Não é mais possível monitorar o Facebook?

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facebookA resposta é: “mais ou menos”! :)

A partir de 01 de maio, o Facebook não vai entregar mais menções brutas para nenhuma ferramenta de métricas ou monitoramento. Isto significa que nenhum usuário ou ferramenta poderá buscar por um termo, como o nome de uma marca, e receber resultados com texto e nome dos usuários de modo geral.

Isto foi definido pelo Facebook por dois motivos: para preservar ainda mais a privacidade dos usuários e para permitir o oferecimento de novos tipos de dados. Ao invés do texto bruto, serão entregues dados processados como indicadores, através do fornecedor de dados Datasift, que é o intermediário entre o Facebook e ferramentas como o BrandCare. Isto significa que, em breve, poderemos ter novos tipos de dados mais ricos, como distribuição geográfica, idade e profissões dos emissores das mensagens.

Porém, este novo modo de se coletar dados será oferecido inicialmente apenas para Estados Unidos e Reino Unido. Em seguida, liberado para outros países. BrandCare e demais ferramentas brasileiras estão aguardando mais informações sobre o recurso e atualizaremos nossos clientes assim que possível.

E o que já pode ser feito?

Na verdade, muita coisa! Como esta mudança não interfere nas Facebook Pages, o monitoramento de posts e comentários na fanpage de sua marca continua exatamente o mesmo! Assim é possível ver elogios e reclamações direcionadas à sua empresa, conversar e responder aos usuários, analisar comportamento e ainda comparar marcas para benchmarking. Veja um exemplo de estudo baseado em Facebook Pages do setor de moda:

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Os demais recursos inovadores do BrandCare continuam firmes e fortes, além de estarem em constante evolução. A Análise de Redes no Twitter e Instagram, por exemplo, ajuda agências e empresas a encontrarem mais dados e insights nas mídias sociais. Veja um exemplo de análise clicando abaixo:

Gif - TVP - BrandCare

Assine nosso blog e acompanhe o nosso SlideShare para ver mais dicas sobre como extrair o máximo de insights de seus dados sociais!

Twitter: muito maior do que você imagina

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Novos dados da Global Web Index reafirmam a importância de se contar também os “lurkers” das mídias sociais: aqueles usuários que a acessam, acompanham outros perfis mas raramente publicam. No Twitter isto é muito frequente: globalmente cerca de 21% dos usuários de internet tuitam regularmente, mas 31% acessam a plataforma: why twitter's audience is bigger than you think Na América Latina, a diferença é ainda mais acentuada. Cerca de 23% dos usuários de internet publicam tweets, mas 45% acessam a plataforma. Ou seja, quase o dobro dos usuários que publicam. Isto mostra que a importância de monitorar vai muito além apenas de entender a opinião de quem emite os tweets, mas também pra analisar o impacto nos usuários que vêem os tweets.

Em outra postagem, falamos da importância do analytics do Twitter, que hoje mostra também métricas de impressões. Para entender o que as pessoas falam de sua marca e segmento, não deixe de fazer um teste gratuito do BrandCare.

Perfis de Público nas Mídias Sociais: comparando marcas de e-commerce

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A chave de um bom negócio é direcionar bem sua comunicação e produtos a um público bem definido. E como descobrir, através de inteligência competitiva, qual o público de cada marca? Uma resposta rápida é extrair insights dos clusters de redes das marcas. Realizamos uma comparação entre 3 marcas com públicos (e até modelos) bem definidos: Dafiti, Netshoes e Privalia. De 01 de março a 12 de abril, a estrutura da rede de menções às marcas permitiu que alguns perfis fossem clusterizados em torno de cada perfil.

Observe, nas nuvens de palavras abaixo, como a Privalia possui um público mais geral e jovem (denotado pela presença forte de Snapchat), a Netshoes um público mais esportista e a Dafiti um público mais ligado em moda:

Rede - E-commerce - ClustersCada nuvem de palavras é gerada a partir dos campos de centenas de “bios” no Twitter. As palavras mais frequentes aparecem em tamanho maior e geram insights rápidos sobre os diferentes públicos.

Saiba mais sobre análise de redes no whitepaper “Análise de Redes em Mídias Sociais: grafos, métricas e comunidades“.

