O documento aborda a importância do monitoramento e da inteligência social para organizações, enfatizando que apenas ouvir os dados das mídias sociais não é suficiente, sendo necessário agir sobre eles. Destaca a distinção entre monitoramento parcial e pleno, e os desafios que envolvem a coleta, interpretação e utilização eficaz dos dados para apoiar estratégias de negócios. Apresenta ainda a necessidade de uma abordagem multidisciplinar e ferramentas sofisticadas para extrair insights significativos e auxiliar na tomada de decisões.

1. 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”.

3. Cenário

4. Modelo Massivo
Produtores Consumidores

5. Modelo Pós-Massivo
Prosumidores

6. Fonte: Prism of
Conversation (Brian Solis)

7. Massa de dados...

8. Rastros Digitais
Experiências

9. Rastros Digitais
Informação

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?

14. Monitoramento

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)

29. Social Intelligence

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.

34. Operação

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.

46. Aplicações

47. Aplicações

48. Aplicações

49. Desafios

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)

56. Leituras

57. Dicas de Leitura

58. Dicas de Leitura

60. PaperCliQ: ebooks

61. + Conteúdo:
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