Análise de Redes Sociais aplicadas ao Mercado. Msc. Ícaro Oliveira de Oliveira Especialista em Ciência dos Dados

Transcrição

1 Análise de Redes Sociais aplicadas ao Mercado Msc. Ícaro Oliveira de Oliveira Especialista em Ciência dos Dados 30/07/2015

2 A Análise de Redes Sociais se aplica a diferentes áreas da computação, dentre elas destacam-se a Análise de Redes Complexas e Mineração de Opiniões; Esta apresentação aborda de maneira introdutória como tudo isso funciona, o que na academia está sendo pesquisado e analisado e como tais teorias são utilizadas no contexto mercadológico, seja para aumentar a assertividade em vendas de produtos ou para divulgá-los. Contextualização

3 Análise de Rede Social

4 Análise de Rede Social

5 Análise de Rede Social Análise de redes sociais leva em consideração: Relações entre os indivíduos (links); Comportamento dentro de uma rede; Atributos individuais; A ciência social baseada. O estudo das redes sociais é formalmente definido como um conjunto de nós, que consistem de membros da rede. Esses nós são conectados por diferentes tipos de relações, que são formalmente definidos como links.

6 Mineração de Opiniões e Análise de Sentimentos

7 Mineração de Opiniões e Análise de Sentimentos Mineração de opinião é o campo de estudo que analisa as opiniões, sentimentos, avaliações, atitudes e emoções de pessoas direcionadas a produtos, serviços, organizações, indivíduos, problemas, eventos, tópicos e seus atributos.

8 Porque saber a opinião dos outros? Mineração de Opiniões e Análise de Sentimentos Segundo uma pesquisa feita pelo grupo Kelsey e por Horrigan: 81% dos usuários de internet já fizeram alguma pesquisa online sobre algum produto; Entre 73% e 87% dos usuários dizem que uma análise, crítica e revisão influenciaram na compra de um produto; 20% a 99% dos consumidores estão dispostos a pagar mais por um produto cinco estrelas em vez de um produto quatro estrelas.

9 Cenário de Aplicação: Suporte à fidelização de clientes

10 Contextualização

11 Contextualização A fidelização de clientes engloba técnicas para conservar e atrair os melhores clientes de modo a aumentar a sua fidelização à empresa; Vários estudos já demonstraram que recrutar novos clientes é três a cinco vezes mais caro do que conservar os existentes e encorajá-los a consumir mais.

12 Problema Aumentar a fidelidade com o cliente exige detectar as principais causas de insatisfação dos clientes e entender as razões que os levaram a recusar um produto ou serviço ou a preferir o de um rival.

13 Clientes dispersos Clusterização de Clientes Análise de Rede Social Dashboards Modelo Estatístico Solução

14 Benefícios As empresas poderão corrigir os pontos negativos e melhorar a qualidade oferecida aos clientes em todas as áreas, criando uma organização totalmente orientada ao cliente; Interpretação do relacionamento com os clientes, resultando em uma visualização sintética dos perfis com potencial de abandono de serviços ou inadimplência; Suporte à tomada de decisão de ações com base em dados históricos, permitindo estratégias preventivas.

15 Cenário de Aplicação: Marketing na Rede Social

16 Contextualização Nos últimos tempos o marketing nas redes sociais tem sido um dos segmentos que mais cresce em todo o mundo. Esse é um caminho sem volta em termos de tendência de marketing online e as empresas precisam se adaptar a esse novo cenário; Os motivos para promover um negócio nas redes sociais são baixo custo, alta visibilidade e viralidade, entre outros.

17 Contextualização As redes sociais ultrapassaram o contato via site e se tornaram a terceira ferramenta mais utilizada por consumidores para resolver problemas com as empresas e prestadores de serviço; Segundo a pesquisa Hábitos e Comportamentos dos Usuários de Redes Sociais no Brasil, realizada pela E.life, o contato dos clientes via redes sociais alcançou 39,4%, enquanto pelo site atingiu 31,1%; No entanto, telefone ainda foi o canal mais utilizado pelos consumidores para entrar em contato com os serviços de atendimento das empresas, com 71,9%. Em segundo lugar, com 51,5%, apareceram os s.

18 Problema Construir um forte relacionamento nas redes sociais não é uma atividade simples. Envolve um bom planejamento de conteúdo, disseminação, interação, campanhas de anúncios (Ads) e gerenciamento de riscos. Como utilizar a rede social para atrair clientes? Como medir o sentimento geral dos posts na Fan Page ou no Twitter?

19 Solução Análise de Rede Social Modelo Estatístico Dashboards

20 Benefícios Os empresários podem avaliar o sucesso de uma campanha publicitária ou lançamento de novos produtos e obter a informação de quais versões de um produto ou serviço são populares; Melhorias em campanhas publicitárias para abranger mais usuários; Capacidade de identificar informações negativas de forma sistemática sobre a opinião pública para suporte à tomada de decisão de ações permitindo estratégias preventivas.

21 Exemplo

22 Cenário de Aplicação: Quantificar a influência de um autor na rede social

23 Contextualização No uso das redes sociais, é comum vermos amigos ou pessoas falando de empresas e indicando ou criticando produtos; Conhecidos como os facilitadores da comunicação entre uma empresa e seus públicos.