Analisando redes de influência entre Twitter e Televisão: Viewing Party do #BBB15

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No último dia 31 de março, aconteceu o primeiro Twitter Viewing Party no Brasil. O evento é um encontro de influenciadores para assistir e comentar algum programa televisivo. A sede do Twitter recebeu 6 grandes influenciadores no Twitter, acompanhados de amigos, para assistir à transmissão do Big Brother Brasil 2015. Foram eles: Dilma Bolada (@dilmabr), Preta Gil (@pretagil), Lucas Fresno (@lucasfresno), Tessalia Serighelli (@twittess), Não Salvo (@naosalvo) e  Juliano Belletti (@julianobelletti). Foram influenciadores que surgiram no próprio Twitter, programas televisivos, mundo cultural ou em blogs famosos. Cada um deles, e seus amigos, utilizaram uma hashtag própria para comentar o programa: #TeamPreta, #TeamLucas, #TeamTessalia, #TeamNaoSalvo, #TeamDilmaBolada e #TeamBelletti.

Monitoramos as 6 hashtags durante o programa e chegamos na estrutura de rede abaixo. Observe como os principais 4 influenciadores já se destacam e como centenas de perfis se agrupam em torno deles:

Gif - TVP - BrandCareA coleta foi realizada durante todo o dia 31 de março. Contando apenas as seis hashtags monitoradas, obtivemos a seguinte distribuição:

Twitter Viewing Party

Mas volume é só uma parte da história. Para entender além do quantitativo, o cruzamento de métricas e a agregação de métricas de rede são muito relevantes. Veja as principais métricas:

Twitter Viewing Party - metricas

– O Lucas Fresno conseguiu o maior número de tweets com sua hashtag, #TeamLucas. Isto foi resultado de seu grande número de fãs e seu engajamento.

– A Preta Gil foi a influenciadora que mais tuitou com a hashtag, se mostrando um exemplo de esforço para ativar sua rede.

– O Juliano Belletti, apesar de sua fama e grande número de seguidores, não se engajou muito nem participou muito, recebendo resultados quantitativos relativamente inferiores. Obteve a maior Densidade de Rede, mas justamente porque o número de pessoas que usaram sua hashtag foi muito baixo.

– A métrica de Densidade de Rede que merece destaque, na verdade, é a da comunidade do Lucas Fresno. Os fãs não só tuitaram utilizando a hashtag, mas também conversaram bastante entre si, gerando uma Densidade de Rede muito maior do que a dos outros perfis que tiveram grande volume de conversas.

– E a surpresa de alcance fica com a Dilma Bolada. Apesar do número total de tweets ter sido liderado pelo Lucas Fresno, a Dilma Bolada obteve o maior Grau de Entrada. Isto significa que mais usuários únicos a mencionaram, enquanto no caso da comunidade do Fresno, ocorreu uma média de tweets por usuário maior.

Para projetos de engajamento, vale analisar caso a caso o público de cada perfil e seu comportamento. A depender do tipo de relação com o influenciador, assim como sua origem (digital, TV, cultura, política etc), cada grupo de indivíduos que interage com os @influenciadores tem perfis diferentes.

Abaixo, por exemplo, nuvens de palavras criadas a partir dos clusters de cada um dos influenciadores. Observe como algumas palavras mostram a aderência de cada público a diferentes objetivos.

INFLUENCIADORES - TWITTER VIEWING PARTY - BrandCare

O monitoramento de mídias sociais, junto a visualização e métricas de redes, permite uma compreensão profunda das dinâmicas online. Faça um teste do BrandCare e conte conosco para realizar todo o potencial de seus dados online!

Moda e Mídias Sociais: análise de páginas de lojas fast fashion

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Monitorar páginas do Facebook, seus posts e comentários pode trazer muitas informações para a gestão das mídias sociais. Para mostrar alguns exemplos de insights, acabamos de lançar o estudo “Moda e Mídias Sociais: Análise de Facebook Pages de Fast Fashion“. Informações como Share of Voice, Tipos de Formatos, Volume de Postagens e Categorias podem ser analisadas para permitir uma gestão baseada em inteligência competitiva.

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Ao longo do relatório, é possível entender melhor o segmento de fast fashion. O tipo mais comum de conteúdo publicado pode ser categorizado como “Guia de Estilo”, sugestões de combinações de peças ligadas às tendências de moda.

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Confira todos os resultados no nosso SlideShare:


Extraindo insights de bios no Twitter: 3-gram analysis

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Em outro post, chamado “Extraindo insights de bios no Twitter: 2-gram analysis” falamos de como é possível extrair insights a partir de bios no Twitter analisando pares de palavra. É uma análise chamada de n-gram, na qual a frequência de termos são utilizados como indicadores de padrões discursivos ou expressivos.

Hoje apresentamos, também com o processamento de 100 mil perfis aleatórios de nossa base de perfis brasileiros, a medição 3-gram analysis. Desta vez, então, são identificados os trios mais frequentes de palavras. Confira abaixo:

3-gram analysis - twitter brasileiro

Comparativamente ao estudo de 2-gram analysis, é possível identificar também a presença de muitos termos em inglês. O trio de palavras também permite encontrar marcadores profissionais/educacionais. Estudantes de direito e jornalismo adoram o Twitter!

