"Áreas de análise de dados e comportamento são base para montarmos estratégias"
Carlos Henrique Vilela 6min de leitura
Tivemos uma conversa com Beatriz Montenegro, da área de Insights & Analytics do Twitter, sobre o papel dos dados, seu trabalho na empresa, insights, e muito mais. Confira.
Conte um pouco sobre você e sobre a sua carreira.
Minha formação é em economia, que eu escolhi mais pela forma de ver o mundo do que pelo mercado tradicional ou carreira financeira. Uma das minhas experiências profissionais foi bem curta e operacional, com pesquisa econômica, e me ajudou a ver que eu tenho interesse em dados mas mais ainda em contar histórias com eles.
Entrei no Twitter cinco anos atrás, e foi uma história de amor entre dados e narrativas. Eu trabalho com ângulos analíticos e comportamentais. A grande virada pra mim foi incluir o olhar de comunicação. Aprendi sobre marcas e publicidade na prática, e tento traduzir tudo que estudo para, no fim do dia, atender a demandas e necessidades de clientes, como marcas e agências.
Como começou a sua relação com o Twitter? E como é trabalhar na empresa?
Como usuária, comecei minha conta 11 anos atrás, no boom inicial. Todo mundo tinha, eu ia ter também: era rápido, engraçado, era tudo mato. Na transição da faculdade, abandonei por um tempo e resgatei logo antes de entrar na empresa.
Como parte do escritório, são cinco anos recém completos. No Brasil, somos times enxutos, um escritório bastante integrado, voltado principalmente para atendimento ao cliente. Os processos de trabalho tendem a dar liberdade para criar e solucionar problemas, incentivando um olhar seu. A cultura é muito pautada em cooperação e respeito, a empresa tem levantado cada vez mais a bandeira da diversidade, e isso é algo que priorizo muito.
Como é seu trabalho de Data Analytics? O que você faz, na prática?
Apesar de eu sempre me referir ao time como "pesquisa", o nome completo é "Marketing Insights & Analytics". Acho que resume bastante o meu escopo: insights e análises para alimentar times de marketing, no caso voltados para clientes. Sou suporte às áreas de vendas e marketing, com algum contato com os clientes (marcas).
São duas frentes: mensuração e audiência. Mensuração é foco em efetividade e retorno de investimento, performance de produtos, KPIs de marca – baseada em estudos de campanha, modelos de ROI, trabalhos com institutos de pesquisa. A frente de audiência entra em comunidades e territórios, tudo baseado em dados de conversa de Twitter e em resultados de pesquisa quanti e quali. Recentemente lançamos um estudo de música na quarentena no #TwitterTalks que é um bom exemplo de pesquisa sobre um território.
Por que o trabalho de Data Analytics é tão importante para uma empresa como Twitter? Como seu trabalho impacta o dia a dia da empresa?
Meu trabalho é provar e agregar o valor do Twitter para o anunciante: demonstrar quais são nossas fortalezas, e como usá-las da forma mais adequada. Construir narrativas que façam sentido para o cliente e ilustre porquês e comos é essencial para relações estratégicas e de longo prazo. Se nos fundamentamos em dados, o trabalho fica mais sólido.
Você vê seu trabalho como uma frente que poderia (ou deveria) ser trabalhada em outros tipos de empresas? Conte-nos mais sobre isso.
Com certeza. Comunicação é, essencialmente, uma tentativa de diálogo entre marca e consumidor: se a marca não sabe com quem ela está falando, qual a melhor (e mais eficiente) forma de atingi-los, como prender sua atenção (essencial no digital), que linguagem e conteúdo utilizar, está arriscando fazer um monólogo sem ouvintes. Áreas de análise de dados e comportamento são base para montarmos estratégias.
Indo mais especificamente ao seu trabalho no Twitter, o que é possível descobrir através de hashtags?
Eu gosto de pensar em hashtag como uma boa forma de rastrear mudança. No curto prazo, é entender o que está acontecendo no dia a dia. O que está quente, o que está chamando atenção? É um agregador, e podemos tirar vantagem para fazer diagnósticos rápidos.
