A CONTRIBUIÇÃO DE DADOS NÃO ESTRUTURADOS DE MÍDIAS SOCIAIS PARA A PREDIÇÃO NA GESTÃO DE MARKETING

RESUMO

A capacidade de obter insights de mercado é uma necessidade estratégica para que as empresas se mantenham competitivas. Apesar disso e do enorme volume de dados gerados pelos consumidores a cada segundo, as empresas raramente têm a cultura de tomar decisões de marketing com base em dados e, quando o fazem, raramente usam os dados do consumidor amplamente disponíveis online, especialmente nas redes sociais. Uma razão é que esses dados (por exemplo, textos) tendem a ser “sujos”, desorganizados e volumosos, os chamados dados não estruturados. Apesar da complexidade envolvida na extração de valor informativo desses dados, as empresas podem obter insights que podem melhorar a tomada de decisões e resultar em maior desempenho competitivo. O objetivo deste artigo é discutir os benefícios de novos tipos de dados que se tornaram mais abundantes e acessíveis na Web 3.0, através das populares redes sociais, bem como novos métodos de análise, particularmente métodos de aprendizagem. Para isso, foi realizada uma extensa revisão da literatura e uma modelagem de tópicos para obter uma visão geral dos dados e métodos. No final, o artigo sugere seis desafios principais de marketing com os quais a análise de dados não estruturados pode contribuir, melhorando a competitividade das empresas.

Palavras-chave:
Análise de Marketing; Dados não Estruturados; Modelos Preditivos; Gestão de Marketing; Mídia Social