Social Analytics Summit 2017

Pessoal,

No último sábado (11/11) participei do Social Analytics Summit 2017, um evento realizado pela media education onde tivemos a oportunidade de ouvir um pouco mais sobre as tendências e desafios para o profissional de Inteligência de mercado, publicidade e propaganda para os proximos anos. Só para você ter uma idéia do flow, segue o line up do evento:

10:00am
TE DOU UM DADO: INSIGHTS NA GERAÇÃO DE CONTEÚDOS ASSERTIVOS
Bruno HonórioBruno Honório – Mutato
10:45am
TENDÊNCIAS POR TRÁS DOS DADOS
Caroline FerrazCaroline Ferraz – F.biz
11:30am
O PRESENTE E O FUTURO DAS MÉTRICAS
Letícia MiliãoLetícia Milião – Polis Consulting
12:00am
DATA DRIVEN: BI NÃO É SÓ RELATÓRIO
Hugo NakaharaHugo Nakahara – R/GA Luana AzevedoLuana Azevedo – Wieden + Kennedy Ricardo MartinsRicardo Martins – ABlab Roberto FeresRoberto Feres – New Content

12:45pm
PAUSA PARA ALMOÇO

14:00am
PROFISSIONAL DE INTELIGÊNCIA DE MÍDIAS SOCIAIS NO MERCADO BRASILEIRO
Ana Cláudia ZandavalleAna Cláudia Zandavalle – Vert Inteligência Digital
14:20am
AI: COMO UTILIZÁ-LA A SEU FAVOR E COMO ISSO TEM AFETADO O MERCADO
Andrea HiranakaAndrea Hiranaka – Ipsos
15:05am
NAVEGANDO PELOS NÚMEROS
Felipe ProtoFelipe Raffani – iProspect
15:50am
O X DA QUESTÃO: INSIGHTS SOBRE DIVERSIDADE DE GÊNERO A PARTIR DE DADOS DAS MÍDIAS SOCIAIS
Soraia LimaSoraia Lima – SENAC
16:35am
MENSURAÇÃO DE RESULTADOS EM ÉPOCA DE CHATBOTS. E AGORA?
Rafael KisoRafael Kiso – Focusnetworks

Particularmente eu gostei muito do formato: com tendências de comunicação e tecnologia juntos, superou minha expectativa como entrega de uma sessão de mais de 8 horas de conteúdo diversificado. Abaixo minhas notas sobre o que rolou no evento (Moleskine + caneta = melhor método de anotação que você respeita!)

Bruno- Analista de Insights

Os insights geram conclusões e a partir disso temos a etnografia digital, que é a arte de “stalkear” pessoas.

Pessoas > Indivíduo > grupos de convivência > Histórico social > Relações sociais > Comunicação e linguagens > Experiencias individuais e em grupo

União de cenários geram comportamentos, comportamentos geram atitudes, decisões e compras.

Pessoa  – comportamento off-line

Usuário – comportamento digital

Desafios:

1 – Como unificar comportamentos?

• Entender o usuário
• Unifique a proposta da marca
• Não só quantifique. Qualifique.
• Não se faz conteúdo só para curtir a página. Precisa gerar uma ação de compra.
• Pensar além do like.
• Validar o que é negativo
• Identifique as linguagens dos comentários e classifique-as.
• Não congele o discurso.
• Mecanizar respostas é piorar o contato com o cliente.

Etnografia digital:

• Comportamento de uso de diferentes redes
• Semântica de uso
• Tipos de conteúdo
• Relacionamentos com marcas
• Dados demográficos
• Preferências

Metodologias

• Animus
• Anima
• Sombra
• Persona

Personas – trazem interesses gerais e comportamentos de uso

Análise semântica:

Gosta:

• Da marca?
• Do conteúdo?
• Do meio?

Dicas para a complementar o entendimento do consumidor

• Pesquisas etnográficas complementares
• Pesquisas quantis e qualis.
• Absorver culturas diferentes para entender pessoas e comportamentos

Amostras:

• Pessoas que comentam a marca
• Pessoas que só curtem as paginas
• Pessoas que não tem contato com a marca

Caroline Ferraz – FBIZ

Mestra em inteligência de dados

Mudanças: atitudinal/comportamento

Tendências:

• Macro: 10 anos
• Micro: 5 anos

Como mapeá-las? #CHAMANAMETODOLOGIA

Cool hunters: pessoas que fazem pesquisas qualitativas de forma inovadora

A vez dos dados

Tendência não é um dado, é uma interpretação de diferentes dados.

