Nos dias que correm, as redes sociais assumem-se como formas de comunicação relevantes em contextos organizacionais e nas relações interpessoais.
Este artigo tem como objetivo apresentar uma breve reflexão sobre como a Análise de Dados e a Inteligência Artificial podem ajudar as empresas a potencializar e aumentar a eficiência da relação com os seus seguidores nas redes sociais.
Para percebermos qual a dimensão da evolução do número de utilizadores de redes sociais nos últimos anos no Mundo, foi consultada uma pesquisa da We Are Social e da Hootsuite que apresenta dados que refletem a distribuição da utilização ao longo dos últimos 10 anos. Como podemos verificar na imagem, desde Janeiro de 2012 até Janeiro de 2022 o número de utilizadores tem vindo a crescer ano após ano.

Imagem – Distribuição relativa ao número de utilizadores de redes sociais ao longo dos últimos 10 anos. Fonte: We Are Social e Hootsuite
Tendo isso por base, torna-se desafiante perceber como as empresas podem utilizar Data Analytics e Artificial Intelligence para melhor comunicarem com os seus seguidores/clientes.
Os maiores benefícios associados à sua utilização se encontram relacionados com a facilitação ao nível de:
- Tomada de decisões mais rápidas;
- Passagem de informações sobre produtos;
- Planeamentos de eventos futuros;
- Análise de campanhas de redes sociais;
- Personalização de anúncios;
Pelo impacto do Data Analytics e AI na construção e segmentação da informação a veicular, o trabalho dos gestores de Redes Sociais vê-se desse modo mais sustentado.
Os Social Media Managers conseguem tomar decisões mais rápidas tendo por base os objetivos definidos e fazendo uso de técnicas como Sentiment Analysis (através de Machine Learning e algoritmos avançados é possível analisar textos, comentários ou publicações de forma a perceber se existe um sentimento positivo, negativo ou neutro face a uma marca). O Data Analytics permite também a deteção de padrões em grandes volumes de informação, identificando os conteúdos favoritos de cada utilizador e quais as melhores plataformas e timings para publicar.
Por outro lado, com a Ciência dos Dados é possível segmentar consumidores com base nos seus interesses e desejos. Isto facilita a publicação nas redes sociais de informações de produtos mais relevantes para cada segmento e qual a melhor calendarização.
Ainda, ao planear eventos futuros, o Data Analytics e AI permitem uma análise mais detalhada dos eventos que no passado tiveram maior e menor sucesso e compreender os fatores que para tal contribuíram. Aqui, os modelos preditivos e prescritivos de Data Analytics são fundamentais.
Analisar de forma eficaz campanhas de redes sociais é importante pois permite perceber se as publicações têm um bom nível de engagement (número de gostos, comentários, partilhas, …), obter ROI (Return On Investment) e ROA (Return Of Attention).
De forma a responder aos interesses e desejos dos alvos da comunicação, esta deve ser personalizada, tornando-a assim num instrumento ainda mais efetivo, uma vez que cada cliente é único. Veja um exemplo prático de como o Data Analytics pode ajudar a selecionar campanhas aqui.
Outros exemplos ilustrativos da utilização de Data Analytics e AI nas redes sociais incluem:
- utilização da Inteligência Artificial para identificar rostos em fotografias/imagens e também para segmentar público-alvo (Facebook)
- sugestão de novos empregos, networking e a possibilidade de realizar publicações específicas no feed (Linkedin)
A Inteligência Artificial e a Análise de Dados constituem parte fundamental de como as redes sociais de hoje funcionam e ajudam as empresas e os gestores de redes sociais no seu trabalho.
Os dados são uma vantagem competitiva fundamental. Saiba se está a aproveitá-los ao máximo neste pequeno questionário de auto-diagnóstico.
Intelligent Algorithms
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