Marketing e Análise Competitiva com Base em Dados de Redes Sociais

A ligação entre redes sociais e análise competitiva parece bem óbvia, mas nem sempre é explorada em todo seu potencial.

Redes sociais representam uma ótima forma de intercâmbio de informações – de um lado a empresa, seus produtos, serviços, e colaboradores, e de outro, seus fãs, clientes, colaboradores (sim dos dois lados), detratores, competidores, etc. Mas para serem realmente úteis, precisam ser vistas assim, como um meio de interação e intercâmbio; e não somente como um meio de divulgação, em uma direção só.

Análise competitiva, utilizando dados das redes sociais, também pode ser muito útil, se feito de um modo proativo e não retroativo. Ao comparar os dados de suas redes sociais com aqueles de seus concorrentes, você pode analisar diversas métricas e, retroativamente, estabelecer no que você foi melhor ou pior que a concorrência. Por outro lado, sendo proativo, você pode minerar os seus dados e de seus concorrentes e correlacionar com as métricas, podendo assim determinar o que funcionou ou não – e usar isso para adaptar as campanhas atuais ou planejar campanhas futuras.

Este artigo apresenta alguns insights em como usar dados das redes sociais para comparar estratégias de marketing com seus concorrentes e usar isso para planejar suas campanhas futuras. Em todo o artigo nós usaremos exemplos de uso da ferramenta Odysci Media Analyzer  para coleta de dados, geração de gráficos e mineração de dados.

Dados coletados das redes sociais

Os dados “crus” presentes nas redes sociais incluem as métricas numéricas (e.g., número de postagens, número de comentários, etc.), os textos postados pelo dono da página, e os textos dos comentários dos fãs da página. Cada tipo de dado pode ainda ser coletado de modos diferentes (e.g., total, diário, por hora, etc.) permitindo diferentes análises.

A grande maioria das ferramentas de análise de redes sociais coleta os dados numéricos e as postagens; mas somente algumas ferramentas fazem o chamado “listening”, que é a coleta dos comentários dos fãs da página. Uma parcela, ainda menor, das ferramentas disponíveis no mercado fazem mineração de dados em cima dos comentários dos fãs.

A tabela abaixo sumariza os principais dados públicos, possíveis de serem extraídos das redes sociais utilizando as APIs disponibilizadas pelas empresas, mas sem a necessidade do login e senha do dono da página, e sem coletar nenhuma informação pessoal dos usuários das redes sociais. Além dos tipos de dados extraídos, a tabela lista alguns modos principais de coleta e análise que podem ser úteis nas comparações entre empresas.

Principais Indicadores

Há muitos indicadores que podem ser usados para avaliar a participação e o conteúdo de empresas nas redes socias e compará-las com seus concorrentes. É importante salientar que os indicadores utilizados devem sempre estar alinhados com a sua estratégia de retorno final.

Você pode ter como estratégia de redes sociais aumentar o número de fãs – mas será que isso se traduz em maior reputação da marca ou maior rendimento e lucratividade?

As redes sociais podem e devem ser utilizadas como um meio para se atingir um planejado objetivo que reflita algum tipo de melhoria da empresa, seja em maiores rendimentos, seja em mais gente querendo trabalhar na empresa, seja em divulgação de um novo produto, etc.

Alguns dos principais indicadores são:

1. Fãs, Postagens e Comentários
   Estas três métricas são importantes de serem analisadas em conjunto. O número total de fãs é um bom indicador do reconhecimento da marca. As postagens são usadas para divulgar produtos, serviços e para interagir com os fãs. Os comentários recebidos refletem o engajamento dos fãs com a marca e com as postagens.
   Vamos ver um exemplo destas métricas coletadas das páginas dos principais bancos brasileiros no Facebook, levando em conta 30 dias, de 25 de janeiro a 24 de fevereiro de 2019.
   

O banco Itaú é o que tem mais fãs no Facebook – cerca de 9,3 milhões. Seguido do Bradesco com cerca de 5,2 milhões, Santander com 3,9 milhões, Caixa e Banco do Brasil com 3 milhões, e dois dos novos bancos online, Nubank com 1,8 milhões e Banco Original com 250 mil fãs.

O Santander é o que mais postou, com 30 postagens no período considerado, seguido do Banco do Brasil com 18, e do Nubank com 14 postagens.

Com relação ao engajamento dos fãs através de comentários, o Nubank tem o melhor retorno absoluto com 7.477 comentários, enquanto o Santander recebeu 2.248, e o Banco do Brasil 1020 comentários nos 30 dias considerados.