Tríado: contexto, conversa e consumidor geram a tendência

Social listening:

• Alpha – Os inovadores
• Beta – A turma do meio
• Publico de massa

Three is a crowd, and a crowd is news.

Benefício prático:

• Benefício de identidade: ser diferente como todo mundo
• Economia compartilhada: bike sharing, Uber, etc.
• Relatoria: como a caroline comentou sobre áreas que fazem relatórios

Painel de discussão: BI não é só relatório

Não importa o dado, importa a leitura. O BI deixa de ser relatoria para entender mais o comportamento do usuário.

Insight só é algo se ninguém não tinha visto antes.

BI nas empresas sendo independente das áreas.

Tendência de BI ser mais horizontal para ajudar mais o negócio.

Tração e performance:

Agência: criação, mídia e estratégia

Dificuldade de vender BI para as empresas

Dificuldades de formar o profissional de BI: foi comentado que normalmente se cria o profissional de BI dentro de casa devido à dificuldade de encontrar profissionais com o olhar analítico e também visão de mercado, e que os clientes muitas vezes tem dificuldade de trazer os dados de BI interno para conversar com as agências. Também disse que está cada vez mais em foco a automação de conteúdo, algo que coloca todos em atenção, visto que o que paga o BI hoje nas agências são os relatórios que você faz. A média do tamanho das equipes de BI do grupo de palestrantes foi em torno de 4 indo de 2 a 5 pessoas dependendo da empresa e porte.

Andrea Hiranaka – IPSOS

Andrea comentou sobre o IPSOS SMX – Social Media Exchange com a apresentação do IA (Inteligência Artificial) na prática. Comentou que a primeira vez que o termo foi utilizado foi em 1956. Também abordou sobre os diversos métodos e algoritmos utilizados, como statistical semantics, image recognition, speech recognition, NLP e NLG.

Também comentou sobre o Sensidium – tecnologia da IPSOS para montar um framework de análise e os chatbots – case de mercado da Intelligent X

Felipe Raffani – IPSOS

Felipe fez uma ótima apresentação com o tema de métricas, a controvérsia dos diversos modos de se medir um mesmo KPI e a importância de diferenciar relatório de análise.

3 problemas que podem ocorrer no dia a dia:

• Desconhecimento das metricas
• Confusão entre acompanhamento e análise de dados
• Desalinhamento entre o que foi pedido de relatório e o objetivo do negócio

Alcance é exclusivo por plataforma (não somar alcances de plataformas distintas)

Frequência é a média de impressões por alcance

Engajamento se traduz por reações + comentários + compartilhamentos dividido pelo alcance. Também pode ser medida por número de usuários engajados dividido pelo alcance, mas como dito, nenhuma das duas métricas é perfeita.

KPI KGI e META (Performance,General e Meta)

Rafael Kiso – Como mensurar resultados digitais com chatbots

• Hoje tem mais gente usando aplicativos de mensagens do que redes sociais.
• Usuários hoje estão nos messengers
• Foco no conteúdo e na experiência baseada em intenções
• Interface simples e conversacional
• é mais barato que app

IBM Watson você pode fazer 10k de requisições e não pagar nada.

Casos de usos dos chatbots

• Transacionais
• Comerciais
• SAC

KPI’s:

• Intend – é resolver o problema ou solucionar algo para o cliente
• Taxa de sucesso até 3 intenções
• O feedback do usuário faz parte da construção do robô
• Desafios dos cientistas de dados:
• Demográfico dos usuários de chatbot
• Principais problemas
• Simplicidade X Complexidade

Enfim galera, eu sei que o resumo não está tão fluido, mas ao menos ajudo vocês compartilhando um pouco das minhas anotações e espero motivar vocês a procurarem mais eventos como  esse para agregar em conhecimento e network.

Qualquer dúvida ou comentário não esqueçam de entrar em contato, blz? Valeu!!!

Confira algumas fotos do evento abaixo: