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Vox Radar: startup mapeia redes sociais e jornais em busca de insights para empresas

Saber o que se passa nas mídias sociais deixou de ser uma questão trivial para qualquer setor do mercado que tenha o mínimo interesse em fazer um produto ou serviço prosperar. Cientes e interessados na ascensão dessa nova forma de comunicação, um grupo de profissionais de diferentes áreas se uniram para criar a Vox Radar, uma startup que monitora as redes e também canais de notícias.

A Vox Radar é, essencialmente, uma plataforma que faz a análise e interpretação de dados provenientes das principais redes sociais (Twitter, Instagram e Facebook) e dos veículos de comunicação do Brasil.

Essa área de atuação já tem um nome: social listening. Trata-se de um setor que usa a ciência de dados para escutar a audiência e levar insights para empresas, organizações e instituições diversas sobre o que elas desejam saber.

“Nós mapeamos a temperatura de uma discussão sobre o assunto que o cliente solicitar. Fazemos a volumetria das conversas, analisamos se o sentimento do público é positivo ou negativo, quem são os principais agentes envolvidos nas conversas. Depois elaboramos um relatório com todas as informações para a tomada de decisão de quem solicitou”, explica João Yamim – CEO da Vox Radar.

A startup surgiu da preocupação de um grupo de pesquisadores brasileiros, a maioria deles atuantes do meio acadêmico, com o rumo e proporções que as redes sociais tomaram nos últimos anos. O desejo deles era conseguir mapear os assuntos de forma precisa, para entender o contexto das discussões.

Criada em março de 2021, os fundadores da Vox Radar ficam no plano de fundo e Yamim, co-fundador, comanda o operacional diário com mais 13 colaboradores de tempo integral.

Algoritmos distribuem e algoritmos acham

Não são pessoas que escolhem o que bomba nas mídias sociais, são os algoritmos – embora sejam pessoas que desenvolvam os algoritmos.

Na Vox Radar o princípio é basicamente o mesmo: não são pessoas que fazem o monitoramento das redes, são algoritmos – mas as pessoas alimentam os robôs para torná-los mais inteligentes em suas buscas.

Mestre em ciência da computação, Yamim conta que o sistema da Vox Radar utiliza modelos de aprendizado de máquina para fazer suas buscas. A ferramenta comanda tudo de modo autônomo. “Os algoritmos são muito eficientes. Quando eles erram, podemos dar um feedback e apontar o erro para que ele corrija internamente. São totalmente inteligentes”, diz.

Com base em um assunto específico, o sistema irá buscar tudo o que tiver nas mídias sociais: cada post, cada comentário, curtida, compartilhamento; quem falou, o que falou, quem curtiu, o que curtiu. E mais: irá analisar se foi um comentário positivo ou negativo.

Segundo Yamin, esse é um diferencial importante da Vox Radar. Os poucos concorrentes inseridos em social listening no Brasil ainda não conseguem aprofundar a análise nesse sentido, explica o co-fundador.

“A concorrência não consegue fazer a leitura da ironia, que é um ponto forte no Brasil. No Twitter, principalmente, muitas pessoas postam falas que, literalmente, podem ser lidas como positivas ou negativas, mas um ser humano sabe que se trata de uma ironia. O nosso algoritmo também, e consegue analisar com mais precisão a temperatura da discussão”, explica o CEO da Vox Radar.

E, para além das mídias sociais, esse trabalho também é feito com os veículos de comunicação. Os principais portais jornalísticos, páginas de pessoas influentes como políticos, economistas, artistas, entre outras personalidades, também podem ser incluídas na pesquisa, a depender do que o cliente deseja.

Em ano de eleições, política fortalece a Vox Radar

Com um presidente tão fortalecido nas redes sociais, como temos no Brasil, não é de se estranhar que os principais clientes da startup sejam do meio político. Segundo Yamin, são feitas muitas solicitações para acompanhamento de repercussão de Projetos de Lei (PLs), de assuntos de interesse público que fazem parte de campanhas, comparativos de candidatos, entre outros.

