Análise das mídias sociais é a prática de coletar dados de sites de mídias sociais e analisar esses dados usando ferramentas analíticas de mídias sociais para tomar decisões de negócios. O uso mais comum da análise das mídias sociais é o de minerar o sentimento do cliente para apoiar atividades de marketing e atendimento ao cliente.
O primeiro passo de uma iniciativa de inteligência de mídia social é determinar quais metas de negócios os dados que são coletados e analisados serão beneficiados. Os objetivos típicos incluem aumentar as receitas, reduzir os custos de atendimento ao cliente, obter feedback sobre produtos e serviços e melhorar a opinião pública sobre um determinado produto ou divisão de negócios.
Após que as metas de negócios tenham sido identificadas, as empresas devem definir indicadores-chave de desempenho (KPIs) para avaliar objetivamente os dados analíticos de negócios.
Métricas para rastrear
Métricas de negócios derivadas da análise das mídias sociais podem incluir o envolvimento do cliente, que pode ser medido pelo número de seguidores de uma conta no Twitter e o número de retweets e menções do nome de uma empresa. Com o monitoramento de mídias sociais, as empresas também podem observar quantas pessoas seguem sua presença no Facebook e o número de vezes que as pessoas interagem com seu perfil social compartilhando ou gostando de suas postagens.
Tipos mais avançados de análise de mídias sociais envolvem a análise de sentimentos. Esta prática envolve sofisticados algoritmos de aprendizagem de linguagem natural, analisando o texto no post de uma pessoa nas redes sociais sobre uma empresa para entender o significado por trás da declaração dessa pessoa. Esses algoritmos podem criar uma pontuação quantificada dos sentimentos do público em relação a uma empresa com base nas interações das mídias sociais e dar relatórios à gerência sobre como a empresa interage com os clientes.
Ferramentas populares
Existem vários tipos de ferramentas de análise de mídia social para analisar dados não estruturados encontrados em tweets e posts do Facebook. Além da análise de texto, muitas ferramentas analíticas de mídia social de nível empresarial irão colher e armazenar os dados. Algumas dessas ferramentas vêm de tocadores de nicho, enquanto os fornecedores de software de análise empresarial mais tradicionais oferecem pacotes dedicados à inteligência das mídias sociais.
As mais ferramentas de análise de mídias sociais dependem do aprendizado da máquina, plataformas abertas populares como R, Python e TensorFlow servem como ferramentas de análise de mídias sociais.
Importância da análise de mídias sociais
Existe uma enorme quantidade de informações em dados de mídias sociais. Em décadas passadas, as empresas pagaram empresas de pesquisa de mercado para pesquisar consumidores e conduzir grupos de discussão para obter o tipo de informação que os consumidores agora colocam voluntariamente nas plataformas de mídia social pública.
O problema é que essa informação está na forma de texto livre e linguagem natural, o tipo de dados não estruturados que os algoritmos analíticos têm tradicionalmente. Mas como a aprendizagem da máquina e a inteligência artificial avançaram, tornou-se mais fácil para as empresas quantificar de forma escalável a informação em posts de redes sociais.
Isto permite às empresas extrair informação sobre como o público percebe a sua marca, que tipo de produtos os consumidores gostam e não gostam e, em geral, para onde os mercados estão a ir. A análise das mídias sociais permite às empresas quantificar tudo isso sem utilizar pesquisas e grupos de discussão menos confiáveis.
