Apresentação Webinar – Analytics em Mídia Sociais

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Esta apresentação contem as informações compartilhadas no Webinar - Analytics em Mídia Sociais - Uma aplicação na Saúde e CRM.

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Page 1: Apresentação Webinar – Analytics em Mídia Sociais

Web-SeminárioAnalytics em Mídia

SociaisUma aplicação na Saúde e

CRMWeb-SeminárioAnalytics em Mídia

SociaisUma aplicação na Saúde e

CRM

Page 2: Apresentação Webinar – Analytics em Mídia Sociais

Agenda

Obtendo uma visão geral da rede de relacionamento de pessoas de interesse.

Ter uma melhor compreensão das características das pessoas que fazem menção sobre a empresa em mídia social

Quem?

O que?

Como?

Obtendo informações das redes sociais

Aplicando Text Mining and Sentiment Analysis

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Objetivo do CRM

Identificar cada cliente, diferenciar os melhores, conhecer seus perfis e preferências, e interagir com cada cliente com objetivo de:

● Aumentar valor para o cliente● Aumentar o valor para a empresa

CRM

Conhecer bem os clientes faz a diferença

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Sofisticado

Carlos, 35 anosUsa para trabalharSe interessa por :

● Automóveis● Tecnologia● Boa ● Eventos culturais (teatro)

Moderna

Marta, 28 anosOrganiza baladasSe interessa por :

● Beleza● Moda● Turismo – Esportes radicais● Dança

Esportista

GuilhermeFala só com a famíliaSe interessa por :

● Corrida● Viagens - Praia● Esportes

Os clientes tendem a ficar mais satisfeitos quando a empresa interage com eles da forma que mais lhes agrada e oferece produtos e serviços que realmente lhes interessam.

Conhecimento como ativo

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Toda informação sobre o cliente esta no banco da de dados da empresa?

Ainda que o modelo apresente uma boa assertividade, existem diversas informações relevantes sobre o cliente que não estão nos bancos de dados proprietários.

Não é incomum profissionais trabalharem com base na tese de que que toda ou a maior parte da informação sobre o cliente esta no banco de dados da empresa.

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Rede de usuários do Facebook.

Paul Butler, um engenheiro do Facebook interessado em verificar como as fronteiras dos países condicionam as amizades no mundo, criou um mapa mundial que mostra as conexões dos mais de 500 milhões de usuários da rede social, de forma que cada linha deste gráfico, pode representar um relacionamento de amizade, na rede social, seja ele um membro da família no estrangeiro, um antigo colega de faculdade, membros de uma igreja, etc.

Mais Informações

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- 76 milhões de usuários no Facebook

- Twitter 42 milhões

- 490 milhões de vizualizações, sendo 8 milhões visitantes únicos/mês

Fonte Reuters

Estatísticas do Brasil

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Para compreender uma precisamos compreender a sua rede (grupo, cluster)

Não somente as características individuais, são importantes para compreender o comportamento das pessoas.

Estudos tem encontrado que as redes de relacionamento influenciam e são influenciadas pelos indivíduos.

Desta forma entender estas redes é fundamentam para se ampliar a compreensão a respeito do comportamento das pessoas.Novas drives devem ser contemplados:

● Conteúdo, direção e força● Laços sociais (que conectam pares de atores através de

uma ou mais relações)● Multiplexidade ● Composição do laço social

Veja este post

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Analisar dados das bases convencionais e dados da Web

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Agenda

Obtendo uma visão geral da rede de relacionamento de pessoas de interesse.

Ter uma melhor compreensão das características das pessoas que fazem menção sobre a empresa em mídia social

Quem?

O que?

Como?

Obtendo informações das redes sociais

Aplicando Text Mining and Sentiment Analysis

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O que?Obtendo informações das redes sociais

Aplicando Text Mining and Sentiment Analysis

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O que?Obtendo informações das redes sociais

Aplicando Text Mining and Sentiment Analysis

Plano de saúde

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O que?Obtendo informações das redes sociais

Aplicando Text Mining and Sentiment Analysis

Agência monitora a opinião de internautas sobre o elenco corintiano, e Adriano é o 1º alvo

Fonte: UOL

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O que?Obtendo informações das redes sociais

Aplicando Text Mining and Sentiment Analysis

Processando - Busca dos termos

O workflow (Obtendo dados das redes sociais) desenvolve a busca de termos (no exemplo: Plano de Saúde e Seguro Saúde), em seguida processa técnicas de Text mining e apresenta uma Tag Cloud.

