Big Data & Social Media

O que é Big Data?

Quando você ouve falar em Big Data, aposto que você imediatamente associa o termo com bancos de dados com um volume gigantesco, como os das grandes corporações e multinacionais, certo?

Mas a verdade, é que estamos falando do processo de transformar um conjunto de dados com o objetivo de verificar, compreender e transformar um conjunto específico de dados em informação: e isso está acessível para empresas de todos os portes!

Por isso, também em se tratando de empresas de médio e pequeno porte, precisamos atentar para a base de dados que temos dos nossos clientes e seus leads a fim de otimizarmos o valor investido por eles no digital.

Uma análise de dados pode ser feita tanto para identificar um problema quanto para encontrar respostas e soluções, possibilitando uma “tomada de decisão baseada em dados”.

E é graças ao Big Data e ao cruzamento de informações entre as diversas fontes de dados, aliás, que um marketing mais direcionado e tomadas de decisões mais acertadas tem sido possíveis hoje.

 

Importância do Big Data

Apesar de se tratar de um um conceito complexo e amplo, pode-se dizer que, em linhas bem gerais, a essência do conceito de Big Data está em gerar valor para negócios, e que o seu maior diferencial está na possibilidade de cruzar dados por meio de diversas fontes para obtermos insights rapidamente.

 

Estamos falando, basicamente, em analisar comportamentos e otimizar futuros investimentos (e até prever crises financeiras) a partir de dados – e em usar relatórios para redirecionar investimentos, entender comportamentos e detectar padrões de compra.

A importância do Big Data reside em instrumentalizar uma tomada de decisões mais precisa e, sobretudo, antecipadas à concorrência – tais decisões podem ser a pedra de toque que separa um negócio em crescente expansão de um estagnado. Uma espécie de bola de cristal digital.

 

Os V’s do Big Data

Originalmente, o conceito foi descrito através de 3 V’s, sendo volume, velocidade e variedade. Alguns anos depois da criação do Big Data, foram adicionados também os V’s de veracidade e valor. De modo bem resumido, são eles:

Volume: Refere-se à quantidade de dados que o Big Data lida. Quanto mais dados, maior o esforço de processamento para gerar informações.

Variedade: É sobre as fonte de dados, que são os locais onde os dados são armazenados (como por exemplo o Google Analytics e o Facebook Insights). Quanto mais dados e fontes, maior é a complexidade para trabalhar os dados.

Velocidade: Diz respeito à agilidade no processamento. Por conta do grande volume e variedade de dados, é necessário gerar informação com a maior rapidez possível para que as tomadas de decisão sejam assertivas.

Veracidade: como um amontoado de dados pode acabar nos confundido, a veracidade está ligada à clareza sobre o quanto uma informação é verdadeira.

Valor: O último V, de “valor”, é sobre entender o contexto e necessidade para gerar a informação certa para as pessoas certas.

 

Tipos de dados do Big Data

Há três tipos de dados que contemplam o Big Data e, neles, estão inclusos, por exemplo, dados de texto, áudio, vídeo e imagens.

1. Social data: são dados oriundos das pessoas e tipos de informações que decifram comportamentos. Ou seja, aqui conseguimos identificar perfis para trabalhar de forma mais direcionada.

2. Enterprise data: são os dados gerados por empresas a todo momento (dados do financeiro, recursos humanos, operações etc). Eles podem ser essenciais para medir produtividade das equipes e descobrir gargalos na organização.

3. Personal data (Data of things): É a chamada “Internet das coisas” (Internet of Things – IoT). Esses dados são gerados por geladeiras, carros, TVs e outros dispositivos que estão conectados à internet e conversam entre si. Exemplo: as informações do Google Maps usadas para gerar informações sobre o trânsito e alimentar painéis eletrônicos com informações do trânsito (atualizadas em tempo real).

 

O cruzamento dos dados desses três tipos é o que proporciona a geração de informações fundamentais para um negócio.

 

Abaixo, alguns exemplos de onde podemos pegar dados para então tratá-los gerando os insights:

E-mails: Alguns sistemas e ferramentas web enviam por e-mail arquivos com dados de forma padronizada; essas informações podem vir por anexo em xls, pdf ou a no próprio corpo do e-mail.

Planilhas Excel e do Google Drive: Muitas empresa têm planilhas alojadas em servidores, máquinas e em nuvem (como o Google Drive). Assim pode-se, por exemplo, cruzar esses dados com dados de e-mails para gerar a informação.

Mídias Sociais: Mídias (como Facebook, Instagram, Twitter e blogs) tem muitos dados que podem ser transformados em informação (por exemplo, o que as pessoas estão falando em mídias sociais sobre o seu mercado).

Open Data: Cada vez mais os governos de diversos países estão liberando dados sobre saúde, finanças, consumidores, clima entre vários outros tópicos.

Sistemas Web: Ferramentas como Google Analytics Facebook Ads e RD Station, entre outras, são excelentes fontes de dados de informações de clientes e visitantes.

 

Big Data & Social Media

Muita informação, né? Todavia, a esta altura do texto, você já deve ter notado que boa parte desses recursos que coletam dados são amplamente utilizados por profissionais da social media e do marketing digital.

Em todo e qualquer trabalho em marketing e vendas existe um padrão de comportamento. É com a análise dos dados que encontramos esses padrões.

Assim, a análise de redes sociais é tão importante quanto a análise de conversão de E-mail marketing ou do posicionamento da página no Google.

Nesse sentido, é extremamente importante que profissionais de Marketing Digital e Social Media busquem avaliar o sucesso da estratégia em cada canal de negócio através da análise de redes sociais (social media analytics).

Os dados oriundos desta modalidade são não-organizados e, compreender grande.parte destas informações, ainda depende de trabalho humano.

Entenderam a importância de apresentar dados? Mesmo que a empresa seja pequena, ela pode crescer – antecipe-se capacitando-se para continuar a atendê-la.

Se você, freelancer, ou agência de marketing digital, não se habituar a trabalhar com dados agora, o seu trabalho poderá se tornar obsoleto muito em breve.

 

Por Onde Começar?

Se você trabalha com digital, já sabe que se a sua campanha não direcionar para um site de vendas do cliente, é como se você tivesse vendendo um benefício imaterial e, neste cenário, um relatório é a única coisa com a qual clientes irão realmente interagir materialmente (tocar e sentir), certo?

Só por esta razão já valeria totalmente a pena você atentar para dados e tornar a entrega de relatórios e dashbords algo corriqueiro na sua estratégia.

Além disso, é através da análise de redes sociais (social media analytics) que conseguimos obter informações de mercado através dos consumidores e dali extrair o que eles estão dizendo sobre assuntos de um determinado nicho.

É assim que conhecemos seus desejos, necessidades, insatisfações e satisfações – e estas informações valem ouro para as empresas.

Análise de dados é tendência global e é fundamental que a sua agência prepare-se para esse cenário, adotando soluções que permitem a compreensão do Big Data e a sua incorporação na rotina do seu negócio desde já.

Nessa empreitada, começar por dashboards e relatórios consistentes pode ser uma boa. No próximo artigo, é deles que vamos falar 🙂

Hoje já existem ferramentas para facilitar seu dia a dia e possibilitar que você crie relatórios de dados com precisão, mesmo que você não tenha um conhecimento avançado em gestão de dados.

Clique aqui e dê uma olhada no DashGoo.

 

Até breve! 😉

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