Veja o documento completo abaixo:


“No Outro Site”: as indiretas que os tuiteiros mandam para o Facebook

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O Facebook possui uma população de usuários ativos superior a do Twitter. Entre os dois sites existe uma diferença de postura e comportamento médio bem marcantes. Realizamos uma pesquisa sobre como os tuiteiros fazem referências “indiretas” ao Facebook.  Entre piadas e comentários corriqueiros, é possível colher aprendizados sobre as dinâmicas do ecossistema das mídias sociais.

O estudo foi particularmente interessante por ser baseado não na busca pelo termo “Facebook”, mas sim por um termo “indireto”, algo que acontece em monitoramentos de marcas e políticos e é bastante difícil de ser descoberto. Monitoramos, em nosso software BrandCare, os seguintes termos:

termos - no outro site

 

Um tweet típico com a referência ao Facebook nestes termos:

tweet luscaspfvr eventos

No período monitorado (06 a 20 de janeiro), o volume de tweets com as keywords monitoradas variou de 7 a 249 tweets por dia:

Volume de Menções - no outro site

Abaixo, o gráfico mostra os tipos mais comuns de referências ao comportamento das pessoas no Facebook. Em primeiro lugar, usuários do Twitter falando sobre o quanto postagens específicas no Facebook são desagradáveis ou incômodas por determinado motivo. Em segundo lugar, com 15% dos tweets, estão referência a participantes do Facebook, para os quais são impostos alguns comportamentos. Em terceiro lugar, as críticas aos Eventos “fakes” realizados com fins apenas humorísticos e afiliativos.

no outro site - indiretas ao facebook no twitterEntre os tweets da primeira categoria, Postagens, foram frequentes as referências à circulação de notícias falsas no Facebook. O exemplo abaixo ilustra bem:

 

 

doutorcalligari - posts falsos no facebookOs Participantes do Facebook não são poupados também. Diversos usuários estabelecem supostas alteridades, geralmente em relação a seus modos de ver o mundo.

brunovit - usuarios chatos no facebook

Um ótimo exemplo que mostra como o que está em jogo é a noção de alteridade (o usuário do Facebook é “o outro” para estes tuiteiros) são os tweets abaixo:

machismo x feminismo

A terceira categoria de tweets mais frequentes no período foram de mensagens criticando o uso lúdico do recurso de Eventos no Facebook.

no outro site - eventos fakes

De modo geral, grande parte das mensagens tratam de críticas a atitudes vistas como características da plataforma Facebook. Alguns exemplos de tweets do tipo:

no outro site - participantes

Este pequeno estudo permite lembrar de algumas características bem relevantes das mídias sociais:

  • A construção da sensação de comunidade nas plataformas muitas vezes passa pela definição do que é considerado “o outro”. Grupos, nichos e tribos são definidos por suas características, mas elas sempre são relacionais. Apontar particularidades do “não-eu” é comum em posicionamentos políticos (como uso de termos como “petralha” ou “coxinha”), em afiliações a marcas (“macfags”, por exemplo) e, como vimos, até mesmo na consideração do que é particular de cada mídia social.
  • Monitorar apenas o nome de uma marca muitas vezes não é suficiente. Se o estudo fosse realizado buscando o termo “Facebook”, teríamos milhões de mensagens, mas perderíamos este tipo bem particular de comportamento analisado. Os projetos de monitoramento devem ser o mais abrangente possíveis.
  • A utilização de diversas plataformas ao mesmo tempo e a referencialidade entre elas é comum. Analisar o consumidor levando em conta as mensagens que publica em suas várias plataformas (perfis Twitter, Facebook, Google+, blogs etc) é essencial para entender profundamente seu comportamento.
  • A estrutura da rede em monitoramentos do tipo tende a ser bem dispersa, especialmente pelo uso de várias keywords de busca. São mensagens mais espontâneas do que pautadas por influenciadores ou acontecimentos. Mas, ainda assim, a visualização de rede permite encontrar rapidamente as mensagens que geraram disseminação:

rede - no outro site

  • Apesar de existirem variados tipos de acusações quanto ao comportamento dos usuários do Facebook, alguns padrões podem ser percebidos. De modo geral: circulação de boatos; casos de brigas e desentendimentos; demora em acompanhar tendências e “memes”. Não há dados atualizados tão detalhados sobre a distribuição demográfica no Brasil, mas nos EUA o Twitter tem uma população com maior escolaridade média, mais jovem e com maior poder aquisitivo. Então a população do Twitter se vê como diferente ou mais qualificada do que a do Facebook, que representa melhor a população geral “média”. Veja dados da Pew Research:

twitter e facebook demographics USA

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Como descobrir: quais são os tipos de usuários que mais falam sobre minha marca?

