Digital Economy and Business Strategy in Brazil_CoutinhofgvDigital Economy and Business Strategy in Brazil_Coutinhofgv
Digital Economy and Business Strategy in Brazil_CoutinhofgvMarcelo Coutinho Lima
 
Social_Networks_BusinessSchools_CoutinhoFGV
Social_Networks_BusinessSchools_CoutinhoFGVSocial_Networks_BusinessSchools_CoutinhoFGV
Social_Networks_BusinessSchools_CoutinhoFGVMarcelo Coutinho Lima
 
Big Data and Market Research_ESOMAR_CoutinhoFGV
Big Data and Market Research_ESOMAR_CoutinhoFGVBig Data and Market Research_ESOMAR_CoutinhoFGV
Big Data and Market Research_ESOMAR_CoutinhoFGVMarcelo Coutinho Lima
 
Smart Data Brazil Retail_ SAPForum2015_CoutinhoFGV
Smart Data Brazil Retail_ SAPForum2015_CoutinhoFGVSmart Data Brazil Retail_ SAPForum2015_CoutinhoFGV
Smart Data Brazil Retail_ SAPForum2015_CoutinhoFGVMarcelo Coutinho Lima
 
Perspectivas internet br_2015_coutinho
Perspectivas internet br_2015_coutinhoPerspectivas internet br_2015_coutinho
Perspectivas internet br_2015_coutinhoMarcelo Coutinho Lima
 
Bigdata_Marketresearch_Informationgoods__Coutinhofgv
Bigdata_Marketresearch_Informationgoods__CoutinhofgvBigdata_Marketresearch_Informationgoods__Coutinhofgv
Bigdata_Marketresearch_Informationgoods__CoutinhofgvMarcelo Coutinho Lima
 
Consumercast: advertising as information good
Consumercast: advertising as information goodConsumercast: advertising as information good
Consumercast: advertising as information goodMarcelo Coutinho Lima
 

Mais de Marcelo Coutinho Lima (20)

OneMBA Master Session_data_privacy_lgpd_coutinho
OneMBA Master Session_data_privacy_lgpd_coutinhoOneMBA Master Session_data_privacy_lgpd_coutinho
OneMBA Master Session_data_privacy_lgpd_coutinho
 
Cenarios PósCovid 19
Cenarios PósCovid 19Cenarios PósCovid 19
Cenarios PósCovid 19
 
Sobrasp2019 confiancae midiasocial_coutinhofgv.pptx
Sobrasp2019 confiancae midiasocial_coutinhofgv.pptxSobrasp2019 confiancae midiasocial_coutinhofgv.pptx
Sobrasp2019 confiancae midiasocial_coutinhofgv.pptx
 
Data Science, Soft Skills e o mercado de trabalho
Data Science, Soft Skills e o mercado de trabalhoData Science, Soft Skills e o mercado de trabalho
Data Science, Soft Skills e o mercado de trabalho
 
Transformação digital aapsa coutinho fgv
Transformação digital aapsa coutinho fgvTransformação digital aapsa coutinho fgv
Transformação digital aapsa coutinho fgv
 
Coutinho fgv set2017
Coutinho fgv set2017Coutinho fgv set2017
Coutinho fgv set2017
 
Votorantim Tech Fair coutinho fgv
Votorantim Tech Fair coutinho fgvVotorantim Tech Fair coutinho fgv
Votorantim Tech Fair coutinho fgv
 
Economic Perspectives Brazil 2017 (Consumer Market) coutinho_fgv
Economic Perspectives Brazil 2017 (Consumer Market) coutinho_fgvEconomic Perspectives Brazil 2017 (Consumer Market) coutinho_fgv
Economic Perspectives Brazil 2017 (Consumer Market) coutinho_fgv
 
eCommerce in Brazil_CoutinhoFGV
eCommerce in Brazil_CoutinhoFGVeCommerce in Brazil_CoutinhoFGV
eCommerce in Brazil_CoutinhoFGV
 
Digital Economy and Business Strategy in Brazil_Coutinhofgv
Digital Economy and Business Strategy in Brazil_CoutinhofgvDigital Economy and Business Strategy in Brazil_Coutinhofgv
Digital Economy and Business Strategy in Brazil_Coutinhofgv
 
Social_Networks_BusinessSchools_CoutinhoFGV
Social_Networks_BusinessSchools_CoutinhoFGVSocial_Networks_BusinessSchools_CoutinhoFGV
Social_Networks_BusinessSchools_CoutinhoFGV
 
Big Data and Market Research_ESOMAR_CoutinhoFGV
Big Data and Market Research_ESOMAR_CoutinhoFGVBig Data and Market Research_ESOMAR_CoutinhoFGV
Big Data and Market Research_ESOMAR_CoutinhoFGV
 