A estratégia do Nubank em fazer postagens que engajam e aumentam seu número de fãs parece estar funcionando, como pode ser visto no gráfico abaixo mostrando a variação diária no número de fãs. As barras verticais mostram o total de fãs no dia, enquanto a linha mostra a variação diária (pontos verdes representam aumentos, pontos vermelhos representam diminuições). Em particular, pode-se ver que o número de fãs do Nubank não diminuiu nenhum dia no período considerado.

A tabela abaixo mostra a variação percentual no número de fãs destes bancos no Facebook, nos 30 dias considerados. O Nubank foi o que mais cresceu percentualmente em número de fãs: 1,11%, seguido do Banco Original com 0,12%. Por outro lado, o Bradesco e o Banco do Brasil diminuíram o número de fãs no período. O Banco do Brasil foi o segundo em postagens e o segundo em recebimento de comentários, porém a mensagem parece não ter ressoado com seus fãs a ponto de aumentar sua base e sim o contrário.

2. Reações dos Fãs às Postagens
   O sucesso de uma postagem é normalmente medido pelas reações dos usuários, por meio de likes, dislikes, loves, e demais tipos de reações, assim como o número de comentários recebidos na postagem. Um outro aspecto importante na avalição das postagens é a velocidade com que as postagens recebem as participações dos fãs. A análise dessa “velocidade” pode ser determinante em uma campanha de marketing onde, dependendo da reação dos fãs, a mensagem deva ser modificada rapidamente.

Vamos analisar, por exemplo, a evolução de likes em postagens na página do Facebook da Samsung Brasil, como ilustrado na figura abaixo.

Cada linha colorida neste gráfico representa uma postagem e os pontos em cada linha representam o número de likes recebidos desde o dia da postagem até alguns dias subsequentes quando as interações tendem a se estabilizar. Por exemplo, a postagem feita no dia 14 de fevereiro foi a que mais “bombou”, atingindo 77.132 likes até o dia 21 de fevereiro.
Nesse gráfico nota-se claramente que a postagem do dia 14 foi vastamente superior (em likes) às demais postagens no período indicado (25/jan-24/fev). Do dia 14/fev ao dia 18/fev, a evolução foi bem rápida, crescendo em quase 20 mil likes por dia, até estabilizar entre os dias 19 e 21.

Vamos agora olhar para a evolução de likes nas postagens de um concorrente no mesmo período – a página da Motorola Brasil (MotoBRA) no Facebook.

Aqui vemos que a postagem feita no dia 29 de janeiro foi a que mais “bombou”, atingindo 3.789 likes até o dia 5 de fevereiro. No dia 7 de fevereiro, foram feitas outras 3 postagens que também subiram rapidamente, até estabilizar cerca de 7 dias mais tarde.

No gráfico acima, as postagens dos dias 29 de janeiro e 7 de fevereiro apresentam um comportamento característico de impulsionamento, pois sobem significativamente no mesmo dia da postagem. Não há dados públicos disponíveis nas redes sociais que mostrem quais postagens foram impulsionadas (i.e., você tem que ser o admin da página para saber isso), mas estes gráficos de evolução permitem estimar quais postagens foram provavelmente impulsionadas.

Para fins de comparação de suas campanhas de marketing com seus competidores, é importante definir qual o segmento de mercado no qual a sua empresa se encaixa e qual seu competidor principal (talvez mais de um). Uma vez feito isso, você pode definir suas principais métricas para comparação.

Nos parágrafos anteriores nós apresentamos os gráficos de evolução de likes nas postagens da Samsung Brasil e Motorola Brasil no Facebook. Dentro do Odysci Media Analyzer, estas empresas pertencem ao segmento de mercado denominado “Smartphones Brasil”, que inclui as páginas da Samsung Brasil, Motorola Brasil e LG do Brasil nas quatro principais redes sociais (Facebook, Instagram, Twitter e Youtube). O Odysci Media Analyzer monitora estas páginas e produz um sumário de cada página, comparado com as médias do segmento de mercado. A figura abaixo mostra os detalhes.

Nesta figura, a parte superior de cada imagem mostra a média da página, e a parte inferior mostra as médias do segmento de mercado. Por exemplo, a página da Samsung Brasil no Facebook (lado esquerdo na figura) fez 19 postagens no período indicado (25/jan a 24/fev), sendo que a média de likes recebidos por postagem por dia foi 834. Dessas 19 postagens, apenas 9 receberam mais que a média (834) de likes em 1 dia, e apenas 10 superaram a média em 3 dias. Isto é, cerca de metade dos posts não superou a média de likes em 1 ou 3 dias.