O sistema da Vox Radar consegue mapear um raio amplo do que se fala sobre o tema. Na parte dos jornais levanta quais publicações falaram, com que frequência, com que alcance e o total de reportagens feitas.

Na parte de mídias sociais é monitorado quais especialistas falaram, quais economistas e cientistas políticos, além de outras personalidades e a temperatura das redes de uma forma geral.

“É uma área nova em que trabalhamos desde 2020, antes do lançamento da plataforma de forma comercial, que foi só em 2021. Percebemos que era um setor muito desassistido, com poucas agências na área e, mesmo assim, longe de uma análise completa como oferecemos”, diz Yamin.

De olho no crescimento com ajuda da AWS

Sem apresentar números, o CEO da Vox Radar conta que o faturamento da startup é crescente, assim como o número de clientes. Segundo ele, já houve casos em que precisou rejeitar contratos para a atender aos que já tinham com o mesmo padrão de qualidade.

Para 2022, o objetivo da startup de social listening é trabalhar o crescimento. Com pouco mais de um ano de atuação, a empresa ainda não participou de nenhuma rodada de investimentos, mas pretende buscar recursos para aumentar a capacidade de atuação neste ano.

Para isso, a Vox Radar conta com a parceria da AWS. Infraestrutura de computação escolhida desde o início para rodar os algoritmos da empresa, Yamin explica que a experiência da Amazon Web Services em assessorar suas startups parceiras é importante para eles.

Familiarizados com o mundo acadêmico e de Tecnologia da Informação (TI), as nuances do gerenciamento e administração de empresas não era tão comum para o co-fundador João Yamin.

“O programa da AWS Activate foi muito importante no início da Vox Radar. A gente descobriu por meio do Hub de startups do Distrito e desde então participamos de treinamentos, conferências e outros eventos importantes para nutrir essa parceria e futuramente, o apoio dos investidores”.

Para a rodada de aportes que pretendem fazer ainda em 2022, a Vox Radar deve buscar empresas que têm o aval da AWS como bons investidores, explica Yamin. Para ele, o filtro e leitura da unidade de computação em nuvem da Amazon (AMZO34) vai ajudar na tomada de decisão pelos fundadores.

Fonte : https://www.suno.com.br/noticias/vox-radar-startup-redes-sociais-insights/

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Comportamento do consumidor: o poder das empresas que sabem ‘minerar’ dados

Eric Siegel, um dos maiores especialistas no assunto, autor do livro “Análise Preditiva: O poder de prever quem vai clicar, comprar, mentir ou morrer”, concedeu entrevista à Mercado&Consumo.

Como saber que um cliente vai cancelar a assinatura de um serviço antes dele mesmo? Por que a aposentadoria precoce reduz a expectativa de vida? Por que os vegetarianos perdem menos voos? Como a Target descobre que uma mulher está grávida? Como a Hewlett-Packard deduz que um funcionário está prestes a pedir demissão? Como, enfim, prever o comportamento do consumidor?

As respostas a perguntas como essas estão longe do campo da adivinhação: moram na ciência de dados. A forma como as empresas captam, mineram e usam esses dados permite que elas tomem decisões melhores, determinando que consumidor deve ser abordado, de que forma e quando.

“[A análise preditiva] direciona anúncios, otimiza a cadeia de suprimentos e oferece suporte a decisões sobre produtos e vitrines – em quais SKUs focar e onde construir o próximo ponto de venda”, explica Eric Siegel.

Siegel será um dos destaques do Latam Retail Show 2021, maior evento de consumo e varejo B2B do Brasil, que será realizado entre os dias 14 e 16 de setembro. Em entrevista à Mercado&Consumo, ele explicou como a ciência de dados ajuda as empresas a compreender o comportamento do consumidor e falou sobre como as mudanças no consumo decorrentes da pandemia de Covid-19 intensificaram a necessidade de análises preditivas.

Comportamento do consumidor: o poder das empresas que sabem ‘minerar’ dados
Eric Siegel, autor do livro “Análise Preditiva: O poder de prever quem vai clicar, comprar, mentir ou morrer”
Mercado&Consumo: Que valor a análise preditiva oferece às empresas de varejo quando se fala em prever o comportamento do consumidor?