A busca deste e qualquer outro termo e o respectivo processamento podem ser feitos em tempo real.

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O que?Obtendo informações das redes sociais

Aplicando Text Mining and Sentiment Analysis

Antes de baixar e processar os workflows.Para quem não é familiar com o KNIME, sugiro ver primeiramente os seguintes videos:

Introdução ao KNIME Obtendo informações a partir do Twitter

Baixar o Workflow O que? Parte - I

Clique para ver o Video

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O que?Obtendo informações das redes sociais

Aplicando Text Mining and Sentiment Analysis

Em poucas palavras, análise de sentimentos é:um processo que envolve métodos de Text mining, onde o objetivo é identificar se os termos que foram extraídos de um determinado texto representam expressões positivas ou negativas e relação ao um tópico ou contexto particular.

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O que?Obtendo informações das redes sociais

Aplicando Text Mining and Sentiment Analysis

Processando - Sentiment Analysis

Este workflow desenvolve a análise de sentimentos (no exemplo com base no termo Unimed).

Como no exemplo anterior a busca e o processamento de text mining e a analise de sentimento podem ser feitos em tempo real.

Baixar o Workflow O que? Parte - II

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Extraindo Tags

NodeOSM Map View

Ter uma melhor compreensão das características das pessoas que fazem menção sobre a empresa em mídia social

Quem?

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● Adquirir uma visão global da rede● Overview de algumas métricas● Visualização ● Clusters

Ter uma melhor compreensão das características das pessoas que fazem menção sobre a empresa em mídia social

Quem?

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Obtendo os amigos de cada usuário

Rede de relacionamento

Obtendo uma visão geral da rede de relacionamento de pessoas de interesse.Como?

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Obtendo uma visão geral da rede de relacionamento de pessoas de interesse.Como?

Vizualização da rede

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Rede relacionamento dos usuários

Obtendo uma visão geral da rede de relacionamento de pessoas de interesse.Como?

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A influência oculta das redes de relacionamento sociais.

Obtendo uma visão geral da rede de relacionamento de pessoas de interesse.Como?

Trecho da palestra no TED

Clique para ver o Video

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3:19

Grau Separação

Probabilidade de uma pessoa se tornar obesa dado o contato social com obesos

1 2 34 5

Eixo X Representa o risco de uma pessoa ser obesa por conta do seu contato social com obesos.

Eixo Y Representa o grau de separação entre as duas pessoas

60

50

40

30

20

10

0

Obtendo uma visão geral da rede de relacionamento de pessoas de interesse.Como?

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O estudo encontrou que:

Obtendo uma visão geral da rede de relacionamento de pessoas de interesse.Como?

Se uma pessoa possuir um contato social direto com um obeso (um grau de separação), o risco de se tornar obeso é de 50%.

ou

Se esta pessoa tiver contato com algum e que tem contato com um obeso (=dois graus de separação) a risco desta pessoa se tornar obesa é de 25%.

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Indução - Colegas convidam o Pedro para comer batatas e tomar cerveja ele aprecia e começa a repetir este “menu”

Homofilia - me diga com quem andas….

Confusão - Dificulta a habilidade de entender o que esta acontecendo, Por exemplo: Pode haver uma variação no risco de obesidade não, porque as pessoas possuem um vinculo, mas porque partilham a mesma exposição, por exemplo vão academia. e perdem peso juntos.

Obtendo uma visão geral da rede de relacionamento de pessoas de interesse.Como?

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ReferênciasLivro:

Valente, Thomas W. (2010-02-25). Social Networks and Health: Models, Methods, and Applications (Kindle Locations 4-5). Oxford University Press. Kindle Edition.

White Papers● Usable Customer Intelligence from Social Media Data: Network Analytics meets Text Mining

Text mining and network analytics are combined here to better position negative and positive users in context with their weight as influencers or followers inside the discussion forum.Download pdf

● The KNIME Text Processing Feature: An Introduction This technical report explains the fundamentals of text processing feature in KNIME along with detailed descriptions and examples of all key node categories.Download pdf

Post

● Social Network Analysis in KNIME for R users.

Material KNIME● Material● How to get Twitter Data into KNIME

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Marcus EstanislaoSkype: marcus.estanislaoTel: +55(11) 3280-5762Cel: +55(11) 968376661

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