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Monitorar as mídias sociais é essencial para gerenciar a imagem da marca, realizar relacionamento, acompanhar a concorrência e diversos tipos de pesquisa. Para além disto, é possível transformar a segmentação e tipos de usuários em mais valor ainda para as empresas e marcas. Por isto, o BrandCare armazena de forma fácil todas as menções que usuários, perfis e sites realizaram no seu monitoramento.

BrandCare - audience

Mas é importante lembrar que, na maioria dos casos, será difícil classificar todo e qualquer usuário que cita a sua marca. Como decidir por onde começar? Há três táticas principais. A primeira é classificar, durante a análise de sentimento e aplicação de tags, a maior quantidade de usuários possíveis. Ou, pelo menos, com mensagens interessantes tais como sugestões, dúvidas, reclamações e interações mais qualificadas. A segunda tática é trabalhar com amostragem e classificar os usuários que enviaram menções na amostra desejada.

Por fim, a terceira tática é usar um critério de perfis mais engajados. O gráfico abaixo, já publicado no post “Lei de Pareto nas Mídias Sociais” é um exemplo de uma dinâmica muito comum: poucos usuários são responsáveis pela maior parte das menções.

pareto - televisao

E quais categorias utilizar para classificar seus usuários? Qualquer categorização que faça sentido para os seus objetivos de inteligência, relacionamento e conteúdo nas mídias sociais. O BrandCare permite que categorias de perfis sejam adicionadas de forma customizada. Abaixo um exemplo:

Brandcare - profile groups

No whitepaper “Segmentação de Público no Monitoramento de Mídias Sociais” demos várias dicas sobre o assunto e sugestões de categorias e segmentos que podem ser utilizados. Quanto ao nível de uso das mídias sociais, por exemplo, as categorias criadas por Peter Brandtzaeg e Jan Heim e listadas abaixo podem ser utilizadas:

  • Esporádicos: são aqueles usuários que utilizam a mídia esporadicamente, geralmente por não possuírem um hábito de acesso tão frequente ou são novatos;
  • Lurkers: é o tipo mais frequente de usuários de mídias sociais. São aqueles usuários que lêem, consomem e assistem conteúdo de suas redes, mas não comentam ou produzem conteúdo próprio.
  • Socializadores: são os usuários focados nos aspectos sociais. Não necessariamente produzem muito conteúdo original, mas compartilham e conversam com seus contatos.
  • Debatedores: é o perfil mais próximo dos blogueiros, ativistas e de quem está interessado em discutir e apresentar suas próprias ideias e pontos de vista.
  • Ativos: são os usuários mais ativos, que contribuem com bastante conteúdo, heavy users das mídias sociais.

Já quanto a relação dos consumidores com a marca, as categorias abaixo podem ser utilizadas:

  • Brandlovers: consumidores que amam a marca e não tem medo de expressar, estão sempre indicando para seus amigos e rede.
  • Advogado de Marca: consumidores que defendem a marca sempre que podem ou em situações de consumo.
  • Interagentes: parte do público que, mesmo não sendo necessariamente consumidor, interage e comenta nas mensagens da marca.
  • Indiferente: grande parte do público que tem acesso ás mensagens da marca, mas não está interessado ou tocado ao ponto de interagir.
  • Insatisfeitos: consumidores que interagem quando ocorre algum problema e utilizam as mídias sociais, de forma pública, para resolvê-lo.
  • Detratores de marca: devido a uma insatisfação não resolvida ou problema prolongado com a marca ou produto, os detratores são os consumidores que se sentem ofendidos e partem para retaliação.
  • Trolls: público que, mesmo sem um motivo específico, deseja gerar danos à marca, muitas vezes sem fundamento.

Cada tipo de negócio vai ter suas particularidades. Por exemplo, no caso de política, a militância declarada ou não-declarada a cada partido ou político, partido ou ideologia pode ser o referencial para as categorias.

Outra dica é lembrar de atributos relacionados a Opiniões, Atividades e Interesses. Categorizar os perfis de acordo com os itens e atributos que fazem diferença nos seus processos decisórios pode ser o ideal:

aividades interesses opiniões

Categorizar os usuários é só um entre as centenas de insights possíveis com o monitoramento de mídias sociais. Confira um bom número deles em “50 Insights no Monitoramento de Mídias Sociais“.