A visão dp6 de Buzz Intelligence, inspirada por Paul McCartney

“… close your eyes and I’ll tweet you, tomorrow I’ll feed you. Remember I’ll always be true …”

Buzz - O show de Paul McCartney no Brasil visto pelo Twitter

O ano de 2010 chegou a seu fim, com diversos momentos marcantes, que foram, mais do que nunca, acompanhados, narrados e comentados através das redes sociais. Nós, da Direct Performance, estivemos presentes em vários desses momentos e aproveitamos essa virada de ano para apresentar um estudo de Buzz Intelligence sobre o show do Paul McCartney no Brasil. O estudo é uma parceria entre Direct Performance, Scup e Cog-Ignition.

Mais do que isso, gostaríamos de utilizar este exemplo prático para apresentar nossa visão sobre o tema, comentar um pouco da realidade atual quando o assunto é monitoramento de mídias sociais, e discutir tendências e rumos a serem tomados pelo mercado.

1- A definição de KPI’s é essencial e escopo abrangente nem sempre é a melhor escolha.

O universo de posts, opiniões, e assuntos disseminados nas mídias sociais já é enorme, e tende a ficar cada dia maior. As empresas vem enxergando cada vez mais a necessidade de monitorar esses meios, mas muitas vezes se vêem perdidas num volume absurdo de informações, e acaba sendo difícil perceber o que é relevante e o que não é dentro desse universo.

Quem já acompanha o blog da Direct Performance há algum tempo, sabe o quanto já batemos na tecla da importância da definição de KPI’s para um projeto de BI, e não importa se estamos falando de Web Analytics ou de Buzz Intelligence. A definição de KPI’s impacta seriamente na qualidade da entrega final e, mais do que isso, no custo do projeto.

2010 foi o ano em que a maioria das empresas procuraram entender o panorama geral de sua marca nas redes sociais, muitas vezes optando por projetos de escopo abrangente e KPI’s ainda vagos. A tendência é que, com esse mapeamento preliminar e um planejamento bem feito baseado no que já aconteceu, os objetivos fiquem cada vez mais claros, o escopo mais fechado e, consequentemente, os resultados mais focados e úteis para o cliente.

No nosso projeto para o show do Paul, enfrentamos um processo muito parecido. Trabalhamos com um universo de aproximadamente 180 mil posts, mas não conseguiríamos fazer nada com esses dados sem antes fazermos as perguntas certas. Algumas dessas perguntas foram: qual é a diferença na dinâmica do buzz com e sem a influência da mídia offline? Como se comportam os posts daqueles que estão no show quando comparado aos que não estão presentes? Com as perguntas certas, vemos que nosso objetivo neste caso não é medir a aprovação do show, mas sim identificar tendências de buzz sobre grandes acontecimentos. Dessa forma, conseguimos encontrar um corte menor para a análise, e passamos a contar apenas com os posts realizados durante as horas dos shows.

2- A análise humana é essencial

Vemos, cada dia mais, possíveis soluções para classificação automática de posts. Sim, todos nós torcemos para que um dia esta seja uma realidade possível. Mas não podemos ser ingênuos. A visão humana ainda é fundamental, tanto na classificação de posts quanto na análise de dados.

No nosso projeto de Paul McCartney, por exemplo, procuramos separar os posts das pessoas que estavam no show dos posts das pessoas que não estavam. Mas diversos “poréns” existem: Poucos os que postam de seus celulares tem ativa a função de geolocalização no aparelho. Logo não podemos contar totalmente com esses dados. Por outro lado, nem todos os que postam do celular estão no show. E para piorar, muitas vezes quem postava de casa tinha um comportamento bem parecido ao de quem postava do estádio. Um exemplo: o post “E agora, Paul está tocando All My Loving” pode ser feito tanto do estádio quanto de um celular, em frente à TV.

Como lidar com tantas variáveis? O trabalho de separação desses posts levou em conta diversos fatores, como dispositivo de onde se postou, conteúdo do post, horário em que foi postado, entre outros. No caso de “All my loving”, tivemos que analisar, mais do que conteúdo, o horário de postagem para saber a origem do post.

Aqui, novamente fazendo um paralelo com webanalytics, acreditamos na regra 90/10 do mestre Avinash. Talvez não levando ao pé da letra, mas tirando dela a lição de que, para ter um trabalho de monitoramento que gera bons insights a partir dos dados levantados, é necessário uma equipe altamente capacitada, desde a estruturação de um projeto até a análise do buzz. Sem essas pessoas, os dados na sua ferramenta dificilmente falarão sozinhos.

3- A curiosidade e a diversão movem o negócio

Para finalizar esse post de abertura do ano de 2011, o fato que resume tudo o que já foi previamente dito: Estamos falando de pesquisa, de investigação, de um trabalho realizado por pessoas e movido pelas perguntas certas. Consequentemente, um trabalho movido pela curiosidade de descobrir, que por sua vez só existe quando há prazer no que se faz. Foi isso que nos incentivou a realizar este estudo e é isso o que nos move todos os dias.

That’s all folks :)

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