Como a escuta social está mudando a criação de novos produtos?
Entenda melhor sobre escuta social e outras técnicas que capturam melhor a inteligência do consumidor em tempo real.
Todos os dias, bilhões de pessoas falam nas mídias sociais sobre onde estiveram, o que compraram e seus sentimentos e opiniões sobre produtos e serviços. Essas informações são uma mina de ouro para indústrias voltadas ao consumidor, incluindo varejo, bens de consumo, banco de varejo, seguros e assistência médica. Mas poucas empresas agiram com base nesses dados valiosos.
As empresas tradicionalmente confiam em pesquisas, grupos focais e relatórios de pesquisa para avaliar o que os consumidores pensam de seus produtos ou serviços, mas essas abordagens tradicionais têm várias deficiências. Os tamanhos das amostras são limitados e sujeitos a viés. Os estudos levam tempo para se organizar e os resultados rapidamente se tornam obsoletos. Além disso, o que as pessoas dizem muitas vezes difere do que fazem, como reclamar das companhias aéreas, mas usá-las da mesma forma.
Os líderes que empregam escuta social - analisando o que os consumidores dizem nas mídias sociais - podem obter uma vantagem competitiva obtendo melhores insights sobre os quais podem agir rapidamente, sem incorrer no maior custo das abordagens tradicionais. Essa nova abordagem, alimentada por plataformas sociais, informa cada vez mais o desenvolvimento de novos produtos, marketing, operações e expansão internacional de empresas de produtos de consumo.
Dito de outra forma, a escuta social pode servir como mapa para uma caça ao tesouro. Já está mudando a maneira como as empresas de produtos de consumo desenvolvem, comercializam e empacotam seus produtos - e estamos apenas começando a descobrir o escopo de possibilidades que os avanços no aprendizado de máquina irão catalisar.
Como o aprendizado de máquina está refinando a escuta social
Até agora, a escuta social se limitava principalmente ao monitoramento da opinião pública, como contar o número de vezes que uma marca é mencionada (buzz) e se o conteúdo é positivo ou negativo (sentimento). Mas esses dados tendem a alimentar métricas padronizadas ou agregadas, generalizadas demais para serem usadas na tomada de decisões de negócios.
Os recentes avanços no aprendizado de máquina permitiram uma análise inteligente do conteúdo da linguagem natural, bem como o monitoramento de fotos e vídeos. Esse progresso permite que as empresas investiguem uma gama mais ampla de sentimentos e opiniões dos clientes e identifiquem pontos de gatilho específicos - como a cor de um produto ou a localização de um serviço - para esses sentimentos. Ao analisar os dados do cliente em plataformas sociais, as empresas agora podem mapear e atualizar as preferências do cliente e monitorar como elas se conectam e se influenciam.
O aprendizado de máquina também pode ajudar com o problema de dados impuros. As empresas podem comprar dados de mídia social de fornecedores, mas poucas postagens de origem vêm de consumidores; em vez disso, muitos foram escritos pela agência de marketing do fabricante, vendedores de comércio eletrônico ou robôs. Por meio de pesquisas para clientes em várias categorias de produtos, descobrimos que apenas 10% das postagens fornecidas por um fornecedor de dados foram gravadas por um consumidor real. Ao filtrar esse conteúdo falso, o aprendizado de máquina pode ajudar as empresas a evitar obter uma impressão distorcida ou falsa da saúde de sua marca.
Insights mais profundos do consumidor para desenvolvimento de produtos
Os ciclos de desenvolvimento de novos produtos duram meses, se não anos. Um conceito de produto adequado para o mercado agora pode estar desatualizado no momento em que foi desenvolvido e aprovado. Os fabricantes precisam ser capazes de identificar sinais e tendências precoces para criar produtos que se ajustem ao mercado em suas futuras datas de lançamento.
A mídia social oferece muitas pistas sobre as mudanças nas preferências que podem identificar as tendências do consumidor. Ao entender o contexto mais amplo de uma tendência, as empresas podem avaliar melhor se é provável que elas sustentem e apoiem suas metas de produtos.