Eric Siegel: A análise preditiva, que é outra palavra para machine learning (quando aplicada a negócios), gera uma pontuação preditiva para cada indivíduo – como cada cliente, usuário, transação, etc. O valor vem em como essa função é aplicada. Em marketing, é um meio de direcionar, seja para adquirir novos clientes, seja para reter clientes existentes. Por exemplo, visando aqueles que estão em maior risco de cancelamento, a fim de fornecer-lhes uma oferta de retenção.

Além do marketing, a pontuação preditiva se aplica amplamente a empresas de varejo e a todos os setores. É o meio de detectar e filtrar transações fraudulentas. Ela direciona anúncios, otimiza a cadeia de suprimentos e oferece suporte a decisões sobre produtos e vitrines – em quais SKUs focar e onde construir o próximo ponto de venda.

M&C: Que tipo de transformação – e evolução – a ciência de dados teve durante a pandemia de Covid-19?

ES: Ciência de dados é uma expressão ampla que pode muito bem se referir a qualquer esforço para usar dados para valor de negócios, então irei abordar a questão conforme ela se aplica a análises preditivas e machine learning, uma vez que são bem definidos. As mudanças intensas no comportamento do consumidor decorrentes da pandemia intensificam a necessidade de análises preditivas. A forma de gerar pontuações preditivas é pelo aprendizado com os dados. Cada vez que você cria um novo modelo preditivo, está usando dados mais recentes, portanto, está “aprendendo” com o histórico mais recente. Portanto, dada a maneira como a pandemia pode criar um “novo mundo” em qualquer semana, a capacidade de atualizar o comportamento dos negócios para se adaptar rapidamente ao “novo normal” é muito mais importante.

M&C: Quais são os maiores desafios na adoção da análise preditiva?

ES: O grande desafio é organizacional, não técnico. É o requisito frequentemente esquecido de uma prática de liderança muito particular para garantir que a análise de números realmente gere valor de negócios, o que só acontece se o modelo preditivo for realmente implantado. Essa implantação significa que as previsões por indivíduo são incorporadas às operações de negócios existentes para que essas operações sejam alteradas e aprimoradas levando-se em consideração as pontuações. Esse resultado final muitas vezes não é alcançado e, portanto, todo o projeto de machine learning é um fracasso do ponto de vista do negócio. Para resolver isso, esse plano de implantação deve ser compreendido e acordado em toda a organização. Essa meta organizacional só é alcançada seguindo um processo de liderança de machine learning muito específico.

M&C: Quais são as tendências atuais em análises e com que rapidez elas mudam?

O método de machine learning mais eficiente atualmente é o deep learning. É muito avançado e poderoso. No entanto, para a aplicação nos negócios, geralmente é um exagero. Muitas vezes, não vale a pena o aumento da complexidade, pois pode representar um ganho muito pequeno na melhoria preditiva. Em geral, melhorar a quantidade e a qualidade dos dados compensa muito mais do que aumentar a complexidade do método de modelagem.

M&C: Que desafios você vê para os profissionais da área de análise de dados?

ES: De longe, o maior desafio – o problema que mais frequentemente mata um projeto de análise preditiva – é o dilema organizacional que mencionei acima, a falta de um caminho pré-estabelecido para uma implantação bem-sucedida. O motivo pelo qual essa prática de liderança específica deve ser adotada é que o foco da maioria das pessoas está muito na tecnologia central “empolgante”, em vez de em como ela realmente exigirá grandes mudanças nas operações de grande escala existentes. As necessidades de gerenciamento de mudanças são subestimadas. Certifique-se de planejar exatamente como o valor será gerado ativamente com o machine learning. A análise principal e a análise de números não são independentes – não podem ser conduzidas no vácuo. É apenas um componente de um projeto de toda a organização.ne.

Fonte : https://mercadoeconsumo.com.br/2021/08/13/comportamento-do-consumidor-o-poder-das-empresas-que-sabem-minerar-dados/

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