No mesmo período a página da Motorola Brasil no Facebook (lado direito na figura) fez 17 postagens, sendo que, na média, cada postagem recebeu 134 likes por dia. Dessas 17 postagens, 15 superaram a média de likes recebidos em 1 dia, e 16 superaram a média em 3 dias. Isto é, a grande maioria das postagens superou a média de likes já no primeiro dia.

Com relação às médias do segmento, a parte inferior das imagens mostra que as páginas monitoradas neste segmento (Samsung, Motorola, LG) tiveram, em média, 332 likes por postagem por dia. Considerando somente páginas do Facebook, a média foi de 322 likes por postagem por dia. Vale notar que as páginas do Instagram tiveram a maior média de likes por postagem por dia (976).

Analisando os tópicos de suas postagens e de seus concorrentes e da receptividade pelos fãs, você pode planejar postagens futuras e impulsionamentos específicos.

3. Data Mining e Análise de Sentimentos
   Além das métricas numéricas, é importante fazer o “listening” dos comentários postados pelos fãs e automatizar a mineração de termos relevantes e dos sentimentos associados a estes termos. Este tipo de análise detalhada permite:

• Descobrir forças e fraquezas da marca, como vistas pelos fãs
• Comparar termos semelhantes entre diversas marcas de um mesmo segmento de mercado
• Responder e ajustar suas campanhas aos comentários negativos, e reforçar a mensagem no caso de comentários positivos
• Verificar se muitos comentários negativos são do mesmo fã, e filtrar ou responder apropriadamente

Vamos considerar o segmento de mercado de montadoras de automóveis no Brasil, em particular as 6 montadoras com maior participação no mercado em 2018: Volkswagen, Chevrolet, Fiat, Ford, Renault e Hyundai. Fazendo o “listening” dos comentários nas páginas do Facebook destas montadoras, podemos extrair uma lista de termos mais mencionados pelos fãs e analisar o sentimento associado aos comentários. Isso nos permite uma visualização rápida das forças e fraquezas das montadoras, sob o ponto de vista dos fãs.
A figura abaixo ilustra este tipo de análise. O gráfico da esquerda mostra 5 termos frequentes nos comentários dos fãs nas páginas do Facebook das 6 montadoras, durante o período de 25/jan a 24/fev. Estes 5 termos foram os mais frequentes minerados dos comentários: “Veículo”, “Concessionárias”, “SUV”, “Motor” e “Manutenção” – a figura mostra também quantos comentários continham cada um destes termos.
O gráfico da direita mostra o sentimento associado aos comentários contendo os termos. Podemos ver, por exemplo, que o termo “Manutenção” for o mais negativo de todos – 73% dos comentários contendo “Manutenção” foram negativos. Em segundo lugar ficou o termo “Concessionárias” – 64,4% dos comentários contendo este termo foram negativos.

Estes gráficos nos dão uma visão geral do segmento de mercado. Podemos agora escolher os dois aspectos mais criticados pelos fãs em geral (“Manutenção” e “Concessionárias”) e ver quão negativos foram os comentários contendo estes termos nas páginas de cada montadora. A tabela abaixo mostra estes dados.

No quesito “Manutenção”, a Renault foi a mais negativa, seguida de perto pela Fiat. No quesito “Concessionárias”, a Ford foi a mais negativa, seguida pela Hyundai, Renault e Fiat.

Sumarizando…

Toda e qualquer interação entre a sua empresa e seus fãs ou detratores nas redes sociais é um dado relevante que pode ser analisado individualmente (e.g., um usuário que faz centenas de comentários, reclamando de algo), ou em conjunto com outros (e.g., quais as características mais negativas de sua empresa ou produtos).

As métricas importantes de serem analisadas (e.g., crescimento de fãs, número de likes, etc.) devem ser escolhidas de acordo com os objetivos principais da campanha de marketing e/ou da empresa. Uma campanha para divulgação de um novo produto pode medir compartilhamentos e likes das postagens. Já uma campanha para promover a marca, pode medir a quantidade de comentários positivos associados à marca e comparar com os competidores.

Hoje e no futuro, o monitoramento de redes sociais deve ser visto como uma das ferramentas essenciais para o gerenciamento de sua estratégia de marketing e análise competitiva.

Neste artigo eu apresentei algumas ideias sobre como usar dados das redes sociais para avaliar suas estratégias de marketing e de seus concorrentes. Mostrei os tipos de dados que podem ser extraídos das redes e alguns indicadores que devem ser monitorados. Mas a lista é extensa e este artigo cobriu apenas uma amostra. Deixe comentários e sugestões de como você faz isso na sua empresa!

Reinaldo Bergamaschi
Odysci – CEO