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Engagement Marketing e a Análise de Sentimentos

Engagement Marketing e a Análise de Sentimento

CategoriasComunicação Empresarial / Engagement Marketing
Madalena Rovisco Madeira

Madalena Rovisco Madeira

28 Agosto, 2020

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O engagement marketing e a análise de sentimento fazem sentido porque a internet é cada vez mais um espaço expressivo de opiniões, avaliações, comentários, recomendações e publicações.

Graças a estas atividades podemos usufruir destes conteúdos de forma a trazer mais valor para a empresa e inputs valiosos para os planos e ações de marketing.

Engagement Marketing

O engagement do consumidor é a resposta comportamental do cliente a uma empresa, indo além do que é necessário para a troca económica.

São atividades que são desenvolvidas pelo consumidor que não estão diretamente relacionadas com a pesquisa ou compra e que são voluntárias.

O engagement marketing refere-se às iniciativas que os profissionais de marketing fazem de forma a motivar, monitorizar e medir o envolvimento dos consumidores ao contribuírem para a função de marketing de uma empresa.

Tipos de Ativos do Consumidor

Podemos distinguir os seguintes tipos de ativos do consumidor:

  • Ativos da rede do consumidor: o número, diversidade e estrutura dos laços interpessoais de um consumidor na sua rede social;
  • Capital de persuasão do consumidor: o grau de confiança, boa vontade e influência que um consumidor tem com outros consumidores existentes ou potenciais;
  • Conhecimento do consumidor: a acumulação de conhecimento de um consumidor sobre o produto, marca, empresa e outros consumidores;
  • Criatividade do consumidor: produção, conceptualização ou desenvolvimento de ideias novas e úteis, de processos, ou soluções para problemas.

Tipos de Comportamento

Podemos esperar dos consumidores os seguintes tipo de comportamento:

  • Relacionados com o produto (exemplo: postar conteúdo nas redes sociais);
  • Referências (exemplo: word of mouth);
  • Cocriação (exemplo: feedback e ideias para inovações e melhorias);
  • Ajuda a outros consumidores (exemplo: ajudar a que outros tenham uma melhor experiência de serviço);
  • Partilha de conhecimento do cliente (exemplo: partilha de informações ou da experiência com outros);
  • Mobilização de comportamentos (exemplo: recrutamento ou boicotes);
  • Cooperação (exemplo: fornecer informações ou assistência aos funcionários);
  • Aprendizagem do consumidor (exemplo: socialização, educação, treino, aprendizagem pós-compra).

Como funciona o Engagement Marketing?

O engagement marketing funciona ao atuar em dois momentos distintos:

  1. Na aquisição de consumidores através da rede de clientes, conhecimento, poder de persuasão e criatividade;
  2. Na expansão e retenção dos consumidores atuais através do conhecimento da marca, o valor de relacionamento, sentido de propriedade e autotransformação.

Como medir e monitorizar o Engagement Marketing?

Torna-se fundamental, nesta fase, perceber e conhecer os tipos de dados que existem.

Estes podem ser agrupados em dois grupos:

  • Dados Estruturados: são informações organizadas e de fácil compreensão (exemplo: nº de gostos, nº de partilhas, nº de comentários);
  • Dados Não Estruturados:  são informações não organizadas e que necessitam de uma análise mais complexa (exemplo: textos, imagens, vídeos, áudios).

A forma mais tradicional para medir o engagement nas redes sociais é através da seguinte fórmula:

Podemos, também, ir mais além dos dados estruturados utilizando os dados não estruturados que temos ao nosso dispor, utilizando, por exemplo, a análise de sentimento.

Análise de Sentimento

A análise de sentimento é uma área de estudo do Processamento de Linguagem Natural, que se ocupa de identificar os sentimentos e opiniões de elementos subjetivos num texto.

A análise de sentimento de grandes quantidades de dados exige uma alta capacidade de processamento e uma capacidade analítica excecional.

Isto acontece principalmente porque a análise de sentimento enfrenta algumas limitações e dificuldades de análise, entre elas:

  • os fatores culturais;
  • nuances linguísticas;
  • palavras homónimas;
  • erros de escrita;
  • abreviaturas;
  • contexto da frase.

Usualmente, a análise de sentimento é feita classificando os sentimentos como positivo, negativo e neutro.

No entanto, é possível fazer uma discriminação maior, classificando os sentimentos em raiva, antecipação, nojo, medo, alegria, tristeza, surpresa e confiança, por exemplo.

A linguagem de código mais utilizada para analisar sentimentos é Python e existem várias formas e modelos possíveis para a realizar, assim como para fazer a preparação e limpeza da base de dados.

No entanto, a análise de sentimento está hoje acessível a todas as empresas, pois existem ferramentas que desmistificam toda a análise de forma muito amiga do utilizador.

Nuvens de Palavras

Uma ferramenta muito útil, geralmente utilizada no início da análise, é a nuvem de palavras.

Esta é uma representação visual das palavras mais comuns do nosso conjunto de dados, em que o tamanho da palavra na nuvem é maior consoante a sua frequência.

Existem algumas formas muito simples e grátis de construir uma nuvem de palavras como wordclouds.com ou utilizando o word cloud generator, que funciona integrado ao Google Docs.

Ao utilizarmos este tipo de ferramentas, temos de ter em conta que existem palavras que não têm sentimento e que não trazem conteúdo relevante (nas nuvens de palavras, por exemplo), chamadas stopwords e que devem ser retiradas no início da análise.

Estas diferem da língua em que estão os nossos dados, geralmente em português (stopwords em português) ou inglês (stopwords em inglês).

Propostas de Softwares Automáticos

Deixamos aqui três ferramentas poderosas para medir e monitorizar:

  • Brand24: Esta plataforma permite o acesso instantâneo a todas as menções em redes sociais, blogs, vídeos, fóruns, podcasts, avaliações, entre outras. A análise de sentimento é feita de forma automática. Esta é uma ótima forma de dar seguimento a comentários positivos e responder a consumidores descontentes de forma rápida, tendo, assim, algum controlo na reputação da marca. Com esta ferramenta, é possível, também, estar a par da concorrência.
  • SocialBakers: Esta plataforma pode ajudar, através da inteligência artificial, na criação de personas e a descobrir que conteúdo estas consomem de forma a obter melhores resultados. Ajuda, também, na própria criação da estratégia de conteúdo, assim como a conhecer melhor o mercado, os concorrentes e audiência. Esta ferramenta é poderosa para quem trabalha com marketing de influência, para gerir a atividade de todas as redes sociais e obter relatórios de fácil análise.
  • HubSpot: Este software oferece vários serviços que podem ser utilizados em separado ou integrados. Com ferramentas que ajudam na gestão da relação com o consumidor (CRM), na gestão de conteúdo, em campanhas de inbound marketing, de marketing automático e no atendimento ao cliente.

Conclusão

São várias as formas de utilização destes dados nos planos e ações de marketing e as empresas têm sido criativas na sua utilização.

Uma das principais funções tem sido a geração de leads e o atendimento ao cliente de forma personalizada.

Outras formas de utilização passam por:

  • dar suporte a campanhas de marketing (ajudando a medir o impacto das mesmas);
  • criar engagement em conversa com o nosso consumidor;
  • recolher ideias de inovação para produtos ou serviços;
  • proteção contra brandjacking (permitindo uma atuação rápida);
  • encontrar fatores decisivos na compra;
  • inspiração para ideias de conteúdo.

 

Tags: Análise de Sentimento

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