Smart Data Brazil Retail_ SAPForum2015_CoutinhoFGV
Smart Data Brazil Retail_ SAPForum2015_CoutinhoFGVSmart Data Brazil Retail_ SAPForum2015_CoutinhoFGV
Smart Data Brazil Retail_ SAPForum2015_CoutinhoFGV
 
Perspectivas internet br_2015_coutinho
Perspectivas internet br_2015_coutinhoPerspectivas internet br_2015_coutinho
Perspectivas internet br_2015_coutinho
 
Bigdata_Marketresearch_Informationgoods__Coutinhofgv
Bigdata_Marketresearch_Informationgoods__CoutinhofgvBigdata_Marketresearch_Informationgoods__Coutinhofgv
Bigdata_Marketresearch_Informationgoods__Coutinhofgv
 
A Televisão fora da grade
A Televisão fora da gradeA Televisão fora da grade
A Televisão fora da grade
 
Ad techiab terra_coutinho
Ad techiab terra_coutinhoAd techiab terra_coutinho
Ad techiab terra_coutinho
 
Consumercast: advertising as information good
Consumercast: advertising as information goodConsumercast: advertising as information good
Consumercast: advertising as information good
 
Tv2.0 terra coutinho
Tv2.0 terra coutinhoTv2.0 terra coutinho
Tv2.0 terra coutinho
 
Mensuração e Redes Sociais
Mensuração e  Redes SociaisMensuração e  Redes Sociais
Mensuração e Redes Sociais
 

