Dados sociais são informações compartilhadas pelos usuários de mídias sociais publicamente, que incluem metadados como localização do usuário, idioma falado, dados biográficos e / ou links compartilhados. Os dados sociais são valiosos para os profissionais de marketing que procuram informações de clientes que podem aumentar as vendas ou, no caso de uma campanha política, obter votos. Existem muitos tipos de dados sociais, incluindo tweets do Twitter, postagens no Facebook, pins, postagens no Tumblr e check-ins no Foursquare e Yelp. O Facebook for Business e o Twitter Ads são dois programas que ajudam os anunciantes a usar dados sociais para divulgar aos usuários segmentados que provavelmente estão interessados em seus anúncios.
Quebrando dados sociais
Os usuários voluntariamente divulgam grande parte de seus dados sociais, permitindo às empresas acesso fácil e gratuito a eles. Se uma empresa que vende ingressos para eventos esportivos perceber que um usuário segue várias equipes esportivas, essa empresa pode segmentar anúncios para esse usuário para tentar incentivá-la a comprar ingressos para ver sua equipe favorita jogar. Outra maneira de uma empresa usar dados sociais é fornecer anúncios oportunos com base em postagens recentes, como anúncios de appliance para alguém que compartilhou que está comprando uma casa.
Com dados sociais de alta qualidade agregados e analisados corretamente, as empresas podem segmentar anúncios para as pessoas com maior probabilidade de comprar seus produtos ou serviços. Os dados sociais também podem ajudar as empresas a determinar os locais mais eficazes para anunciar. As empresas podem refinar ainda mais sua publicidade, restringindo seu público-alvo por sexo, idioma falado, dispositivo eletrônico usado, idade, interesses, localização e outros fatores. Os dados sociais não apenas ajudam as empresas a adquirir novos clientes, mas também as ajudam a se envolver ainda mais com os clientes existentes.
Analisando dados sociais
Normalmente, existem duas etapas para analisar dados sociais. O primeiro é coletar os dados gerados pelos usuários nos sites de rede e depois analisá-los. O processo de análise geralmente ocorre em tempo real - e é usado para determinar a influência, alcance, relevância e outras considerações. As empresas que usam esse tipo de análise de dados devem ter em mente várias coisas, incluindo como distinguir entre dados sociais e sentimentos, relevância temporal (o que é relevante hoje pode não ser amanhã), qualidade (quão impactante determinadas mensagens e comentários são de pessoas específicas) e como a atividade viral começa e se espalha.
Limitações de dados sociais
Os dados sociais são imperfeitos por várias razões. É limitado às informações que os usuários decidem compartilhar sobre si mesmos. Por exemplo, alguns usuários podem não compartilhar sua localização ou sexo, dando aos anunciantes um perfil incompleto para trabalhar. Outro problema é que muitos usuários das mídias sociais não são usuários reais, mas contas falsas de robôs ou robôs. Mesmo com usuários reais, tentar avaliar seus sentimentos sobre uma marca ou candidato político (chamado "análise de sentimentos") com base nos comentários que eles fazem nem sempre é possível porque muitos de seus comentários são neutros e os algoritmos podem classificar incorretamente os comentários como positivos quando eles são negativos e vice-versa. Além disso, muitos comentários positivos e negativos disponíveis são extremos, dificultando a avaliação precisa de como os consumidores se sentem em relação a um produto, serviço, marca ou candidato político.
