Acompanhando a evolução do mercado digital, o monitoramento em mídias sociais está cada vez mais se tornando parte estratégica do planejamento de marketing. Esse amadurecimento  é resultado do esforço dos profissionais da área em ir além da entrega de dados e agregar inteligência ao seu trabalho.

Nos primeiros estudos em redes sociais a maioria das empresas buscou entender o que estava sendo falado sobre a marca e seus concorrentes. Mas a evolução nos processos abriu novas possibilidades de análise. A netnografia é uma abordagem menos convencional para geração de inteligência dentro dessas possibilidades.

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O Peer Index é um índice semelhante ao Klout Score, compreendendo também entre 0 a 100 e visando mensurar a influência (autoridade) de um perfil. A diferença está na abordagem: enquanto o Klout tem um foco mais geral da audiência engajada, o Peer Index busca especificar em quais assuntos o perfil tem maior autoridade. Para isso, a ferramenta se baseia na idéia de que as pessoas compartilham assuntos que  mais lhe interessam, correspondendo à afinidade e, consequentemente, autoridade sobre o assunto.

“We believe web authority is established when we participate in meaningful exchanges of information online. [...] We also believe that the type of information we share reveals a lot about who we are, whom we know, and what we know – after all, we tend to talk about the things we care about, are most knowledgeable in, and with people interested in similar subjects” (direto do FAQ do Peer Index)

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“Agora, as pessoas podem produzir conteúdo. O marketing teve que rever seus conceitos. O digital trouxe novos tempos para a comunicação, etc”. Toda essa falácia já nos é bem conhecida. Entretanto, uma das frases pertencentes a esse grupo de lugar comum será o foco do post: “vivemos na era da informação”.

A frase tem diversos sentidos, mas o principal pressuposto dela é que vivemos em um mundo com excesso de informações, sendo difícil filtrar e selecionar o que é relevante. E, dentro desse caos, saber utilizar e escolher as informações certas no tempo certo transforma-se em diferencial competitivo no atual mercado global. É nesse ponto que o Business Intelligence se constrói.

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Uma discussão presente desde que se surgiram as primeiras métricas na Web foi a transposição das idéias sobre influência e audiência vindas dos meios de comunicação de massa (tv, rádio, jornal, etc.) para o novo mundo que se criava. Apesar das tentativas de adequação, estava claro que seriam necessárias novas metodologias e abordagens, já que a internet não era um meio como os outros. Sendo assim, foram criadas as primeiras formas de mensuração próprias para o meio interativo, sendo que muitas duram até hoje.

Web Analytics: exemplo de métricas para Web. Fonte: AdvMedia

Com o surgimento do Twitter, houve uma espécie de “back to the past”: o número de seguidores foi rapidamente associado ao status da pessoa. Ou seja, o número de seguidores de um perfil poderia se assemelhar com a audiência de um programa de televisão. Sendo assim, uma pessoa com milhares de seguidores era vista como uma pessoa influente e popular. E, para esse propósito, surgiram milhares de sites que prometiam milhões de seguidores para seu perfil em pouco tempo, sob o preço de ser incluído no “sistema” baseado no conceito de “the million followers fallacy” de Avnit, em que uma pessoa segue a outra e vice-versa, em uma espécie de “etiqueta do Twitter”. Assim, ambos saem “ganhando” na história. Leia mais

Em metodologia científica, uma das grandes dificuldades sempre foi encontrar métodos eficazes em análise qualitativa. Questionários, entrevistas, focus group, pesquisa de campo, enfim, todas essas formas são consideradas como as mais tradicionais nas ciências humanas. Com exceção da pesquisa de campo (principalmente a linha de observação participante de Malinowski), todas as metodologias caem na quantificação das informações. Por exemplo, em uma base qualitativa de questionários, as respostas dadas se transformam em dados estatísticos, de uma forma ou de outra. Sendo assim, o qualitativo e o quantitativo possuem uma relação direta e, em muitos casos, complementar.

Em uma análise de Buzz, o qualitativo é a nossa base. Não há como: precisamos ler e observar todos os fatores geradores do buzz: desde tweets até vídeos postados no Youtube. Mas todos esses dados só se transformam em informações se houver uma análise cuidadosa de cada elemento formador da base. Ou seja, mesmo com um volume de dados muito grande, é necessário que toda base esteja preparada para a análise.

A maioria das metodologias de análise qualitativa possuem uma relação direta com o quantitativo. O Índice de Buzz não foge à regra.

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Qual é a diferença entre esses dois conceitos? Seriam a mesma coisa?

Vamos ao dicionário de Inglês>Português e traduzir o termo “Rede Social”… e no que dá? Resulta em “Social Network”, Agora me pergunto, porque alguns confudem estes termos? Será que é por que aqueles que usam uma mídia social formam um grupo de interesse?

Mas agora vou falar sobre a diferença destes termos e sobre o porque é importante respeitá-los.

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