Por Jelani Harper
Uma das tendências mais importantes a surgir no Business Intelligence (BI) é o Social BI, que se concentra na análise de mídias sociais e apresenta resultados de maneiras facilmente consumíveis para criar ações. Há muitos aspectos diferentes de mídia social, análise e marketing que o Social BI abrange e melhora.
Certas mudanças irrevogáveis ocorreram nos cenários de dados e negócios que alteraram a maneira como as empresas e seus clientes interagem uns com os outros. O imediatismo e a onipresença das mídias sociais ajudaram a estimular a necessidade de avanços no Social BI. Há várias maneiras de acessar o Social Business Intelligence e uma base de clientes cada vez mais ampla que pode tirar proveito de sua percepção e das oportunidades que ele oferece.
A necessidade
Talvez a forma mais acessível de Big Data em indústrias verticais seja a criada pelas mídias sociais e que exija várias formas de análise para fornecer análises quantificáveis e qualitativas dos dados de sentimento. O impacto das mídias sociais no Business Intelligence é considerável. Estimativas conservadoras indicam que nos próximos quatro anos haverá “CAGR de 8,25% para o mercado de BI impulsionado pelo surgimento de mídias sociais e social business intelligence.” Prognósticos mais liberais revelam que “o mercado de análise de mídia social crescerá de US $ 620,3 milhões em 2014 para US $ 2,73 bilhões em 2019, com um CAGR de 34,5%. ”
Independentemente das estatísticas específicas neste campo, pode-se facilmente confirmar o fato de que os dados produzidos pelas mídias sociais estão crescendo horizontalmente e verticalmente. Não só há um número crescente de clientes e potenciais clientes interagindo uns com os outros e empresas através de tais meios, mas a própria natureza dessa mídia está se expandindo. As mídias sociais podem ter qualquer tipo de dados, tais como tweets, vídeos, imagens, micro-vídeos (Vines), GIFs, dados geográficos e métricas pessoais. Na realidade do e-commerce, é bem possível que as mídias sociais e plataformas on-line representam o método preferido de interação do cliente com as organizações, o que levou a um mercado maduro para mineração de dados e monetização.
Aplicações de Business Intelligence Social
A forma e a função reais do Social Business Intelligence se assemelham às de outros tipos de Business Intelligence. Os objetivos ainda são elucidar os principais indicadores ao analisar o desempenho geral por meio de várias ferramentas para relatórios, painéis, visualizações e outros. Mas se as ferramentas são basicamente as mesmas, as tecnologias que as fazem funcionar evoluíram. Consequentemente, existem diferenças marcantes em:
- Tempo para insights: Considerando que o BI típico era um processo demorado que envolvia a TI, a natureza instantânea do Big Data e das ferramentas de autoatendimento reduziu drasticamente o tempo de percepção.
- Estrutura: O Business Intelligence Convencional foi baseado em dados estruturados em formatos tabulares e relacionais. A grande maioria dos dados analisados pelas ferramentas de Social BI não está estruturada.
- Aplicações: Embora não haja escassez de aplicativos para Social BI, a maioria tende a se concentrar em vários aspectos de marketing, desenvolvimento de produtos e posicionamento. Esses e outros aspectos da interação com o cliente são mais oportunos e orientados para o futuro do que os relatórios históricos típicos de sistemas de BI mais antigos.
Além disso, o Social Business Intelligence está amplamente preocupado com o monitoramento e a captura de Big Data para análise de sentimentos. Essa análise influencia aplicações como reconhecimento de marca e manutenção de imagem, marketing e personalização de campanhas publicitárias, além de determinar influências críticas de produtos, serviços e opinião pública.
Recursos preditivos
Uma das aplicações mais viáveis do Social Business Intelligence associada à sua inclinação para segmentar clientes e às várias facetas de produtos e serviços que os influenciam é sua capacidade de pressagiar e criar tendências entre a base de clientes. A incorporação de análise preditiva, análise prescritiva e algoritmos de Aprendizado de Máquina pode se alinhar com a análise para determinar o comportamento futuro e oferecer uma boa quantidade de insights sobre ele. O Social Business Intelligence é substancialmente aprimorado por essas opções de análise; Ele pode ser usado para reduzir a taxa de churning e aumentar a taxa de conversão de clientes em potencial. Sua propensão a fazê-lo baseia-se, em grande parte, nas inúmeras maneiras pelas quais ele pode estratificar e identificar tendências relacionadas ao comportamento do cliente e à popularidade do produto. Quando esses dados são combinados com drivers de negócios, é possível prever o comportamento do cliente através de uma série de recomendações.
Implementação
As opções de implementação do Social BI tendem a espelhar as opções para a maioria das análises de big data. Existem inúmeras vantagens em implantar essas ferramentas na nuvem, incluindo custos de infraestrutura mais baixos e modelos de remuneração nos quais os clientes pagam somente pelo tempo que usam os serviços. Vários fornecedores oferecem recursos sociais de Business Intelligence como meio de fornecer análises de Big Data direcionadas à análise de sentimentos para plataformas de mídia social. Freqüentemente, esses serviços são renderizados como ofertas de SaaS ou PaaS.
No entanto, outro meio acessível de alavancar o Social BI é utilizar fornecedores terceirizados que realizam vários serviços internos. Isso inclui agregar, analisar, prever e curar dados para fornecer o tipo de insights que essa forma de análise pode produzir. Frequentemente, todos os clientes precisam simplesmente enviar seus dados para essas empresas, a fim de colher os benefícios desse aplicativo baseado em nuvem. Essas opções de nuvem são particularmente atraentes para pequenas e médias empresas (PMEs) que, de outra forma, não teriam recursos para explorar a análise de Big Data para mídias sociais.
SME
Devido aos custos gerais reduzidos, modelos de preços atraentes e a falta de habilidades técnicas ou mesmo analíticas exigidas de certas opções do Cloud, pode-se argumentar que elas são instrumentais na democratização da análise de Big Data para mídias sociais. Até mesmo a organização menos experiente tecnologicamente pode usar esses serviços e ajudar a nivelar o campo de atuação com organizações maiores, com muito mais capital para se dedicar às tecnologias de gerenciamento de dados de ponta. Além disso, como a análise de sentimento dos dados de mídia social é um dos pontos em comum entre as organizações, independentemente de seu tamanho ou recursos, é uma área na qual organizações menores podem facilmente competir com suas contrapartes maiores. Um artigo recente indica a relação natural entre Social Business Intelligence e PMEs: “… esse tipo de tecnologia pode ser um grande diferencial para as pequenas empresas, especialmente porque as empresas de pequeno a médio porte normalmente não têm orçamento para comercializar fora das mídias sociais.” Aproveitando os recursos do Cloud mencionados acima, no entanto, essas organizações podem garantir que ainda possam utilizar Big Data para análise de sentimento, bem como qualquer empresa grande e nacional.
Da interação com o cliente ao engajamento do cliente
O crescente foco no Social Business Intelligence reflete a crescente importância das mídias sociais na maneira como as empresas e os clientes interagem uns com os outros. Antes do advento das mídias sociais, as organizações faziam um esforço considerável para interagir com os clientes por meio de medidas de marketing que nem sempre produziam os efeitos desejados. No entanto, a disponibilidade imediata das mídias sociais e a acessibilidade instantânea que proporciona aos consumidores transferiram o foco organizacional para o engajamento do cliente. Na maioria dos casos, o objetivo é manter e se beneficiar da interatividade quase constante que as mídias sociais facilitam.
O Social Business Intelligence desempenha um papel importante em fornecer às organizações as ferramentas e a tecnologia de que precisam para se manterem informadas sobre seus vários meios on-line de envolvimento do cliente e para realmente prever ou orientá-lo, até certo ponto. Combinando essa forma de Business Intelligence com recursos para tecnologias móveis e de nuvem, as organizações podem controlar melhor sua percepção pública e sua compreensão da base de clientes.
Fonte: Dataversity