24 Contextualização 7% dos internautas participam ativamente da Internet com comentários e retweets e somente 1% produz conteúdo; Há centenas de perfis do Twitter que possuem muitos seguidores sem nunca ter publicado sequer um tweet.

25 Contextualização Um usuário de rede social só pode ser considerado influente quando as informações que publica em seus perfis transmitem verdade e autoridade, quando se estabelece uma espécie de vínculo de confiança com seus seguidores.

26 Problema Quem são as pessoas influentes nas redes sociais? Como medir isso? Qual o valor que a pessoa possui para disseminar a informação?

27 Solução Análise de Rede Social Dashboards Modelo Estatístico

28 Benefícios Encontrar os facilitadores da comunicação entre uma empresa e seus públicos através da mídia social; Suporte à tomada de decisão de ações para o planejamento do marketing empresarial.

29 Exemplo

30 Cenário de Aplicação: Avaliação quantitativa do impacto de falhas de serviço por meio das mídias sociais

31 Contextualização Um estudo da NM Incite mostrou que, apesar do aparente desinteresse da maior parte das empresas em oferecer atendimento dos serviços ao cliente nas mídias sociais, os clientes recompensam as empresas que se esforçam nessa direção.

32 Contextualização 71% dos clientes que tiveram uma boa experiência com o atendimento do serviço ao cliente nas mídias sociais recomendaram a marca a outras pessoas.

33 Contextualização Dados da consultoria BlueWolf mostram que uma empresa pode perder até 85% dos seus clientes após três atendimentos falhos nas mídias sociais. Somam 59% os clientes que mudam de marca para obter um serviço melhor e 73% os que já deixaram de efetuar uma compra devido a falhas no serviço de atendimento.

34 Problema A ocorrência de falhas na prestação de serviços tem impactos percebidos pelos usuários finais, que interagem com a empresa através dos canais de atendimento; Porém, o número de atendimentos não representa a percepção da qualidade do serviço pelo usuário, bem como sua repercussão. Como obter a verdadeira percepção disso?

35 Solução Dados não-estruturados são coletados a partir de um canal de atendimento na mídia social (como reclamações, sugestões e elogios, por exemplo); Características como o sentimento do interlocutor são extraídas por meio da análise desses dados; Por fim, informações como localidade, popularidade e número de conexões desses usuários são utilizadas para mensurar o potencial de suas opiniões dentro da mídia social.

36 Benefícios Conhecimento e compreensão do nível de satisfação dos serviços prestados, bem como a sua repercussão nas mídias sociais melhorando o relacionamento com os clientes; Visão da qualidade do serviço prestado a partir da perspectiva do usuário final; Priorização do atendimento de eventos de acordo com o seu potencial de impacto nas mídias sociais.

37 Cenário de Aplicação: Inferir as preferências de um usuário através das redes sociais

38 Compreender as preferências dos consumidores é essencial para promover promoções e campanhas; Os consumidores estão cada vez mais tendo como referência os amigos, fãs e seguidores em redes sociais para descobrir, discutir e adquirir produtos e serviços. Contextualização

39 Problema As preferências, informações e relações sociais do usuário algumas vezes não são explicitamente disponíveis em algumas redes sociais; Em tais casos, é necessário estimar esses atributos latentes ou preferências através da probabilidade das fontes de conhecimento.

40 Solução Dashboards Modelo Estatístico

41 Benefícios Conhecimento das pessoas chaves para promover promoções de tal forma que o mesmo seja uma referência entre os amigos, fãs e seguidores para incentivá-los na compra dos produtos da empresa; Aumento do lucro da empresa com a venda; Custo baixo para desenvolver o marketing dos produtos.

42 Ferramentas 1. Visualização: Gelphi; 2. Análise de Rede Social: NetworkX, GraphX(Spark), IGraph; 3. Bases de Redes Sociais: SNAP ( 4. Monitoramento de Redes Sociais ( 5. Processamento Escalável de Grafos (

43 Referências Li, Jiwei, Alan Ritter, and Dan Jurafsky. (2014). Inferring User Preferences by Probabilistic Logical Reasoning over Social Networks. arxiv preprint arxiv: Liu,Bing.(2010). Sentiment Analysis and Subjectivity, in Handbook of Natural Language Processing,Second edition, N. Indurkhya and F.J. Damerau, Editors.. Lin, Kuan-Cheng, Shih-Hung Wu, Liang-Pu Chen, Tsun Ku, and Gwo-Dong Chen. (2014). Mining the user clusters on Facebook fan pages based on topic and sentiment analysis. In Information Reuse and Integration (IRI), IEEE 15th International Conference on, pp IEEE, Nguyen, Thien Hai, and Kiyoaki Shirai.(2015). Topic Modeling based Sentiment Analysis on Social Media for Stock Market Prediction. The 7th International Joint Conference on Natural Language Processing Richter, Yossi, Elad Yom-Tov, and Noam Slonim.(2010). Predicting Customer Churn in Mobile Networks through Analysis of Social Groups. In SDM, vol. 2010, pp

44 Dúvidas

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