A análise de dados de mídia social requer uma combinação de processamento de linguagem natural e informações do consumidor de outras fontes. Essas técnicas já estão valendo a pena nos setores de beleza e vestuário. Um fabricante de produtos para cuidados com a pele, por exemplo, dobrou sua taxa de sucesso de produtos graças a melhores informações do consumidor, reduzindo pela metade seus custos, desenvolvendo menos falhas no produto.
Ao aproximar os fabricantes dos consumidores, a escuta social pode facilitar o desenvolvimento de produtos personalizados para grupos específicos. A escuta social também pode ajudar a determinar como as tendências de um mercado influenciam as de outro - e se um produto pode ser exportado com sucesso internacionalmente.
Marketing tribal mais eficaz
A análise das interações nas mídias sociais também torna o marketing tribal mais fácil e preciso, localizando grupos com gostos e necessidades em comum, digamos, no Twitter ou Weibo, seu equivalente chinês. Após a identificação de tribos com forte afinidade por uma categoria de produto, uma marca pode estabelecer conexões com os líderes - por exemplo, convidando-os para eventos ou enviando-lhes visualizações e amostras exclusivas de produtos. As postagens de líderes influentes sobre os produtos ou serviços mais recentes podem gerar interesse na marca entre os membros da comunidade. Essas técnicas de marketing complementam campanhas de publicidade em massa com influenciadores pagos, como celebridades e líderes de opinião. Na indústria de vestuário, vimos que o marketing tribal, combinado com a escuta social, gera um retorno sobre os gastos com marketing significativamente mais alto - em 20% a 50% - do que a publicidade tradicional.
Ao se envolver com os líderes do grupo, um fabricante pode entender melhor seus estilos de vida e gostos, talvez despertando seu interesse compartilhando outros produtos e serviços, como aulas de ginástica para novas mães.
Melhorando operações
Muitos consumidores publicam nas mídias sociais suas interações e experiências com marcas, produtos e serviços - quão ruim é a embalagem ou quão ruim foi a entrega. No entanto, pode ser complicado para um fabricante agir sobre esses comentários. Agregações simples de palavras-chave não são úteis, pois não indicam uma reclamação específica ou estabelecem se um problema é recorrente ou limitado a um lote específico. Sem esses detalhes, é impossível agir para melhorar as operações.
Mas técnicas como processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e reconhecimento de imagem agora estão ajudando os fabricantes de produtos a deduzir com mais precisão o que os consumidores estão dizendo, levando-os a tomar decisões eficazes em resposta. Por exemplo, postagens nas redes sociais reclamando que uma garrafa é difícil de transportar porque é grande e feita de vidro pode levar o fabricante a considerar recipientes menores feitos de materiais diferentes.
Qual é o futuro da escuta social?
Na prática, os casos de uso de escuta social podem ser combinados. Um banco de varejo que lança uma unidade digital nova e independente, por exemplo, pode usar a escuta social para detectar e quantificar os pontos problemáticos dos clientes, segmentar clientes em potencial e informar o design do produto. Após o lançamento, os profissionais de marketing podem direcionar influenciadores e acompanhar a percepção da marca para otimizar produtos e serviços continuamente.
Atualmente, muito poucas empresas estão aproveitando ao máximo as técnicas de escuta social. Isso não é devido à falta de material para trabalhar: os dados de mídia social - todos publicados com o consentimento explícito do usuário - estão disponíveis publicamente nas plataformas de mídia social ou por meio de fornecedores de dados de terceiros. Em vez disso, a principal barreira à escuta social são os dados de baixa qualidade, agregados demais ou que incluem muitas postagens falsas, para fornecer insights significativos aos consumidores.
Não é fácil obter dados limpos que possam informar as decisões de negócios. A coleta de dados pode exigir processamento de linguagem natural em diferentes idiomas e técnicas avançadas para analisar contas e conteúdo de mídia social de maneira automática e eficaz. Em breve, essas técnicas serão comuns nas indústrias voltadas para o consumidor - e as empresas que negligenciam a escuta social terão dificuldade em acompanhar. Por outro lado, os fabricantes de produtos que aprenderem a entender os consumidores de maneiras acionáveis terão uma vantagem considerável.