Em análises de períodos mais longos, é possível desenvolver estudos para indicar tendências maiores na conversa, como essa análise de macrotendências feita com dados dos EUA.
Quais os temas com os quais você mais lida? E quais algumas das descobertas mais relevantes geradas a partir do seu trabalho?
É bastante variedade. Trabalho muito com audiências, como Geração Z, e territórios como música, entretenimento, esportes, causas sociais, além de indústrias como bens de consumo e tecnologia. Com mensuração, são principalmente estudos de KPIs de campanhas de marca.
Posso citar algumas curiosidades: K-Pop é o gênero musical mais falado no Twitter, com uma audiência organizada que tem uma média de Tweets por autor quase dez vezes maior que o segundo lugar (Pop). A causa social mais discutida no Brasil nos últimos dois anos foi a LGBTQIA+. Vídeos de anunciantes que têm inserção de marca desde o primeiro segundo performam melhor para memorabilidade e associação de mensagem.
Esses dados soltos fazem parte de estudos maiores que ilustram um contexto de valor para marcas, e nossa proposta é justamente fazer dos dados um mapa.
Como o seu trabalho pode (ou deveria) impactar nas decisões das marcas que desejam investir na plataforma?
Esses trabalhos são quase mapas, traduções. A ideia é comprovar o valor da plataforma, das comunidades que usam ela, dos produtos. O impacto deveria ser na percepção do cliente sobre o Twitter, sua estratégia geral e principalmente dentro da plataforma.
Um assunto com o qual você certamente lida muito é o entendimento de gerações. O que suas pesquisas têm indicado sobre as diferenças entre o comportamento dos Nativos Digitais em relação a outras gerações?
Quando me aprofundei em Geração Z (as faixas variam dependendo de quem está estudando, mas é mais ou menos as pessoas de 10 a 24 anos hoje), os nativos digitais, foi uma surpresa. Eu achei que ia estudar uma extensão dos Millennials/Geração Y, e na verdade eu estava tentando entender uma geração diversa de rupturas e contradições.
Algumas diferenças estão na forma de ver o mundo (tendem a ser mais pragmáticos que os otimistas Y), seu consumo não linear de conteúdo (uso de redes sociais desde sempre). Millennial é a geração que chamamos de "hiper-conectados". O que é a Z então, super hiper? Com o celular na mão, não desconectamos mais: chamamos a geração Z de imersos na rede.
Certamente a pandemia do covid-19 e as mudanças provocadas por ela também tem permeado o seu trabalho. Que insights sobre mudanças de comportamento neste período tem aparecido nos seus estudos?
Eu foquei bastante em música e entretenimento nesse período. O volume de conversa diária no Twitter aumentou bastante pra ambos os assuntos, porque o consumo se intensificou.
A mudança de comportamento inicial com as lives de shows (maior assunto dentro de música em Março e Abril) tornou o Twitter a parte social do evento. O mesmo para TV e streaming, a conversa aumentou no geral (com BBB, séries), e em pesquisa a audiência declarou estar assistindo mais filmes, maratonando mais séries, experimentando gêneros que nunca tinham assistido.
O tempo disponível da quarentena intensificou a experimentação, além da vontade de se distrair e socializar em tempos de distanciamento.
Pra finalizar, que dicas você daria a quem deseja trabalhar com Data Analytics ou áreas relacionadas?
Análise de dados, na minha opinião, é um trabalho de tradução. Geralmente, é pegar os dados em uma ponta (qualquer que seja o formato), e traduzi-los para a outra ponta, que não costuma encontrar essas informações com frequência, ou que precisa de uma versão mais digerida.
Saber ler dados é encaixá-los em contexto, e extrair a história que faz sentido contar. Fazer perguntas: esses números são altos? Comparados a que? Qual a razão de eu apresentar eles? Que informações eu não tenho acesso, e portanto tenho que manter isso em mente?