A análise de dados vem se tornando cada vez mais importante na definição de estratégias de negócios de empresas de todos os segmentos. E os profissionais de marketing e de BI são os grandes “donos” deste desafio e catalisadores das mudanças de estratégia em busca da inovação das marcas. E, se antes as principais fontes de informação sobre os públicos-alvo eram pesquisas de opinião, hoje as companhias têm acesso a milhares de insumos por meio das conversas nas redes sociais.

No Brasil, o número de usuários presentes nelas vem crescendo, como mostra o estudo ‘We Are Social’, do Hootsuite. Mais de 10 milhões de pessoas começaram a usá-las entre janeiro de 2020 e janeiro deste ano. No total, o país tem 150 milhões de usuários ativos nas redes sociais, ou seja, 70,3% da população, sendo que desse total, 90,8% dos internautas têm um constante engajamento. O levantamento também mostra que 61,6% dos brasileiros usam as redes sociais para pesquisas sobre marcas, o que nos coloca na 11ª posição mundial neste quesito, bem acima da média de 44,8% registrada globalmente.

Com base nessas informações, podemos imaginar que o número de publicações tende a aumentar exponencialmente. Isso significa que haverá mais dados disponíveis, mas também uma maior demanda por uma análise aprofundada para compreender o comportamento e o desejo de cada público, algo essencial para a elaboração de estratégias vencedoras.

Mas a maneira como as pessoas se comunicam também passa por mudanças. E aí entramos no mundo das imagens. Memes, fotos, uma profusão de conteúdo. É preciso uma leitura mais aprofundada do que até então se tinha em Social Listening, é preciso enxergar e significar tantas imagens, dar sentido a elas, complementando o que já era possível identificar em descrições e comentários.

Aqui se insere a visão computacional, área da inteligência artificial que investiga maneiras de dar às máquinas a capacidade de interpretar visualmente informações. Neste sentido, o mercado se desenvolveu e já é possível coletar textos presentes nas imagens e interpretá-los, por meio de uma evolução no Processamento da Linguagem Natural (NLP). E as empresas que possuem esta tecnologia para a Língua Portuguesa saem na frente em entregar a melhor análise sobre os usuários (e consumidores) brasileiros.

Imagens e seus insights

Com a visão computacional é possível, por exemplo, identificar palavras-chave ocultas, textos, memes,  títulos em capturas de tela, fotos e publicações em geral. A maior amplitude da coleta de dados, com a leitura de textos em imagens, permite que as empresas monitorem com mais eficiência alguns pontos estratégicos, como: o impacto da marca junto a influenciadores; a visibilidade de patrocínios a eventos e ativações de marcas; análise de concorrência, feedback de campanhas em real-time; identificação de embaixadores; ampliação da capacidade de mitigar uma possível crise de imagem e reputação; e a possibilidade de se aproximar mais da linguagem do público, entendendo de que forma ele aborda a marca, ou assuntos de interesse dela, no digital. Com isso, ações e campanhas podem ser definidas de forma mais rápida e precisa. Mudanças de rumo, posicionamentos e planejamentos estratégicos ganham mais argumentos. 

Dados, pra que te quero

Em um mundo data-driven, tecnologias de ciência de dados, como a Inteligência Artificial e o Machine Learning (que estão conectadas ao Social Listening e à visão computacional), tem o potencial de gerar ganhos financeiros para as empresas que os utilizam e, de acordo com um recente levantamento feito pela Forrester, quanto antes essa cultura for assimilada, maior será o retorno sobre investimento (ROI) da companhia.

As empresas que já incorporaram a ciência de dados veem um ROI 5,8 vezes superior, enquanto as companhias que optaram por começar a usar esse tipo de insights mais tarde têm um ROI na faixa de 3,8. Em média, quem usa ciência de dados têm um ROI 4,4 vezes maior do que as que não fazem uso destas informações e a expectativa é que esse número passe para 6,7 nos próximos dois a três anos. 

Não por acaso, o estudo mostrou que o investimento em soluções de inteligência artificial e machine learning é considerado “muito importante ou crítico” para 80% dos 208 diretores e executivos C-Level de empresas da França, Holanda, Alemanha, Reino Unido e Estados Unidos ouvidos pela Forrester. Atentos à crescente demanda por dados e o claro retorno financeiro proveniente de sua compreensão, 79% dos entrevistados disse ser importante ter ou expandir um núcleo de inteligência artificial ou ciência de dados de excelência. 

Com tudo isso, podemos perceber que a mensagem é clara: quem não quiser ficar para trás deve investir na coleta e análise de dados. E dar olhos ao Social Listening é um grande passo.

Rodrigo Helcer é co-fundador e CEO da Stilingue