Audiência digital brasileira e métricas de redes sociais

  • 1.  Audiência  não  é  influência   marcelo.cou3nho@fgv.br   Metrics  Summit,  29/11/2012   @mcou3nho  
  • 2. Comitê  Gestor  2012:  29,7%  da  população   brasileira  acessa  diariamente*   58,4  milhões  usuários  diários  BR     População  Itália  =  60,  1  milhões   *  Acesso  diário  na  faixa  de  renda  5-­‐10  SM:  63%        Acesso  diário  na  faixa  de  renda  acima  de  10  SM:  77%   Campo  entre  out/11-­‐jan/12,  25  mil  entrevistas  domiciliares,  amostra  nacional  
  • 3.
  • 4.
  • 5. Campo:  Fev/2012   Atenção  é  cada  vez  mais  fracionada,  não   está  “presa”  em  uma  grade  
  • 6.
  • 7. Novos  ecossistemas  de  mídia  (FB,  twicer,  etc)  reduzem     eficiência  das  ações  em  meios  “de  grade”  
  • 8. Fonte:  Colec3ve  Dynamics  Group,  Columbia  University   Redes  Sociais  Digitais  são  também  parte  de  um   sistema  comercial  de  comunicação  
  • 9. O  desafio:  incorporar  novas  métricas  ao  sistema   tradicional  de  avaliação  de  ações  de  marke3ng  
  • 10. Marcas  =  Informação   Informação  =  Moeda  das  redes  sociais   Função  comercial  das  Redes  Sociais  =  Filtro  para  economizar  atenção    
  • 11. Atenção  é  o  recurso  escasso  do  século  XXI      “In  an  informa3on-­‐rich  world,  the  wealth   of   informa3on   means   a   dearth   of   something  else:  a  scarcity  of  whatever  it   is   that   informa3on   consumes.     What   informa3on  consumes  is  rather  obvious:   the  acen3on  of  its  recipients.    Hence  a   wealth  of  informa3on  creates  a  poverty   of  acen3on”.   Herbert  Simon,  1971   Nobel  de  Economia,  1978  
  • 12. Redes  Sociais  não  começaram  com  o  Orkut.  E  são   muito  mais  que  uma  mídia  
  • 13. Fonte:  Zeng,  Chen,  e  Lynch.  Advances  in  Medical  Informa3cs:  Knowledge  Management  and  Data  Mining  in  Biomedicine   SARS  Epidemic  Network  
  • 14. Fonte: Burt, 1999 Para  além  do  alcance  e  frequência  
  • 15. Quem  conhece  mais  gente?     (Grau  de  centralidade)  
  • 16. A   B   C   D   E   F   A   B   C   D   E   F   A   __   1   2   3   3   4   13   B   1   __   1   2   2   3   9   C   2   1   __   1   1   2   7   D   3   2   1   __   1   1   8   E   3   2   1   1   __   1   8   F   4   3   2   1   1   __   11   Quem  está  mais  próximo  de  todos  os  integrantes   da  rede?  (Grau  de  Proximidade)  
  • 17. Quem  está  mais  próximo  de  todos  os  integrantes   da  rede?  (Grau  de  Proximidade)  
  • 18. Quem  é  mais  importante  para  o  fluxo  de   informação?  (Betweenness  Centrality)   •  Embora  com  poucas  conexões,  uma  pessoa  pode  ser  uma  ponte   entre  elementos  que  seriam  “desconectados”  dos  demais  sem  ela   •  É   calculada   através   de   diferentes   algoritmos,   mas   todos   basicamente   representam   a   probabilidade   de   um   integrante   da   rede  estar  presente  na  ligação  entre  todos  os  demais  indivíduos  da   rede   •  hcp://faculty.ucr.edu/~hanneman/necext/  
  • 19. Quem  é  mais  importante  para  o  fluxo  de   informação?    
  • 20. Outras  medidas  importantes   •  Fator   de   Eigenvector:   ser   conectado   com   uma   pessoa   com   alto   número   de   conexões   é   mais   importante   que   ser   conectado   com   muitas   pessoas   sem   nenhuma  outra  conexão.  O  fator  de  Eigenvector  combina  o  número  de  conexões   de  cada  pessoa  com  o  número  de  conexões  das  pessoas  com  as  quais  ela  está   conectada  (perdão  pela  redundância!)   •  Densidade   ou   Coeficiente   de   Clusterização:   o   número   de   conexões   de   uma   pessoa  que  também  são  conectadas  entre  sí.  É  calculado  através  da  divisão  do   número  de  conexões  efe3vas  pelo  número  de  conexões  possíveis   Com  16  conexões,  esta  rede  tem   uma   densidade   de   44%   (9   elementos   podem   gerar   um   máximo  de  36  conexões)   Cmax  =  (N-­‐1)  x  (N/2)  
  • 21. Marcelo  Cou3nho  Facebook  –  By  NodeXL   Exemplo:  Rede  de  Influência   Facebook  de  Marcelo  Cou3nho  
  • 22. Métricas  de  Mídia   Alcance  e  Frequência   Métricas  de  Redes  Sociais:     Interação  
  • 23. Princípio  básico  em  métricas:     É  complicado  ser  simples   Enrico  Fermi,  criador  do  reator  nuclear     Prêmio  Nobel  de  Física,  1938  
  • 24. Quem  tem  seguidor  é  Santo;  marcas  tem   clientes  (atuais  ou  potenciais)  
  • 25. Reputation Share É um indicador de como a empresa / produto / serviço está relativamente aos seus concorrentes diretos •  Os  “likes”  podem  ser  o  total  de  comentários  posi3vos  no  twicer,  +1  no  Google+,   comentários  em  blogs,  etc;   •  Os  concorrentes  devem  estar  presentes  nos  mesmos  ambientes;   •  Séries  de  longo  prazo  x  dados  “na  margem”  (recentes);   •  Também  pode  ser  feita  para  comentários  nega3vos;   Núcleo  de  Redes  Sociais  da  FGV   Total  de  interações  posi3vas  (“likes”)  da  marca   -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   Total  de  interações  posi3vas  da  categoria  
  • 26. Índice  de  Favorabilidade*   IF = Número Total de Comentários – Número Comentários Negativos Número Total de Comentários •  IF  Subsidiária  X  =  0,42   •  IF  Subsidiária  Y  =  0,49   •  IF  Subsidiária  Z  =  0,60   *medida  criada  com  base  no  mercado  de  clipping,  mas  também  denominada  de  SIM  Score  pela  consultoria  Razorfish   Núcleo  de  Redes  Sociais  da  FGV  
  • 27. Engagement  Rate   •  Pode  ser  calculado  por  ação,  período  de  tempo  e/ou  marca   •  Compare  bananas  com  bananas,  maçãs  com  maçãs,  etc           Núcleo  de  Redes  Sociais  da  FGV   Total  de  ações  (comentários,  retweets,  etc)   -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   Total  de  seguidores,  fãs,  amigos,  etc  
  • 28. Núcleo  de  Redes  Sociais  da  FGV   Índice  de  Concentradores  e  Conectores                           Considerar   somente   o   número   de   conexões   como  indicador  da  importância  de  uma  pessoa  é   um  entendimento  pobre  da  dinâmica  das  redes   Total  de  interações  com  concentradores/conectores   -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   Total  de  interações  com  toda  sua  rede  
  • 29. Mercado Econômico X Mercado Social
  • 30. Retorno  de  Inves3mento   X   Retorno  de  Influência   Investimento = R$ 108,00 = R$ 16,00 2 X 12 = R$ 24,00 = R$ 12,00 = R$ 4,00 Retorno = R$ 56,00 ROI = - 48,1 % (56 – 108) / 108
  • 31.  Audiência  não  é  influência   marcelo.cou3nho@fgv.br   Metrics  Summit,  29/11/2012   @mcou3nho